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针对半导体器件的SPICE模型参数提取,提出了一种正向处理技术。对于选定的器件和模型,大量运行不同模型参数组合下的SPICE仿真,获得各种不同的电特性曲线,形成超大规模的数据集。若通过测试得到了确实的测试数据,则通过数据挖掘和人工智能中的数据处理算法得到数据集中、最匹配的曲线项,直接给出模型参数的估计值。针对IGBT模型,通过批量仿真获得约15 k个数据,使用kNN算法和多元回归法对测试曲线构成的测试集进行了参数提取。结果表明,该方法能快速获取器件的模型参数,具有稳健性的优点。该方法为研究者对器件模型特性提供了有益的认识。 相似文献
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从发射极条宽、发射极条长、基极条数、发射极与基极间距四个方面分析了横向尺寸变化对SiGe HBT高频噪声的影响.结果表明增加发射极条长、基极条数和减小发射极与基极间距可以较为有效地减小晶体管噪声,而减小发射极与基极间距对噪声的改善效果比较显著.发射极与基极间距从1μm减小到0.5μm,2GHz工作频率下最小噪声系数可减小9dB,在0.5GHz工作频率下最小噪声系数可降至1.5dB,2GHz工作频率下最小噪声系数为3dB. 相似文献
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