短溝道MOSFET的高頻噪聲機(jī)理分析與表征
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叢 書(shū) 名:信息材料與技術(shù)叢書(shū)
針對(duì)短溝道MOSFET的高頻噪聲機(jī)理分析和模型表征,《短溝道MOSFET的高頻噪聲機(jī)理分析與表征》以不同研究階段采用的不同方法為脈絡(luò),從新型器件研發(fā)初始階段的仿真模擬,遞進(jìn)到基于物理的理論數(shù)學(xué)模型推導(dǎo)和基于樣片測(cè)量的實(shí)驗(yàn)研究與半經(jīng)驗(yàn)?zāi)P捅碚鳎沂玖硕虦系榔骷c長(zhǎng)溝道器件高頻熱噪聲機(jī)理完全不同的偏置不守恒特性和頻率依賴性。*后,介紹了人工智能技術(shù)在器件噪聲建模中的應(yīng)用。
目錄 第1章 緒論 1 1.1 納米有源器件的噪聲表征方法 2 1.2 MOSFET高頻噪聲機(jī)理的研究現(xiàn)狀 10 第2章 基于二維Monte Carlo仿真的噪聲分析 14 2.1 二維Monte Carlo仿真方法 14 2.1.1 Monte Carlo方法的基本理論 14 2.1.2 二維Monte Carlo仿真流程 17 2.2 載流子初始化 18 2.3 電荷分配 18 2.4 泊松方程求解 20 2.5 載流子輸運(yùn)模型 21 2.5.1 隨機(jī)模型 21 2.5.2 能帶模型 25 2.5.3 散射模型 26 2.6 仿真條件 26 2.6.1 仿真器件 26 2.6.2 仿真參數(shù) 27 2.7 仿真程序 28 2.8 漏極電流噪聲的仿真計(jì)算方法 30 2.9 基于仿真計(jì)算的噪聲機(jī)理分析 31 2.9.1 靜態(tài)測(cè)試 31 2.9.2 噪聲機(jī)理分析 33 2.10 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 35 2.10.1 實(shí)驗(yàn)條件 35 2.10.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論 37 2.11 本章小結(jié) 38 第3章 基于Boltzmann方程直接求解的噪聲分析 40 3.1 確定性求解 40 3.2 傅里葉諧波展開(kāi) 42 3.3 基于Newton迭代的穩(wěn)態(tài)求解 45 3.4 小信號(hào)分析的頻域求解 47 3.5 器件噪聲的求解 50 3.6 仿真計(jì)算條件 51 3.7 靜態(tài)測(cè)試 56 3.8 動(dòng)態(tài)測(cè)試 59 3.9 基于仿真計(jì)算的噪聲機(jī)理分析 60 3.10 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 62 3.11 本章小結(jié) 64 第4章 基于物理的噪聲緊湊模型表征 66 4.1 過(guò)剩噪聲的本征噪聲源 66 4.2 導(dǎo)納等效噪聲源的數(shù)學(xué)物理模型 69 4.2.1 漏極電流噪聲 70 4.2.2 柵極感應(yīng)電流噪聲 75 4.2.3 柵漏互相關(guān)電流噪聲 79 4.3 數(shù)學(xué)物理模型的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 81 4.3.1 仿真計(jì)算驗(yàn)證 81 4.3.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 82 4.4 緊湊模型的建立 84 4.4.1 初始模型的設(shè)定 84 4.4.2 噪聲矩陣的去相關(guān)處理 88 4.4.3 緊湊模型的推導(dǎo) 91 4.5 緊湊模型的Verilog-A語(yǔ)言實(shí)現(xiàn) 92 4.6 緊湊模型的驗(yàn)證 94 4.7 基于反型系數(shù)的表征 95 4.7.1 電學(xué)特性表征 96 4.7.2 四噪聲參數(shù)表征 97 4.8 本章小結(jié) 101 第5章 基于測(cè)量的噪聲半經(jīng)驗(yàn)?zāi)P捅碚?103 5.1 高頻小信號(hào)等效電路建模 103 5.1.1 等效電路的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 103 5.1.2 導(dǎo)納參數(shù)的簡(jiǎn)化建模 105 5.1.3 元件參數(shù)值的提取 107 5.1.4 實(shí)驗(yàn)分析與驗(yàn)證 110 5.2 復(fù)雜噪聲網(wǎng)絡(luò)的分析 116 5.2.1 二端口噪聲網(wǎng)絡(luò)表征 116 5.2.2 噪聲去嵌分析 124 5.3 半經(jīng)驗(yàn)?zāi)P偷慕?128 5.3.1 噪聲測(cè)量 128 5.3.2 噪聲源分析與建模 130 5.3.3 模型驗(yàn)證與噪聲機(jī)理分析 132 5.4 本章小結(jié) 134 第6章 總結(jié)與展望 136 6.1 總結(jié) 136 6.2 展望——人工智能技術(shù)的應(yīng)用 137 6.2.1 ANN類(lèi)型及訓(xùn)練算法的選取 138 6.2.2 隱含層結(jié)構(gòu)的確定 139 6.2.3 建模結(jié)果 141 6.3 本章小結(jié) 144 參考文獻(xiàn) 145 索引 150