[发明专利]芯片筛选方法、装置、电子设备和可读存储介质

权利要求书

1.一种芯片筛选方法，其特征在于，应用于电子设备，所述方法包括：

获取各芯片的性能测试数据，对各所述芯片的性能测试数据进行预处理；

根据预处理后的各所述芯片的性能测试数据，对各所述芯片进行层次聚合，得到聚类簇的个数与距离的关系数据；

根据所述聚类簇的个数与距离的关系数据，按照设定的聚类类别数对各芯片进行筛选；

所述根据预处理后的各所述芯片的性能测试数据，对各所述芯片进行层次聚合，得到聚类簇的个数与距离的关系数据的步骤包括：

根据各所述芯片的性能测试数据，计算各所述芯片之间的距离；

根据各所述芯片之间的距离，采用AGNES算法，对各所述芯片进行层次聚合，得到聚类簇的个数与距离的关系数据；

所述芯片的性能测试数据包括每个性能项目的测试数据，每个所述性能项目对应设置有性能权重；所述根据各所述芯片的性能测试数据，计算各所述芯片之间的距离的步骤包括：

针对每个所述芯片的每个所述性能项目，根据该芯片的该性能项目的测试数据，计算该性能项目与其他芯片对应相同的性能项目之间的距离；

针对每个所述芯片，根据该芯片每个所述性能项目的性能权重，对该芯片的每个所述性能项目与其他芯片对应相同的性能项目之间的距离进行加权，得到该芯片与其他芯片的距离；

所述根据各所述芯片之间的距离，采用AGNES算法，对各所述芯片进行层次聚合，得到聚类簇的个数与距离的关系数据的步骤包括：

根据各所述芯片之间的距离，采用AGNES算法，以设定的距离度量函数对各所述芯片进行层次聚合，得到聚类簇的个数与距离的关系数据；

所述距离度量函数为：；

其中，和为聚类簇集合，，为聚类簇，为聚类簇k与聚类簇j的距离。

2.根据权利要求1所述的芯片筛选方法，其特征在于，所述对各所述芯片的性能测试数据进行预处理的步骤包括：

根据预先设定的坏点判定条件，对各所述芯片的性能测试数据进行坏点过滤；

对坏点过滤后的各所述芯片的性能测试数据进行归一化处理。

3.根据权利要求2所述的芯片筛选方法，其特征在于，所述芯片的测试数据包括每个性能项目的每个频点的测试数据；所述根据预先设定的坏点判定条件，对各所述芯片的性能测试数据进行坏点过滤的步骤包括：

根据所有所述芯片的每个性能项目的每个频点的测试数据，计算得到每个所述性能项目的每个所述频点的测试数据的第一均值和第一方差；

针对每个所述芯片，若该芯片任一性能项目的任一频点的测试数据与该频点的测试数据的第一均值的距离大于该频点的测试数据的第一方差的设定倍数，则判定该芯片为坏点芯片，将该坏点芯片的性能测试数据进行筛除。

4.根据权利要求3所述的芯片筛选方法，其特征在于，所述对坏点过滤后的各所述芯片的性能测试数据进行归一化处理的步骤包括：

计算坏点过滤后的每个性能项目的每个频点的测试数据的第二均值和第二方差；

根据坏点过滤后的每个性能项目的每个频点的测试数据的第二均值和第二方差，通过以下公式对各所述芯片的性能测试数据进行归一化：

其中，为归一化后的第j个芯片第K个性能项目第I个频点的测试数据；为第j个芯片第K个性能项目第I个频点的测试数据；为所有芯片在第K个性能项目第I个频点的测试数据的第二均值；为所有芯片在第K个性能项目第I个频点的测试数据的第二方差。