1.一种芯片仿真模型的测试方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：采集目标芯片仿真模型；对目标芯片仿真模型进行时序完整补偿，以生成抖动补偿数据；对抖动补偿数据进行眼图重构，得到波形眼图数据；

步骤S2：对波形眼图数据进行波形幅度归一化，生成归一化数据；对归一化数据进行时序相位校正，以生成净化对齐数据；

步骤S3：对净化对齐数据进行正交映射处理生成正交基数据；基于正交基数据进行模态投影分析，生成主模态数据；

步骤S4：对主模态数据进行向量映射驱动构建，生成核空间数据；对核空间数据进行流形认知智能聚合，生成测试覆盖特征；

步骤S5：对测试覆盖特征进行边界驱动解析，生成密度分布数据；基于密度分布数据进行稳定特征精准标定，以得到聚类边界数据；

步骤S6：对聚类边界数据进行边界精度调优，生成补偿结果数据；基于补偿结果数据对目标芯片仿真模型进行自适应测试序列执行，以生成测试用例结果。

2.根据权利要求1所述的芯片仿真模型的测试方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：步骤S11：采集目标芯片仿真模型；对目标芯片仿真模型进行波形注入扫描，得到原始波形数据；

步骤S12：对原始波形数据进行时序结构重组，得到时序解构数据；对时序解构数据进行边缘抖动检测，得到边缘抖动数据；

步骤S13：根据边缘抖动数据对时序解构数据进行抖动补偿，以生成抖动补偿数据；

步骤S14：对抖动补偿数据进行多域采样重映射，得到重映射数据；对重映射数据进行时钟恢复校准，得到校准数据；

步骤S15：对校准数据进行串扰剔除处理，生成波形降噪数据；对波形降噪数据进行眼图重构，得到波形眼图数据。

3.根据权利要求1所述的芯片仿真模型的测试方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：步骤S21：对波形眼图数据进行失真补偿处理，得到补偿眼图数据；

步骤S22：对补偿眼图数据进行幅值归一化，生成归一化数据；

步骤S23：对归一化数据进行相位对齐校准，得到相位对齐眼图数据；

步骤S24：对相位对齐眼图数据进行码元间去扰处理，以生成净化对齐数据。

4.根据权利要求1所述的芯片仿真模型的测试方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：步骤S31：对净化对齐数据进行模态分解处理，得到模态特征数据；

步骤S32：对模态特征数据进行特征向量提取，得到向量组数据；对向量组数据进行正交化处理，生成正交基数据；

步骤S33：基于正交基数据进行特征投影模拟，生成模拟投影矩阵；

步骤S34：根据模拟投影矩阵对正交基数据进行模态相关性分析，以得到模态相关性数据；基于模态相关性数据进行模态筛选，生成主模态数据。

5.根据权利要求1所述的芯片仿真模型的测试方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：步骤S41：对主模态数据进行测试向量映射，得到测试序列数据；

步骤S42：对测试序列数据进行核函数变换，生成核空间数据；

步骤S43：对核空间数据进行流形学习重构，生成流形结构数据；

步骤S44：对流形结构数据进行覆盖深度评估，生成深度指标数据；

步骤S45：对深度指标数据进行特征融合处理，生成测试覆盖特征。

6.根据权利要求1所述的芯片仿真模型的测试方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：步骤S51：对测试覆盖特征进行极限条件推断，得到极限覆盖参数；

步骤S52：对极限覆盖参数进行密度估计聚类，生成密度分布数据；

步骤S53：基于密度分布数据进行拐点定位，以得到拐点特征数据；根据拐点特征数据进行边界定位，生成边界特征数据；

步骤S54：基于边界特征数据进行稳定性评估，生成稳定性指标参数；对稳定性指标参数进行聚类优化，以得到聚类边界数据。

7.根据权利要求6所述的芯片仿真模型的测试方法，其特征在于，步骤S53包括以下步骤：对密度分布数据进行梯度变换处理，得到梯度映射数据；对梯度映射数据进行局部极值检测，生成极值点集数据；

对极值点集数据进行曲率计算，得到曲率特征参数；基于预设的拐点曲率阈值对曲率特征参数进行阈值筛选，以生成候选拐点数据；

对候选拐点数据进行局部窗口分割，得到窗口特征数据；基于窗口特征数据对候选拐点数据进行形态学处理，生成拐点形态特征；

根据拐点形态特征进行拐点中心定位，生成拐点特征数据；

对拐点特征数据进行邻域扩展模拟，得到模拟扩展区域；对模拟扩展区域进行方向性分析，生成方向特征数据；

对方向特征数据进行连续性识别，得到连续性指标数据；基于连续性指标数据进行边界追踪，以生成初始边界数据；

对初始边界数据进行光滑度评估，得到边界光滑度参数；基于边界光滑度参数对初始边界数据进行精确化重定位，生成边界特征数据。

8.根据权利要求1所述的芯片仿真模型的测试方法，其特征在于，步骤S6包括以下步骤：步骤S61：对聚类边界数据进行相似度计算，得到边界相似度数据；

步骤S62：对边界相似度数据进行一致性比对，生成比对结果参数；

步骤S63：基于比对结果参数进行偏差分析修正，生成补偿结果数据；基于补偿结果数据进行候选测试分配，生成补充测试数据；

步骤S64：根据补充测试数据及补偿结果数据对目标芯片仿真模型进行自适应测试序列执行，以生成测试用例结果。

9.根据权利要求8所述的芯片仿真模型的测试方法，其特征在于，步骤S63包括以下步骤：对比对结果参数进行差异映射处理，得到差异分布数据；基于差异分布数据进区域分割处理，得到区域特征数据；

基于差异分布数据对区域特征数据进行优先级排序，生成偏差等级数据；

根据预设的偏差等级阈值对偏差等级数据进行阈值分类，以生成分类标记数据；对分类标记数据进行补偿规则匹配，生成匹配补偿规则；

基于匹配补偿规则对分类标记数据进行补偿计算，生成补偿结果数据；

对补偿结果数据进行残差计算，得到补偿残差特征；对补偿残差特征进行收敛性分析，生成收敛指标数据；

对收敛指标数据进行覆盖程度分析，生成补偿覆盖特征；基于补偿覆盖特征进行测试场景映射，生成映射场景矩阵；

根据映射场景矩阵进行测试需求分解，得到需求项数据；对需求项数据进行测试条件补充，生成测试条件集；

基于测试条件集进行测试用例构建，生成测试任务序列；对测试任务序列进行依赖关系分析，得到任务依赖关系；

根据任务依赖关系对测试任务序列进行编排分配，以生成补充测试数据。

10.一种芯片仿真模型的测试系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的芯片仿真模型的测试方法，该芯片仿真模型的测试系统包括：眼图重构模块，用于采集目标芯片仿真模型；对目标芯片仿真模型进行时序完整补偿，以生成抖动补偿数据；对抖动补偿数据进行眼图重构，得到波形眼图数据；

相位校正模块，用于对波形眼图数据进行波形幅度归一化，生成归一化数据；对归一化数据进行时序相位校正，以生成净化对齐数据；

模态分析模块，用于对净化对齐数据进行正交映射处理生成正交基数据；基于正交基数据进行模态投影分析，生成主模态数据；

特征映射模块，用于对主模态数据进行向量映射驱动构建，生成核空间数据；对核空间数据进行流形认知智能聚合，生成测试覆盖特征；

边界分析模块，用于对测试覆盖特征进行边界驱动解析，生成密度分布数据；基于密度分布数据进行稳定特征精准标定，以得到聚类边界数据；

测试优化模块，用于对聚类边界数据进行边界精度调优，生成补偿结果数据；基于补偿结果数据对目标芯片仿真模型进行自适应测试序列执行，以生成测试用例结果。