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1.
2.
应用半导体器件的电阻电容计算理论和SILVACO ATLAS软件,在综合考虑载流子渡越时间和电阻电容延迟时间对增益截止频率的影响下设计了一种InP/InGaP/GaAsSb/InGaAsSb/InP双异质结双极晶体管(DHBT)结构。该结构中在基区与发射区之间加入P型半导体层以降低基区与发射区之间的电子势垒,并通过引入梯度渐变材料及优化掺杂分布提高基区电场、增强集电区中易趋近于零区域的电场,器件的电流增益截止频率得到显著提升。此外,还列出了InGaP和InGaAsSb材料的禁带宽度和电子亲合势、P型GaAs_(0.51)Sb_(0.49)和InGaAsSb材料的电子迁移率的近似计算公式。 相似文献
3.
报道了一款在101.6 mm(4英寸)InP晶圆上制备的特征尺寸为0.25μm的磷化铟双异质结双极型晶体管。采用发射极自对准技术和介质钝化工艺,器件的发射极典型尺寸为0.25μm×3.00μm,最大电流增益为25,当发射极电流密度为10μA/μm^(2)时,器件的击穿电压达到了4.2 V,电流增益截止频率为390 GHz,最高振荡频率为620 GHz。建立了用于提取器件寄生参数的小信号等效电路模型,模型的仿真结果与高频实测数据具有很好的拟合精度。 相似文献
4.
以涡河流域2005—2018年(共168个月)的水质指标月监测数据为背景资料,探究小波分析和神经网络在流域水质方面的应用。通过小波分析来判别涡河流域水质指标的多尺度变化规律;运用主成分分析法选取涡河水质主要影响因子,并对主要影响因子建立小波神经网络预测模型。研究结果表明:各水质指标具有多尺度振荡的特点,且主要存在以8、20、30个月左右变化的主周期;目前影响涡河流域水质的主要因子是以化学需氧量为代表的污染因子;通过小波神经网络得到的化学需氧量预测值与实测值的曲线拟合较好,平均百分比误差(MRE)为8.4%,均方根误差(RMSE)为1.5,模型较稳定且预测精度较高。基于小波神经网络的应用为流域水质污染研究提供了一个新的思路。 相似文献
5.
6.
基于历史实测降水数据与全球气候模型预估数据,使用 Morlet 小波方法分析滇中引水工程水源区与受水区
降水序列的周期变化和未来的降水趋势。同时,采用 Copula 函数计算历史时期(1960—2021 年)与未来时期
(2022—2100 年)水源区与受水区降水丰枯异步或丰枯同步的概率。结果表明:1960—2021 年降水序列存在
26~39?a、18~25?a、4~7?a 的 3 类时间尺度的周期变化,2022—2100 年降水序列存在 38~55?a、18~30?a、5~12?a 的 3
类时间尺度的周期变化,降水量呈现“多—少—多”的循环交替,预计未来 10~20?a 将持续处于降水较多的时期;
过去 62?a,水源区和受水区降水丰枯异步频率 36.4%,同期丰水年频率为 25.3%,同期枯水年频率小于 30%,水源区
和受水区具有水量互补的引水条件,两区域之间存在着水量补偿特征;与历史丰枯遭遇对比,未来降水量丰枯同
步频率均呈现减小的趋势,丰枯异步呈现增加的趋势,同枯和源枯受丰的频率减少,未来有利于调水的降水丰枯
组合概率平均增加 3.75%;在近、中、远期预估中,从 SSP1-2.6 情景过渡到 SSP5-8.5 情景,SSP5-8.5 情景下降水量
丰枯异步频率比 SSP1-2.6 情景大,说明水源区与受水区的降水区域差异变大,降水时空差异更加显著。通过对滇
中引水工程水源区与受水区降水量丰枯遭遇的综合分析、定量评估和模拟预测,为滇中引水工程水资源调度协同
一体化提供数据支撑及参考依据。 相似文献
8.
9.
针对现有基于视频监控的人流量统计方案成本高、算法复杂且不利于个人隐私保护的局限性,利用毫米波雷达体积小、成本低、分辨率高的特点,提出了一种基于双时间点检测的人流量监测方法。该方法先获取人体目标散射点位置和多普勒频移信息来构成点云数据,然后根据多普勒频移正负来判断人体的运动方向,并筛选具有高多普勒频移值的点云数据以降低干扰点对聚类结果的影响;在双时间点对特定区域内人员数量进行统计,并根据双时间点之间所获取的点云数据聚类结果对所统计人员数据进行修正。实验结果表明,该方法能够用匿名的方式以较高的正确率统计人员进出。 相似文献