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利用阻抗矩阵法求出GaAs场效应管的小信号等效电路S参数,并提出应用遗传算法提取等效电路模型参数.该法具有收敛快速、精确度高的特点,使各个模型参数均能得到较为精确快速的提取. 相似文献
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随着半导体器件参数的增加,目标函数的自变量空间维数变得越来越大。传统的优化算法已经不能很好地处理此类问题,主要表现在无法有效地达到目标函数的极小点。文章首先在参数提取软件中实现了遗传算法,并与传统的优化算法进行了比较,探讨了该算法在参数提取软件中的实用性,提出了将遗传算法与传统优化算法结合在一起的方法。 相似文献
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基于遗传算法的BSIM SOI模型参数提取 总被引:1,自引:1,他引:1
提出了一种提取BSIM SOI模型参数的新方法,该方法基于遗传算法和局部优化法的结合,同时具有全局优化和局部优化的优点,提取的参数物理意义明确,并且容易得到全局最优解.该方法计算简单,不需要对模型进行深入了解和丰富的参数提取经验,易于推广使用.对用该方法得到的SOI模型进行了模拟,并将模拟结果与1.2μm CMOS/SOI测试结果进行对比,二者吻合很好,SOI器件特有的kink效应也得到了很好的拟合. 相似文献
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提出了一种提取BSIM SOI模型参数的新方法,该方法基于遗传算法和局部优化法的结合,同时具有全局优化和局部优化的优点,提取的参数物理意义明确,并且容易得到全局最优解.该方法计算简单,不需要对模型进行深入了解和丰富的参数提取经验,易于推广使用.对用该方法得到的SOI模型进行了模拟,并将模拟结果与1.2μm CMOS/SOI测试结果进行对比,二者吻合很好,SOI器件特有的kink效应也得到了很好的拟合. 相似文献
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用改进的遗传算法精确提取GaAs MESFET小信号等效电路参数 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种改进的遗传算法 ,应用于提取 Ga As MESFET小信号等效电路参数 .改进的算法采用浮点编码连续突变 ,多种遗传操作合作运行 ,并应用子代优化策略克服了传统遗传算法可能出现的种群退化现象 ,该算法可快速搜索到全局最优解而不受初始值限制 .在 0 .1~ 1 0 GHz范围内实现了精确、快速地提取 Ga As MESFET小信号等效电路参数 ,并可合理外推至 2 0 GHz,整个过程无需人工干预 .算法用 Matlab语言实现 ,可方便地应用于 HBT和HEMT以及无源元件电容、电感的参数提取 相似文献
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提出了一种改进的遗传算法,应用于提取GaAs MESFET小信号等效电路参数.改进的算法采用浮点编码连续突变,多种遗传操作合作运行,并应用子代优化策略克服了传统遗传算法可能出现的种群退化现象,该算法可快速搜索到全局最优解而不受初始值限制.在0.1~10GHz范围内实现了精确、快速地提取GaAs MESFET小信号等效电路参数,并可合理外推至20GHz,整个过程无需人工干预.算法用Matlab语言实现,可方便地应用于HBT和HEMT以及无源元件电容、电感的参数提取. 相似文献
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通过将遗传算法和模拟退火算法相结合得到了改进的遗传算法,这种改进的遗传算法可用于提取SOI MOSFET模型参数.用这种方法提取了基于中国科学院微电子研究所开发的标准的1.2μm CMOS/SOI工艺的SOI MOSFET模型参数,用此模型模拟的数据与测试数据吻合很好,与商业软件相比精度得到了明显的提高.这种方法与商业软件使用的传统的方法相比,不需要对SOI MOSFET模型有非常深入的了解,也不需要复杂的计算.更深入的验证表明,该模型适用的器件尺寸范围很广. 相似文献
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基于混合遗传算法的SOI MOSFET模型参数提取 总被引:2,自引:0,他引:2
通过将遗传算法和模拟退火算法相结合得到了改进的遗传算法,这种改进的遗传算法可用于提取SOI MOSFET模型参数.用这种方法提取了基于中国科学院微电子研究所开发的标准的1.2μm CMOS/SOI工艺的SOI MOSFET模型参数,用此模型模拟的数据与测试数据吻合很好,与商业软件相比精度得到了明显的提高.这种方法与商业软件使用的传统的方法相比,不需要对SOI MOSFET模型有非常深入的了解,也不需要复杂的计算.更深入的验证表明,该模型适用的器件尺寸范围很广. 相似文献
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