【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据存储，尤其涉及一种读电压确定方法及装置。
技术介绍
1、读电压在闪存(nand)的读取过程中扮演着至关重要的角色。它是施加在控制栅极上的电压值，直接决定了读取操作的成功率，在闪存读取数据时，控制栅极的电压水平需要精确调整，以确保能够准确识别存储单元中的电荷状态，从而读取出正确的数据。
2、读电压的选择对读错误的概率具有显著影响，如果读电压设置得过高或过低，都可能导致读取错误，使得原本存储的数据无法被正确识别，这种错误不仅会增加进入错误处理流程的次数，降低存储设备的性能，还可能导致数据丢失或损坏，严重影响存储设备的可靠性。
3、随着闪存工艺的不断进步，闪存层数逐渐增加，这使得读电压的选取变得更加复杂，由于不同层数的闪存具有不同的物理特性和电学性能，因此需要针对每一层闪存进行独立的读电压搜索和优化，然而由于工艺和制造过程中的差异，即使在同一层闪存中，不同字线(wl)的读电压也可能存在差异。
4、为了解决这个问题，通常会选取若干代表性的字线进行读电压搜索，然而这种方式得到的一组读电压往往无法覆盖对应状态下的所有字线，这意味着在实际使用过程中，有些字线的读电压可能并不完全合适，从而影响到存储设备的可靠性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于：为了解决现有技术得到的一组读电压往往无法覆盖对应状态下的所有字线，这意味着在实际使用过程中，有些字线的读电压可能并不完全合适，从而影响到存储设备的可靠性的问题，而提出的方案。
2、为
3、s01：wl分类模块，对闪存块组中所有wl读取相应特征量的值，并根据相应分类方法将wl进行划分，闪存块组可以是一个闪存块，也可以是状态相同的多个闪存块；
4、s02：读电压确定模块，对于每类wl，给定相关的约束条件、电压值范围和给定读电压，寻找最优的电压值，使得该组电压值在对应wl类别表现最优，约束条件根据特征量的值来给出，给定读电压可以通过给定默认值、经验值中的一种选中该类wl中任一wl，通过搜索不同电压下特征量满足条件的电压来获取。
5、所述wl分类模块主要目的是根据读电压下闪存块组中所有字线(wl)的读取特征量，对wl进行精确分类，以便为后续的读电压优化提供基础数据。
6、所述在给定读电压下，该模块会读取闪存块组中所有wl的数据，并提取相应的特征量值，给定读电压是默认的初始电压值、根据实际测试结果设定的一个参考电压值，通过对闪存块组中任一wl进行读电压搜索，找到特征量满足特定条件的读电压作为给定读电压。
7、所述在获取了所有wl的特征量值后，模块会进一步判断所得的特征量值是否满足预设的设定条件，这个设定条件通常用于避免在wl差异较小的情况下进行不必要的分类，从而减少无效读电压的个数，一种常见的设定条件是检查所有wl最大错误比特数和最小错误比特数的差值是否超过一个预设的阈值，当差值超过阈值，说明wl之间存在较大的差异，此时触发wl分类算法。
8、所述wl分类算法是模块的核心部分，它采用相应的算法将wl分为n类，其中n是一个正整数，算法包括：箱型图法、最大最小距离聚类算法、k均值聚类算法，算法首先计算所有wl特征量的中位数、上四分位数和下四分位数，然后根据这些统计量确定上限和下限，根据wl特征量值是否位于上限和下限之外或介于两者之间，模块可以将wl分为不同的类别。
9、所述读电压确定模块目标是为每个类别的wl确定最优的读电压值，以提高存储设备的性能和可靠性，该模块的设计基于智能优化算法，并结合特定的约束条件和电压值范围进行搜索和优化。
10、所述读电压确定模块首先对每类wl进行读电压的确定过程，这一过程采用智能优化算法，智能优化算法通过迭代搜索的方式，在给定的约束条件和电压值范围内寻找最优的读电压值，约束条件通常根据特征量来设定。
11、所述电压值范围是指以给定读电压为基准，左右偏移的最大范围，向左和向右偏移的最大范围可以相同，也可以不同，不同nand类型下，每组读电压的个数不一样，每个读电压向左和向右偏移的最大范围可以和其它读电压不一样，根据前期统计的不同状态下读电压偏移范围数据给定。
12、所述给定读电压的获取方式有两种，一种是通过给定默认值、经验值来获取，这些值是基于之前测试、实验的结果，另一种方式是通过选中该类wl中的任一wl，然后搜索不同电压下特征量满足条件的电压来获取，这种方式可以更加精确地确定给定读电压，从而提高读电压确定的准确性，在对每类wl获取特征量的过程中，可以选择该类别中所有的wl获取特征量，也可以选择该类别中部分wl获取特征量，选择部分wl进行特征量获取可以减少计算量，提高处理速度；
13、通过读电压确定模块的处理，每个闪存块组可以确定n组读电压，每种状态对应一个闪存块组，在错误处理实施例中，当其中一个单元进入错误处理流程时，可以根据该单元所在闪存块的状态查找对应的读电压，并使用该读电压进行读取操作。
14、本专利技术采用了如下技术方案一种读电压确定装置，包括：
15、存储器，用于存放计算机程序；
16、处理器，用于执行存储器上所存放的程序。
17、综上所述，由于采用了上述技术方案，本专利技术的有益效果是：
18、1.确定读电压时，对于wl进行分类，每种状态下对应的wl类别有一组读电压值，减少wl间差异导致的读错误。
19、2.通过读电压优化方法确定的读电压适合对应状态的wl类别，提升了存储设备可靠性。
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1.一种读电压确定方法，其特征在于，包括：WL分类模块和读电压确定模块，步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种读电压确定方法，其特征在于，所述WL分类模块主要目的是根据读电压下闪存块组中所有字线(WL)的读取特征量，对WL进行精确分类，以便为后续的读电压优化提供基础数据。
3.根据权利要求2所述的一种读电压确定方法，其特征在于，所述在给定读电压下，该模块会读取闪存块组中所有WL的数据，并提取相应的特征量值，给定读电压是默认的初始电压值、根据实际测试结果设定的一个参考电压值，通过对闪存块组中任一WL进行读电压搜索，找到特征量满足特定条件的读电压作为给定读电压。
4.根据权利要求3所述的一种读电压确定方法，其特征在于，所述在获取了所有WL的特征量值后，模块会进一步判断所得的特征量值是否满足预设的设定条件，这个设定条件通常用于避免在WL差异较小的情况下进行不必要的分类，从而减少无效读电压的个数，一种常见的设定条件是检查所有WL最大错误比特数和最小错误比特数的差值是否超过一个预设的阈值，当差值超过阈值，说明WL之间存在较大的差异，此时触发WL分类算法
5.根据权利要求4所述的一种读电压确定方法，其特征在于，所述WL分类算法是模块的核心部分，它采用相应的算法将WL分为N类，其中N是一个正整数，算法包括：箱型图法、最大最小距离聚类算法、k均值聚类算法，算法首先计算所有WL特征量的中位数、上四分位数和下四分位数，然后根据这些统计量确定上限和下限，根据WL特征量值是否位于上限和下限之外或介于两者之间，模块可以将WL分为不同的类别。
6.根据权利要求1所述的一种读电压确定方法，其特征在于，所述读电压确定模块目标是为每个类别的WL确定最优的读电压值，以提高存储设备的性能和可靠性，该模块的设计基于智能优化算法，并结合特定的约束条件和电压值范围进行搜索和优化。
7.根据权利要求6所述的一种读电压确定方法，其特征在于，所述读电压确定模块首先对每类WL进行读电压的确定过程，这一过程采用智能优化算法，智能优化算法通过迭代搜索的方式，在给定的约束条件和电压值范围内寻找最优的读电压值，约束条件通常根据特征量来设定。
8.根据权利要求7所述的一种读电压确定方法，其特征在于，所述电压值范围是指以给定读电压为基准，左右偏移的最大范围，向左和向右偏移的最大范围可以相同，也可以不同，不同NAND类型下，每组读电压的个数不一样，每个读电压向左和向右偏移的最大范围可以和其它读电压不一样，根据前期统计的不同状态下读电压偏移范围数据给定。
9.根据权利要求8所述的一种读电压确定方法，其特征在于，所述给定读电压的获取方式有两种，一种是通过给定默认值、经验值来获取，这些值是基于之前测试、实验的结果，另一种方式是通过选中该类WL中的任一WL，然后搜索不同电压下特征量满足条件的电压来获取，这种方式可以更加精确地确定给定读电压，从而提高读电压确定的准确性，在对每类WL获取特征量的过程中，可以选择该类别中所有的WL获取特征量，也可以选择该类别中部分WL获取特征量，选择部分WL进行特征量获取可以减少计算量，提高处理速度；
10.根据权利要求1-9任意一项所述的一种读电压确定装置，其特征在于：包括：
...【技术特征摘要】
1.一种读电压确定方法，其特征在于，包括：wl分类模块和读电压确定模块，步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种读电压确定方法，其特征在于，所述wl分类模块主要目的是根据读电压下闪存块组中所有字线(wl)的读取特征量，对wl进行精确分类，以便为后续的读电压优化提供基础数据。
3.根据权利要求2所述的一种读电压确定方法，其特征在于，所述在给定读电压下，该模块会读取闪存块组中所有wl的数据，并提取相应的特征量值，给定读电压是默认的初始电压值、根据实际测试结果设定的一个参考电压值，通过对闪存块组中任一wl进行读电压搜索，找到特征量满足特定条件的读电压作为给定读电压。
4.根据权利要求3所述的一种读电压确定方法，其特征在于，所述在获取了所有wl的特征量值后，模块会进一步判断所得的特征量值是否满足预设的设定条件，这个设定条件通常用于避免在wl差异较小的情况下进行不必要的分类，从而减少无效读电压的个数，一种常见的设定条件是检查所有wl最大错误比特数和最小错误比特数的差值是否超过一个预设的阈值，当差值超过阈值，说明wl之间存在较大的差异，此时触发wl分类算法。
5.根据权利要求4所述的一种读电压确定方法，其特征在于，所述wl分类算法是模块的核心部分，它采用相应的算法将wl分为n类，其中n是一个正整数，算法包括：箱型图法、最大最小距离聚类算法、k均值聚类算法，算法首先计算所有wl特征量的中位数、上四分位数和下四分位数，然后根据这些统计量确定上限和下限，根据wl特征量值是否位于上限和下限之外或介于两者之间，模块可以将wl分为不同的类别。
...【专利技术属性】
技术研发人员：万婷，刘国玉，马晖，
申请(专利权)人：北京泽石科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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