SV-随机约束和分布-自用

随机约束和分布

随机化就是为了能更好的测试，找到连自己都没想到的缺陷

随机化是为了产生更多可能的驱动，在 Class 中使用

在类中使用rand/randc表明随机属性，constraint约束一起声明，后期对象调用使用randomize

约束表达式由约束求解器完成，不同仿真器对于同一个约束和种子值求解出来的数值可能是不相同的

SV只能随机化2值数据类型，位可以是2位/4位，无法随机出X/Z以及字符串

随机化采用受约束的随机测试法：CRT，自动产生测试机，定向测试集只需施加激励，而后人工检查输出结果

对象执行randomize（）前会先执行pre_randomize（）以及post_randomize（）

$random（）平均分布，返回32位有符号随机数

$urandom（）平均分布，返回32位无符号随机数

$urandom_range（）在指定范围内的平均分布

class Pakcet; //类中声明rand变量与约束rand bit[31 : 0] src, dst, date[8];randc bit[7 : 0] kind;constraint c {src > 10 ; src < 15;}
end classPacket p;
initial beginp = new(); //创建类对象assert(p.randomize()) else //对象调用随机方法 遇到约束方面问题返回0$fatal(0, "Pakcet::randomize failed");transmit(p);end

其中，rand与randc区别：

rand 每次随机数可能相同，randc 不存在随机数相同情况

class date;rand bit[2 : 0] month;rand bit[4 : 0] day;rand int year;constraint c_data{month inside{[1 : 12]};day inside {[1 : 31]};year inside {[2010 : 2030]};end class

无法生成 month = 10，因为month为3位，最多到7

rand int src, dst;
constraint c_dist{src dist {0:40,[1:3]:=60};// src = 0, weight = 40/220;// src = 1, weight = 60/220;// src = 2, weight = 60/220;// src = 3, weight = 60/220;dst dist {0:/40,[1:3]:/60}; //:/表示这区间的总权重// dst = 0, weight = 40/100;// dst = 1, weight = 20/100;// dst = 2, weight = 20/100;// dst = 3, weight = 20/100;
}

:= X 表示区间内的每个元素都是等于权重X
：/ X 表示区间内的每个元素总和等于权重X

rand logic[15 : 0] r, s, t;
constraint c_bidir{r < t;s == r;t < 30;s > 25;
}

约束块是并行的

约束是双向的，会同时计算所有的随机变量的约束

class Packet;rand int length;constraint c_short {length inside {[1 : 32]}; }constraint c_long {length inside {[1000 : 1023]};}
end class
Pakcet p;
initial beginp = new();p.c_short.constraint_mode(0); //打开c_short约束assert(p.randomize());transmit(p);p.constrain_mode(0);p.c_short.constraint_mode(1);//关闭c_short约束assert(p.randomize());transmit(p);
end

可以使用constraint_mode来打开或者关闭约束

class Transaction;rand bit[31 : 0] addr, data;constraint c1{soft addr inside {[0 : 100], [1000 : 2000];}end classTransaction t;initial begint = new ();assert(t.randomize() with {addr >= 50; addr <= 1500; data < 10;});driveBus(t);assert(t.randomize() with {addr == 2000; data > 10;});driveBus(t);end

randomize( ) with 称为：外部约束，内部约束和外部约束之间是协调的
soft 称为：软约束，当软约束与其他约束相背时，软约束失效

class Rising;byte low;rand byte med, hi;constraint up {low < med; med < hi;}
end class
initial beginRising r;r = new();r.randomize();r.randomize(med);//只随机化med， 其他为0r.randomize(low);//同理
end

所有被指定或者没有被指定rand的变量都可以做randomize（）的参数被随机化
若一个随机化失败，该随机化过程失败

parameter MAX_SIZE = 10;
class RandStuff;bit[1 : 0] value = 1;
end class
class RandArray;rand RandStuff array[];constraint c{array.size() inside {[1 : MAX_SIZE]};}function new();array = new[MAX_SIZE];foreach(array[i])array[i] = new();endfunction;end classRandArray ra;initial beginra = new();assert(ra.randomize());foreach(ra.array[i])$display(ra.array[i].value);end

调用随机函数前要保证句柄数组的每一个句柄元素都是非悬空的
对于多个随机对象，需要在随机化之前分配所有的元素，动态句柄数组的大小可以保持不变或者减小，不能增加

SV-随机约束和分布-自用相关推荐

SV学习（8）——随机约束和分布、约束块控制
SV学习(8)--随机约束和分布.约束块控制 1. 随即约束和分布 1.1. 为什么需要随机? 1.2. 要随机做什么? 1.3. 声明随机变量的类 1.4. 什么是约束 1.5. 权重分布 1.6. ...
SystemVerilog学习笔记5——随机约束和分布
目录随机约束和分布为何需要随机? 为何需要约束? 需要随机什么? 声明随机变量的类什么是约束? 权重分布约束块控制打开或关闭约束内嵌约束随机函数数组约束数组的属性约束随机化句柄数组 ...
随机约束——数组约束
目录内容: 数组的属性约束: 约束数组的元素: 产生唯一元素值的数组: 使用rand: 使用randc: 使用unique: 数据约束: 随机化句柄数组: 新增内容: 对于类中的属性变量,有的添加了 ...
matlab随机生成正太分布,MATLAB如何使用normrnd函数生成正态分布随机数
MATLAB如何使用normrnd函数生成正态分布随机数 [语法说明] R=normrnd(mu,sigma):生成服从参数为mu和sigma的正态分布的随机数.mu为均值,sigma为标准差.R是与 ...
利用FFT计算非平稳随机信号WVD分布
clc clear all NN=100; w1=0.001; a1=0.0005; w2=0.001; a2=-0.005; j=sqrt(-1); nn=-3*NN-1:1:3*NN-1; ...
SV 学习笔记（四）随机与约束
文章目录一.随机约束与分布 1.1 随机变量 1.2 约束 1.2.1 数值分布约束 1.2.2 权重分布约束:dist 1.2.3 条件约束 1.2.4 双向约束 1.3 约束块控制 1.3.1 ...
SV--随机化笔记总结
目录 1.随机约束和分布 1.1 为什么需要随机? 1.2 为什么需要约束? 1.3 要随机的是什么? 1.4 声明随机变量的类 1.5 什么是约束? 1.6 权重分布 1.7 集合成员和inside ...
电视剧《大秦赋》最近很火！于是我用Python抓取了“相关数据”，发现了这些秘密............
前言最近,最火的电视剧莫过于<大秦赋了>,自12月1日开播后,收获了不错的口碑.然而随着电视剧的跟新,该剧在网上引起了激烈的讨论,不仅口碑急剧下滑,颇有高开低走的趋势,同时该剧的评分也由 ...
Silverlight实用窍门系列：28.Silverlight制作随机分布雷达扫描点，模拟雷达扫描图之被扫描设备【附带源码实例】...
实际项目中,我们模拟一个监控多台电脑的雷达扫描图效果.我们假设发现了很多台设备,这些设备具有CPU使用率这个属性,在雷达扫描的时候,如果CPU的值高于90则报警为红色. 本节实例建立在上一节的基础之上 ...

SV-随机约束和分布-自用

随机约束和分布

SV-随机约束和分布-自用相关推荐

最新文章

热门文章