JPH09181610A

JPH09181610A - パターン圧縮方法及び装置

Info

Publication number: JPH09181610A
Application number: JP33858495A
Authority: JP
Inventors: Yasuo Furukawa; 靖夫古川
Original assignee: Advantest Corp
Current assignee: Advantest Corp
Priority date: 1995-12-26
Filing date: 1995-12-26
Publication date: 1997-07-11

Abstract

(57)【要約】【課題】ＬＺ(Lempel-Ziv)法などでは有効にデータ圧縮
ができないような長大な繰返しパターンを、少ない演算
量で圧縮できるようにする。【解決手段】予めＬＺ法などで局所的なデータの繰返し
が圧縮された処理パターン列Ｎを入力とする。この処理
パターン列Ｎをスムージングして低周波数成分を抽出す
るディジタル低域通過フィルタ１１と、ディジタル低域
通過フィルタ１１を通過したデータを間引く間引き部１
２と、間引き部１２の出力から自己相関を算出する自己
相関算出部１３と、算出された自己相関に基づき、処理
パターン列Ｎの厳密なパターンマッチングを行い同一パ
ターンの繰返しを検出するパターンマッチング部１４を
設ける。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、データ圧縮方法及
び装置に関し、特に、ＬＳＩ（大規模集積回路）などの
試験に使用されるテストパターンのデータ圧縮などに適
したパターン圧縮方法及び装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】ＬＳＩテスタを用いてマイクロプロセッ
サなどのＬＳＩの試験を行う場合には、各種のテストパ
ターンデータを用意しなければならない。こうしたテス
トパターンデータは、例えば、ＣＡＤ(computer-aided
design)装置を用いて作成されるが、ＬＳＩの高集積
化、高機能化が進行するにつれ、より長大なテストパタ
ーンデータを数多く準備することが必要になっている。
そのため、テストパターンデータの転送に時間がかか
り、また、テストパターンデータの格納のためにより多
くの記憶領域が必要となっている。そこで、転送時間を
短縮するとともに、必要な記憶領域を削減するために、
テストパターンデータを圧縮することが試みられてい
る。

【０００３】テストパターンデータを初めとする各種の
データの圧縮には、一般に、ＬＺ(Lempel-Ziv)法がよく
用いられている。ＬＺ法には、細かく見ると、スライド
辞書法（ＬＺ７７アルゴリズム）と動的辞書法（ＬＺ７
８アルゴリズム）の２つの系統があるが、スライド辞書
法の方がデータをより圧縮できるといわれ、転送時間の
短縮や記憶容量の削減のためにはスライド辞書法の方が
好ましい。図３は、スライド辞書法によるＬＺ法を説明
するための図である。

【０００４】ここでは、先頭から、１０個の"ａ"と、１
個の空白文字（スペース）と、２個の"ｂ"と、１個の空
白文字と、４個の"ｃ"と、１個の空白文字と、４個の"
ｄ"がこの順で並んだデータを圧縮するものとする。図
においては、空白文字は

【０００５】

【外１】で表わされている。データ圧縮に用いるバッファのサイ
ズを１６文字分（ｎ＝１６）とし、すでに、８文字分が
符号化されているものとする（初期設定：図３(a)）。
ここで、バッファ中の符号化開始位置（図示点線の位
置）から始まる文字列が、バッファ中の符号化済みの部
分に含まれているかを調べ、最長一致となるものを検索
する。その結果、"ａａ"が符号化される（図３(b)）。
そして、この"ａａ"に対する符号語として、（一致フラ
グ,先頭位置,長さ）からなる符号語が生成する、具体的
には、"１０００００１"が生成する。

【０００６】符号化した"ａａ"がバッファ中の符号化済
みの部分の末尾に来るように、バッファ中の文字を左に
２文字分シフトし、符号化開始位置をずらす。このと
き、符号化開始位置の文字は空白文字となるが、符号化
済みの部分には一致する文字(列)が存在しないので、こ
の空白文字に対する符号語として、一致フラグが"０"で
その後ろに空白文字の文字コードが続いたもの、具体的
には、"０００１０００００"が生成する（図３(c)）。

【０００７】上述と同様に符号化開始位置をずらす
と、"ｂ"が符号化開始位置に来るが、この時点では、"
ｂ"はバッファ中の符号化済みの部分にはない。したが
って、符号語として、"０００１０００１０"が生成する
（図３(d)）。

【０００８】また符号化開始位置をずらすと、２つ目
の"ｂ"が符号化開始位置に来るが、このときにはバッフ
ァ中の符号化済みの部分に既に"ｂ"が存在する。そこで
ここでは（一致フラグ,先頭位置,長さ）からなる符号
語、具体的には"１１１１０００"が生成する（図３
(e)）。

【０００９】上述したように、スライド辞書法によるＬ
Ｚデータ圧縮では、これから符号化すべき文字列がバッ
ファ内の符号化済みのデータに存在するときに、データ
圧縮が行われる。その際、最長一致となる文字列の長さ
が長いほど、圧縮が効果的に行われる。圧縮効率を高め
るためには、より多くの文字列が圧縮の対象となるよう
にバッファの容量を大きくすればよいが、その分、文字
列の一致検索に時間が加速度的にかかるようになり、ま
た、符号語の中で先頭位置や長さを表わすためのフィー
ルドの幅が大きくなるから、むやみにバッファを大きく
すればよいという訳にはいかない。なお、動的辞書法に
よるＬＺデータ圧縮では、符号化済みの文字列を動的に
辞書に登録し、符号化すべき文字列と辞書とを比較して
辞書に登録されている文字列に対してはその辞書で割り
当てられているコードを符号語とする。

【００１０】結局、ＬＺ法では、局所的な文字列の繰返
しに注目してデータの圧縮を行っている。すなわち、注
目する点の近傍（バッファや辞書の容量の範囲）でデー
タが一致していればデータ圧縮が行われるが、長大な繰
返し、典型的にはバッファや辞書の容量の範囲を越える
大域的な繰返しがある場合にこれを効果的に圧縮するこ
とができない。図４(a),(b)は、どのようなデータパタ
ーンが効果的に圧縮でき、どのようなデータパターンが
圧縮が困難であるかを説明するための図である。

【００１１】例えば、図４(a)に示すように、局所的に
文字（列）の繰返しがある場合には、複数回の繰返しを
１つにまとめてその前に圧縮情報Ｔを付加することによ
り、圧縮が達成されている。一方、図４(b)に示すよう
に、圧縮バッファより長いパターンが繰返す場合には、
繰返しがあると認識されず、圧縮が行われないことにな
る。実際には、このような長大なパターンの繰返しを一
気に圧縮した方が圧縮効率の著しい向上に結び付くはず
であるが、現実的な演算時間などの制約によって圧縮バ
ッファの大きさが限定されることにより、圧縮が困難と
なっている。

【００１２】ところで、ＬＳＩの試験のためのテストパ
ターンデータは、局所的な繰返しは少ないものの、ここ
でいう長大なパターンの繰返しを多く含むデータであ
る。したがって、単純にＬＺ法などを適用してテストパ
ターンデータの圧縮を行っても、データ転送時間の短
縮や記憶領域の削減について、期待したほどの成果を挙
げることができない。

【００１３】

【発明が解決しようとする課題】上述したように、長大
な単位でパターンが繰り返すようなデータに対しては、
ＬＺ法などの圧縮アルゴリズムは、有効に圧縮を行うこ
とができないという問題点がある。

【００１４】本発明の目的は、長大な単位で繰り返すよ
うなデータに対し圧縮効率が高いパターン圧縮方法及び
装置を提供することにある。

【００１５】

【課題を解決するための手段】本発明のパターン圧縮方
法は、入力する処理パターン列のデータ圧縮を行うパタ
ーン圧縮方法において、処理パターン列から低周波数成
分を抽出し、さらに抽出されたデータのデータ長を削減
する第１の工程と、第１の工程で得たデータに対して第
１のパターンマッチングを行う第２の工程と、第２の工
程で得られたデータに基づいて処理パターン列のパター
ンマッチングを行い同一データパターンの繰返し部分を
検出する第３の工程と、を有する。

【００１６】本発明の第１のパターン圧縮装置は、入力
する処理パターン列のデータ圧縮を行うパターン圧縮装
置において、処理パターン列から低周波数成分を抽出す
る低域通過フィルタと、低域通過フィルタから出力され
たデータに対して間引き処理を行う間引き部と、間引き
部から出力されたデータの自己相関を算出する自己相関
算出部と、自己相関に基づいて処理パターン列のパター
ンマッチングを行い同一データパターンの繰返し部分を
検出するパターンマッチング部と、を有する。

【００１７】本発明の第２のパターン圧縮装置は、入力
する処理パターン列のデータ圧縮を行うパターン圧縮装
置において、処理パターン列のコサイン変換を行うコサ
イン変換部と、コサイン変換による変換係数のうち低域
の変換係数を抽出しデータ長を削減する低域係数抽出部
と、低域係数抽出部から出力されたデータの自己相関を
算出する自己相関算出部と、自己相関に基づいて処理パ
ターン列のパターンマッチングを行い同一データパター
ンの繰返し部分を検出するパターンマッチング部と、を
有する。

【００１８】長大な繰返し単位を有するパターンデータ
を圧縮するためには、より大きな範囲内でパターンマッ
チングを行わなければならないが、それでは計算量が膨
大になりすぎるという問題点を解決するために、本発明
では、低周波成分のみを抽出することによってスムージ
ングを行い、そののちデータ量を削減し、データ量が削
減されたデータによって第１のパターンマッチングを行
っている。これによって、より大きな範囲でパターンマ
ッチングを行う際に必要となる演算量を劇的に減少させ
ている。第１のパターンマッチングの方法としては、通
常は、自己相関演算が使用される。また、スムージング
を行いデータ量を削減する方法としては、処理パターン
列をディジタル低域通過フィルタに通してから所定の間
引き率で間引く方法や、処理パターン列に対してコサイ
ン変換などの直交変換を施し、変換係数のうちの低域
（低周波数成分）の係数のみを抽出してデータ量を削減
する方法などがある。

【００１９】このような第１のパターンマッチングによ
ると、長大なパターンの繰返しがあるかどうかについて
大雑把な目星をつけることができる。データ量が削減さ
れたデータによるパターンマッチングの結果はそのまま
では圧縮データに使用できないので、次に、第１のパタ
ーンマッチングの結果を利用して、処理パターン列に対
して厳密なパターンマッチングを実行し、繰返し単位を
検出する。この２回目のパターンマッチングでの探索範
囲は、第１のパターンマッチングで見当付けられた範囲
に限定することができ、２回目のパターンマッチングに
よる演算量の増加は大きなものではない。

【００２０】本発明において、入力する処理パターン列
としては、局所的なデータパターンの重複に注目してデ
ータ圧縮を行う方法（例えばＬＺ法）に基づいて、予め
データ圧縮が施されているものを使用することができ
る。本発明は、大域的な繰返しを圧縮するのに適した方
法であり、局所的な繰返しに基づく圧縮方法を補完する
ことができる方法である。したがって、ＬＺ法などの方
法と本発明の方法とを繰り返すことによって、より一層
の圧縮効率の向上を達成することができる。

【００２１】

【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態につい
て、図面を参照して説明する。図１は本発明の実施の一
形態のパターン圧縮装置の構成を示すブロック図であ
る。

【００２２】このパターン圧縮装置は、入力する処理パ
ターン列Ｎを圧縮するものであり、ここでは、この処理
パターン列Ｎは、局所的なデータパターンの繰返しに応
じてデータ圧縮を行うＬＺ法などの圧縮アルゴリズムに
よって、予め圧縮されているものとする。そしてこのパ
ターン圧縮装置は、処理パターン列Ｎから低周波数成分
を抽出するディジタル低域通過フィルタ１１と、ディジ
タル低域通過フィルタから出力されたデータに対して間
引き（デシメーション;decimation）処理を行いデータ
量を１／ｋ（ｋは予め定められた間引き率）に削減する
間引き部１２と、間引き部１２から出力されたデータの
自己相関を算出することによって第１のパターンマッチ
ングを行う自己相関算出部１３と、自己相関に基づいて
処理パターン列Ｎのパターンマッチングを行い同一デー
タパターンの繰返し部分を検出するパターンマッチング
部１４と、を備えている。

【００２３】入力した処理パターン列Ｎは、ディジタル
低域通過フィルタ１１を通過することで、細かな変化を
スムージングされ、間引き部１２での処理によって、１
／ｋにリサンプリングされる。一般に、自己相関演算の
演算量は、データ量をｎとするとｎ²で表わされるが、
１／ｋにデータ量を削減しているので、自己相関算出部
１３で第１のパターンマッチングを行う際の計算量は、
ｋ^-2の割合で劇的に減少する。仮に、ｎ＝１×１０⁶、
ｋ＝１００とすれば、本発明の方法によらずにｎまでの
長さの長大なパターンの圧縮を行おうとすると、１０¹²
回の演算が必要となり、１回の演算に１００ｎｓがかか
るとして、１０⁵秒、すなわち約２８時間の演算が必要
になる。これに対し、本実施の形態では、１０⁸回の演
算で済み、計算時間が１０秒に短縮される。なお、ｋ＝
１００で間引いたとしても、長大なパターンの一致検出
にはなんら支障を生じない。

【００２４】そして、パターンマッチング部１４におい
て、自己相関算出部１３で算出された自己相関に基づ
き、すなわち、自己相関算出部１３で検出されたパター
ンの一致を利用し、処理パターン列Ｎの厳密なパターン
マッチングを実行する。このようにして、パターンマッ
チング部において長大なデータパターンの繰返しが検出
されたら、その一致部分をサブルーチン化することによ
って、この長大パターンを圧縮すればよい。

【００２５】また、本発明の実施の形態は上記のものに
限定されるわけではない。図２は、別の実施の形態を示
している。このパターン圧縮装置では、ディジタル低域
通過フィルタ１１及び間引き部１２の代りに、処理パタ
ーン列Ｎをコサイン変換するコサイン変換部１５と、コ
サイン変換による変換係数のうち低域の変換係数を抽出
することによってデータ長を１／ｋに削減する低域係数
抽出部１６とが設けられ、低域係数抽出部１６から出力
されたデータの自己相関が自己相関算出部１３で計算さ
れるように構成されている。このパターン圧縮装置で
も、図１に示すパターン圧縮装置と同様の手順で処理パ
ターン列Ｎの圧縮が行われる。

【００２６】

【発明の効果】以上説明したように本発明は、処理パタ
ーン列Ｎから低周波成分のみを抽出してデータ量を削減
し、データ量が削減されたデータによって第１のパター
ンマッチングを行い、第１のパターンマッチングの結果
に基づいて処理パターン列Ｎの厳密なパターンマッチン
グを行うことにより、全体としての演算量を大幅に減少
させつつ、長大なデータパターンの有効な圧縮が可能に
なるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の一形態のパターン圧縮装置の構
成を示すブロック図である。

【図２】別の実施の形態のパターン圧縮装置の構成を示
すブロック図である。

【図３】(a)〜(e)はＬＺ法によるパターン圧縮の原理を
説明する図である。

【図４】(a)は圧縮が容易なデータパターンを説明する
図、(b)は圧縮が困難なデータパターンを説明する図で
ある。

【符号の説明】１１ディジタル低域通過フィルタ１２間引き部１３自己相関算出部１４パターンマッチング部１５コサイン変換部１６低域係数抽出部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力する処理パターン列のデータ圧縮を
行うパターン圧縮方法において、前記処理パターン列か
ら低周波数成分を抽出し、さらに抽出されたデータのデ
ータ長を削減する第１の工程と、前記第１の工程で得た
データに対して第１のパターンマッチングを行う第２の
工程と、前記第２の工程で得られたデータに基づいて前
記処理パターン列のパターンマッチングを行い同一デー
タパターンの繰返し部分を検出する第３の工程と、を有
することを特徴とするパターン圧縮方法。
【請求項２】前記第１の工程において、所定の間引き
率での間引き処理を行うことによってデータ長が削減さ
れる請求項１に記載のパターン圧縮方法。
【請求項３】前記第１の工程が、前記処理パターン列
に対して直交変換処理を行い、得られた変換係数のうち
低域成分のみを抽出してデータ長を削減する工程であ
る、請求項１に記載のパターン圧縮方法。
【請求項４】前記処理パターン列が、局所的なデータ
パターンの重複に注目してデータ圧縮を行う方法に基づ
いて、予めデータ圧縮が施されている請求項１乃至３い
ずれか１項に記載のパターン圧縮方法。
【請求項５】入力する処理パターン列のデータ圧縮を
行うパターン圧縮装置において、前記処理パターン列か
ら低周波数成分を抽出する低域通過フィルタと、前記低
域通過フィルタから出力されたデータに対して間引き処
理を行う間引き部と、間引き部から出力されたデータの
自己相関を算出する自己相関算出部と、前記自己相関に
基づいて前記処理パターン列のパターンマッチングを行
い同一データパターンの繰返し部分を検出するパターン
マッチング部と、を有することを特徴とするパターン圧
縮装置。
【請求項６】入力する処理パターン列のデータ圧縮を
行うパターン圧縮装置において、前記処理パターン列の
コサイン変換を行うコサイン変換部と、前記コサイン変
換による変換係数のうち低域の変換係数を抽出しデータ
長を削減する低域係数抽出部と、前記低域係数抽出部か
ら出力されたデータの自己相関を算出する自己相関算出
部と、前記自己相関に基づいて前記処理パターン列のパ
ターンマッチングを行い同一データパターンの繰返し部
分を検出するパターンマッチング部と、を有することを
特徴とするパターン圧縮装置。