• 微电子技术 - 它是一种集成电路技术,能够在面积为 100 平方毫米的一小块硅片(称为硅片)上生产数百万个元件。 • 集成电路的主要例子是微处理器,它可以在单个半导体芯片上执行算术、逻辑和存储功能
理想放大器将提供稳定的输出,该输出是输入信号的放大版本。但是,由于设备参数变化或环境温度变化以及设备的非线性,实际放大器的增益和稳定性并不是很好。可以通过反馈技术避免此问题,其中将输出信号的一部分反馈到输入并与输入信号相结合以产生所需的输出。反馈可以是负的(负反馈)或正的(正反馈)。在负反馈中,输出信号的一部分从输入信号中减去,在正反馈中,输出信号的一部分添加到输入信号以产生所需的输出。负反馈在几乎所有放大器偏置电路的稳定中都起着非常重要的作用,它使静态点的位置变得稳定。因此,它可以保持放大器增益值不受温度变化、电源电压等的影响。反馈可分为两种类型。
7HPHO HOHNWURQLN GHYUHOHULQ \DSÕVÕ oDOÕúPDODUÕQGD HWNLOL RODQ IL]LNVHO LONHOHUL oDOÕúPD PHNDQL]PDODUÕ NDUDNWHULVWLNOHUL GDYUDQÕúODUÕ PRGHOOHUL YH ELOJLVD\DU VLP ODV\RQXQGD NXOODQÕODQ PRGHO SDUDPHWUHOHUL VÕQÕU GH÷HUOHUL KDNNÕQGD JHUHNOL WHPHO ELOJLOHUL ND]DQGÕUPDN WUDQVLVWRUOX WHPHO NXYYHWOHQGLULFL \DSÕODUÕQÕ |÷UHQPHN 双极晶体管,FET ¶ li 和 MOSFET ¶ li 开发者分析 |÷UHQPHN
在纳米电子的快速前进的领域中的摘要,确保电路的鲁棒性对于可靠的性能至关重要。这项研究解决了使用深度学习技术在纳米电子电路中有效检测有效故障检测的关键需求。引言概述了纳米电子电路的增加的复杂性以及对断层易感性的相应上升,这强调了高级故障检测机制的必要性。手头的问题涉及在高度紧凑和复杂的纳米电子电路中识别断层的固有挑战,在这些断层中,传统的故障检测方法通常不足。突出了研究差距,强调缺乏根据纳米电子的特定挑战量身定制的可靠故障检测解决方案。为了弥合这一差距,我们的方法利用了深度学习的力量,采用神经网络来学习复杂的模式,指示纳米电子电路中的故障。该方法涉及开发一个综合数据集,该数据集可捕获各种故障场景,从而确保模型对现实情况的适应性。使用此数据集对神经网络进行了训练,从而可以辨别出信号潜在故障的微妙变化。结果介绍了提出的基于深度学习的故障检测系统的功效,与传统方法相比,准确性有显着提高。该系统不仅以高精度识别已知的故障,而且还具有出色的检测新故障的能力,展示了其对纳米电子电路体系结构不断发展的适应性。关键字:纳米电子,故障检测,深度学习,神经网络,鲁棒性
18 课程目标:掌握使用现代测量仪器和测量技术的技能,教授电子元件的一些重要的实际特性和实际价值,教授电路板的安装,教授通过测量查找电路中的错误,教授通过测量分析一些基本电路 19 课程对专业发展的贡献:
这是第一门向学生介绍非线性器件基础知识和 IC 放大器设计的集成电路课程。本课程首先介绍二极管的器件物理、操作和建模。然后介绍 MOS 晶体管的操作、大信号晶体管电流作为不同操作区域中端电压的函数的推导,以及小信号模型。探讨单级放大器结构,并介绍电流源和电流镜的实现。介绍了共源放大器的频率响应。介绍了多级放大和差分对的概念。介绍了双极晶体管的操作和建模,以及共发射极放大器。介绍了 MOS 和 BJT 晶体管的比较以及共源和共发射极的性能。
Multisim 和 National Instruments 是 National Instruments 的商标。Sedra/Smith 微电子电路第七版一书是牛津大学出版社的产品,而非 National Instruments Corporation 或其任何附属公司的产品,牛津大学出版社对 Sedra/Smith 一书及其内容负全部责任。牛津大学出版社、Sedra/Smith 一书以及牛津大学出版社提供的任何书籍和其他商品和服务均非 National Instruments Corporation 或其任何附属公司的官方出版物,它们与 National Instruments Corporation 或其任何附属公司无任何关联、认可或赞助。
摘要 — 自旋电子逻辑器件最终将用于混合 CMOS-自旋电子系统,该系统通过传感器在磁场和电域之间进行信号相互转换。这强调了传感器在影响此类混合系统整体性能方面的重要作用。本文探讨了以下问题:基于磁隧道结 (MTJ) 传感器的自旋电子电路能否胜过其最先进的 CMOS 同类电路?为此,我们使用 EPFL(洛桑联邦理工学院)组合基准集,在 7 nm CMOS 和基于 MTJ 传感器的自旋电子技术中合成它们,并在能量延迟积 (EDP) 方面比较这两种实现方法。为了充分利用这些技术的潜力,CMOS 和自旋电子实现分别建立在标准布尔门和多数门之上。对于自旋电子电路,我们假设域转换(电/磁到磁/电)是通过 MTJ 执行的,计算是通过基于域壁 (DW) 的多数门完成的,并考虑了两种 EDP 估计方案:(i) 统一基准测试,忽略电路的内部结构,仅将域传感器的功率和延迟贡献纳入计算,以及 (ii) 多数-反相器-图基准测试,还嵌入了电路结构、相关关键路径延迟和 DW 传播的能量消耗。我们的结果表明,对于统一情况,自旋电子路线更适合实现具有少量输入和输出的复杂电路。另一方面,当也通过多数和反相器综合考虑电路结构时,我们的分析清楚地表明,为了匹配并最终超越 CMOS 性能,MTJ 传感器的效率必须提高 3-4 个数量级
您需要登录或创建帐户才能获得或声明访问权限。可用主题包括: 与二极管相关的额外主题 与 JFET 和 GaAs 器件和电路相关的额外主题 与有用的晶体管配对相关的额外主题 与输出级和功率放大器相关的额外主题 与内部运算放大器电路相关的额外主题 与滤波器和调谐放大器相关的额外主题 与波形生成和整形相关的额外主题 与双极数字集成电路相关的额外主题 与 MOS 数字集成电路相关的额外主题 要访问内容或兑换资源,用户必须登录或创建帐户。所提供的文本涵盖了与电子和数字设计相关的各种主题,包括双极结型晶体管 (BJT)、MOS 场效应晶体管 (MOSFET)、放大器、运算放大器电路、CMOS 数字逻辑电路和 VLSI 制造技术。重点关注领域包括集成电路放大器的构建模块、差分和多级放大器、输出级和功率放大器、运算放大器电路、CMOS 数字逻辑电路以及数字设计原理(例如功率、速度和面积)。文本还涉及 SPICE 设备模型、仿真示例和双端口网络参数。此外,它还涵盖了采用 CMOS 和双极工艺制造的 IC 设备的标准电阻值、单位前缀、典型参数值,并提供了所选问题的答案。