基于FPGA的NAND Flash ECC校驗
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此時(shí)把所有4個(gè)ECC數值進(jìn)行按位“異或”，就可以判斷是否出現了1個(gè)單一比特的錯誤或者是多比特的錯誤。如果計算結果為全“0”，說(shuō)明數據在讀寫(xiě)過(guò)程中未發(fā)生變化。如果計算的結果為全“1”，表明發(fā)生了1 bit錯誤，如圖4所示。如果計算結果是除了全“0”和全“1”的任何一種情況，那么就是2 bit出錯的情況。2 bit錯誤總可以檢測到，然而，Hamming碼算法僅能夠保證更正單一比特的錯誤。如果兩個(gè)或是更多的比特出錯，那么就不能修改該出錯的數據包，在這種情況下，Hamming算法就可能不能夠指示出已經(jīng)出現的錯誤。不過(guò)，考慮到SLC NAND器件的比特錯誤的情況，出現2、3 bit錯誤的可能性非常低。本文引用地址：http://dyxdggzs.com/article/191099.htm
對于1 bit錯誤的情況，出錯地址可通過(guò)將原有ECCo值和新ECCo值進(jìn)行按位“異或”來(lái)識別獲取。通過(guò)圖5中的計算，結果為2，表明原數據第2 bit位出現了問(wèn)題。該計算采用奇校驗數據ECCo，這是因為它們可以直接地反映出出錯比特的位置。
找到出錯比特后，只要通過(guò)翻轉它的狀態(tài)就可修復數據包，具體操作也就是將該位與“1”進(jìn)行異或操作，如圖6所示。
2 擴展數據包
在上述舉例中，校驗1個(gè)8 bit數據包需要6 bit的ECC數據。在這種情況下，校驗數據量達到原始數據包的數據量的75％，看上去并不令人滿(mǎn)意。然而，隨著(zhù)數據包大小的增加，Hamming算法將表現得越來(lái)越有效率。由前面2n bit數據需要2n bit ECC校驗的關(guān)系推知，每增加一倍的數據要求兩個(gè)額外的ECC信息比特。這樣，當數據增加到，比如512 Byte時(shí)，僅產(chǎn)生24 bit的ECC，此時(shí)用于校驗的數據占原數據的比例降為0．06％，效率較高。下面，以1個(gè)8 Byte的數據包為例說(shuō)明擴展數據包的校驗情況。
在這里，由于異或操作滿(mǎn)足交換律，用一種更為有效的方法進(jìn)行校驗。如圖7所示，首先將該8 Byte數據排為1個(gè)矩陣的形式，每行為1B-yte。分別計算每行各bit的異或結果記為字節校驗碼(Byte-Wise)，計算每列各bit的異或結果記為比特校驗碼(Bit-Wise)。接下來(lái)，將兩個(gè)校驗碼分別按上述方法分割計算得到ECC校驗碼，并將字節校驗碼的ECC結果作為ECCe和ECCo的高有效位(MSB)、比特校驗碼的ECC結果做為低有效位(LSB)進(jìn)行組合，最終得到8 Byte數據包的ECC校驗碼。
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