第三讲-器件模型参数的优化提取详解
硅基射频器件的建模与参数提取
硅基射频器件的建模与参数提取建模是指将硅基射频器件的物理过程和特性以数学模型的形式表达出来，以实现对器件性能的预测和分析。
硅基射频器件的建模有多种方法，常用的包括电路建模、物理建模和系统建模等。
一般来说，建模的过程包括以下几个步骤：1.设计器件几何结构：根据硅基射频器件的实际结构和尺寸，利用CAD软件进行建模和设计。
2.建立电路模型：根据硅基射频器件的特性和工作原理，选择合适的电路模型进行建模。
常用的电路模型包括小信号模型、大信号模型和非线性模型等。
3.参数提取：通过实验测量或仿真分析，提取硅基射频器件的各种参数。
这些参数包括S参数（散射参数）、Y参数、Z参数、H参数、过程参数等。
4.模型验证：将提取得到的参数输入到建立的电路模型中进行仿真，与实际测试结果进行比较，验证模型的准确性和合理性。
参数提取是建模过程中的一项关键工作，它是在实际测试或仿真过程中，通过测量或分析得到硅基射频器件的各种特性参数。
参数提取的过程中需要注意以下几点：1.测试设备的选择：选择合适的测试设备，如网络分析仪、功率计、频谱分析仪等。
要保证测试设备具备足够的精度和灵敏度。
2.测试方法的选择：根据硅基射频器件的特性和要求，选择合适的测试方法。
常用的测试方法包括小信号测试、大信号测试、直流参数测试、频率响应测试等。
3.数据处理和分析：将测试得到的原始数据进行处理和分析，提取出硅基射频器件的各种特性参数。
常见的数据处理方法包括线性回归、参数拟合、频谱分析等。
4.参数的准确性和可靠性：要对提取得到的参数进行验证和评估，确保其准确性和可靠性。
可以通过与其他测试结果的比较、重复测试和统计分析等方法进行验证。
总之，硅基射频器件的建模和参数提取是实现对器件性能优化和改进的关键步骤。
通过合理选择建模方法、测试设备和测试方法，以及准确提取和验证器件参数，可以为硅基射频器件的设计和应用提供有力支持。
三讲：微电子可靠性失效物理
3.2.1 热载流子效应示意图
热载流子注入效应示意图
3.2.2 热载流子效应的性质
①热载流在运动过程中，因碰撞电离而产生电子 空穴对，产生的多数空穴流向衬底，形成衬底电 流Isub。 ②部分空穴随着漏极向栅极正向电场的形成而注 入氧化层中。 ③高能电子注入氧化层中。 ④电子和空穴两种热载流子都注入SiO2，引起器 件特性的变动。
3.3.5 改进措施与注意事项
①通过比较TDDB值及其失效分布可以评估集成电路氧 化、退火、抛光、清洗、刻蚀等工艺对栅氧化层质 量的影响，尤其是对超薄栅氧化层的可靠性评价。 工艺加工过程中采取各种有效的洁净措施，防止沾 污。热氧化时采用二步或三步氧化法生长SiO2层。 可以用CVD生长 SiO2或掺氮氧化以改进栅氧质量。 ②栅氧易采静电损伤，它的损伤是累积性的，使用中 必需采取防护措施。
3.1.1 氧化层电荷的性质与来源
可动离子电荷Qm的测量：
1)
在实际的MOS系统中，膜层中的可动离子是致使 半导体器件不稳定的一个重要原因，膜层中的正 电荷包含固定正电荷、Si界面态电荷和一部分靠 近Si界面的可动离子电荷，因此，要确定膜层中 的可动离子电荷 ，就必须把它和固定电荷区分开 来。把可动离子和固定电荷区分开来的办法是利 用正，负偏压温度实验，简称Ｂ-T试验。
3.3.3 栅氧评价的其它方法
①氧化层可靠性的评价，除了使用恒定电压以外，还 可以使用斜坡电压的测量方法，根据击穿电场的分 布，可以将氧化层缺陷分成三种类型，A模式、B模 式和C模式。A模式的击穿电场小于1MV/cm，B模 式的击穿电场介于2～6MV/cm，C模式的击穿电场 通常大于8MV/cm。A、B模式是缺陷失效，C模式 反映的则是本征击穿。 ②另外一种评估氧化层可靠性的方法是击穿电荷，而 测量击穿电荷Qbd有两种方法，即恒定电流测量和指 数斜坡电流测量，不同的测量方法会使击穿电荷Qbd 的值不一样，故应当在同一条件下进行测量。
硅基射频器件的建模与参数提取
硅基射频器件的建模与参数提取
硅基射频器件的建模与参数提取是对硅基射频器件进行电学性能分析的重要手段。
它可以帮助工程师们深入了解硅基射频器件的内部结构和工作原理，进而对其进行改进和优化。
硅基射频器件的建模通常采用等效电路模型，也就是将硅基射频器件抽象成为一组由电感、电容、电阻等基本元素组成的电路模型。
硅基射频器件的参数提取则需要通过实际测量，采用多种手段对其进行提取，得到与器件性能相关的参数，例如S参数、噪声系数、功耗等。
常见的方法包括基于射频网络分析仪（RFNA）的S参数测量，基于热噪声测量仪的噪声参数测量，基于功率计的功耗测量等。
除此之外，还有一些计算方法，例如有限元分析（FEA）、电磁场仿真（EM）、半导体器件仿真和器件物理模型等。
硅基射频器件的建模与参数提取在现代集成电路设计和射频工程中具有重要的地位和作用，可以帮助工程师们更好地进行设计、实现和优化硅基射频器件的电学性能。
基于自动微分技术的器件模型参数提取算法
基于自动微分技术的器件模型参数提取算法一、引言随着科学技术的发展和电子器件的广泛应用，准确估计器件的模型参数变得越来越重要。
器件模型参数是描述器件性能的重要指标，对于电子器件的设计、仿真和优化具有重要意义。
然而，由于器件结构复杂、特性多变，传统的参数提取方法往往效率低下、精度不高。
因此，基于自动微分技术的器件模型参数提取算法应运而生。
二、自动微分技术概述自动微分是一种计算方法，用于快速准确地计算函数的导数。
它基于微分规则链式法则，通过计算函数在每个计算步骤中的偏导数，从而得到函数的导数。
自动微分技术可以分为前向自动微分和反向自动微分两种方法。
2.1 前向自动微分前向自动微分是一种逐层计算的方法，通过递归地应用偏导数链式法则，从输入节点开始计算函数的导数。
具体而言，前向自动微分将函数的计算过程分解为多个基本运算，每个基本运算都有一个对应的导数计算规则。
然后，通过组合这些导数计算规则，可以得到整个函数的导数。
2.2 反向自动微分反向自动微分是一种反向传播的方法，通过计算导数的计算图，从输出节点开始向输入节点传播导数。
具体而言，反向自动微分使用反向传播算法，首先计算函数的正向计算结果，然后计算函数对输出节点的导数，最后通过链式法则依次计算函数对其他节点的导数。
三、基于自动微分技术的器件模型参数提取算法基于自动微分技术的器件模型参数提取算法是一种利用自动微分技术提取器件模型参数的方法。
该算法通过构建器件的数学模型，并利用自动微分技术计算模型函数的导数，从而实现对器件模型参数的准确估计。
3.1 算法流程基于自动微分技术的器件模型参数提取算法的流程如下：1.构建器件的数学模型，包括建立器件的输入输出关系方程；2.使用自动微分技术计算模型函数的导数；3.根据已知的输入输出数据，利用数值优化方法求解模型参数，使得模型输出与实际输出尽可能接近；4.通过对比优化后的模型输出与实际输出，评估参数提取的准确性。
3.2 算法优势相比传统的参数提取方法，基于自动微分技术的器件模型参数提取算法具有以下优势：•高精度：自动微分技术可以精确计算函数的导数，从而提高参数提取的准确性；•高效率：自动微分技术可以自动化地计算函数的导数，避免了手动计算导数的繁琐过程；•可扩展性：基于自动微分技术的算法可以应用于各种类型的器件模型参数提取。
CadenceOrCADPSpice10高级分析功能之二电路优化设计
电路优化设计的基本概念
电路优化设计过程
Optimizer中的电路优化设计问题分为4类。 (1) 没有约束条件，只有一个目标参数。 －“无约束最小化”问题。 (2) 只有一个目标参数，但是同时有一个或者多个约束 条件。 －“有约束最小化”问题。 (3) 没有约束条件，但是有多个目标参数。 －“无约束最小二乘”问题。 (4) 有多个目标参数，同时有一个或者多个约束条件。 －“有约束最小二乘”问题。
采用曲线拟合方法优化电路时， 是采用一组数据描述的参考波形作 为优化目标。描述参考波形的数据 文件，又称为参考文件。
4. 参考文件的格式
第一列是变量参数。 从第二列开始，每一列描述一个 参考波形。 每一列的第一行为“标题行”。 在设置曲线拟合的目标时，将采用 标题名称指定曲线拟合时采用的参考 波形。
(4)在Sensitivity工具中将待调整的元器件参数导入到 优化工具中。
Optimizer工具与电路优化设计
Parameters表中参数的说明
(1) 只有“On/Off”单元格有选中标志 √，优化过程中才会调整 该行元器件参数。否则只采用Original一列所示的标称值。 (2) 只有该单元格有开锁符号，优化过程中才会调整该行元器 件参数。如果是锁定符号，则优化过程中只采用Current一列所示 的“当前值”。 (3) 第七列“Min”和第八列“Max”用于规定在优化过程中时只 允许在“ Min” 列和“ Max” 列设定的最小值和最大值范围内调整 元器件参数值。 (4) 第九列“ Current”显示的是“当前值”，即显示优化过程 中该元器件参数值的调整变化情况。
电路优化设计的基本概念
3.优化指标(Specification)
在优化中必须满足的电特性要求称为优化指标。可分为两类: (1)约束条件(Constraints):在优化过程中必须达到的优化指标。 (2)目标参数(Performance Goal)：通过优化尽量满足的优化指标 。
数学建模零件参数的优化设计
数学建模零件参数的优化设计Company number【1089WT-1898YT-1W8CB-9UUT-92108】零件参数的优化设计摘要本文建立了一个非线性多变量优化模型。
已知粒子分离器的参数y由零件参数)72,1(=ixi 决定，参数ix的容差等级决定了产品的成本。
总费用就包括y偏离y造成的损失和零件成本。
问题是要寻找零件的标定值和容差等级的最佳搭配，使得批量生产中总费用最小。
我们将问题的解决分成了两个步骤：1.预先给定容差等级组合，在确定容差等级的情况下，寻找最佳标定值。
2.采用穷举法遍历所有容差等级组合，寻找最佳组合，使得在某个标定值下，总费用最小。
在第二步中，由于容差等级组合固定为108种，所以只要在第一步的基础上，遍历所有容差等级组合即可。
但是，这就要求，在第一步的求解中，需要一个最佳的模型使得求解效率尽可能的要高，只有这样才能尽量节省计算时间。
经过对模型以及matlab代码的综合优化，最终程序运行时间仅为秒。
最终计算出的各个零件的标定值为：ix={,,,,,,},等级为：BBCCBBBd,,,,,,=一台粒子分离器的总费用为：元与原结果相比较，总费用由（元/个）降低到（元/个），降幅为%，结果是令人满意的。
为了检验结果的正确性，我们用计算机产生随机数的方式对模型的最优解进行模拟检验，模拟结果与模型求解的结果基本吻合。
最后，我们还对模型进行了误差分析，给出了改进方向，使得模型更容易推广。
关键字：零件参数 非线性规划 期望 方差一、问题重述一件产品由若干零件组装而成，标志产品性能的某个参数取决于这些零件的参数。
零件参数包括标定值和容差两部分。
进行成批生产时，标定值表示一批零件该参数的平均值，容差则给出了参数偏离其标定值的容许范围。
若将零件参数视为随机变量，则标定值代表期望值，在生产部门无特殊要求时，容差通常规定为均方差的３倍。
进行零件参数设计，就是要确定其标定值和容差。
这时要考虑两方面因素：一是当各零件组装成产品时，如果产品参数偏离预先设定的目标值，就会造成质量损失，偏离越大，损失越大；二是零件容差的大小决定了其制造成本，容差设计得越小，成本越高。
数学模型的参数优化方法
数学模型的参数优化方法数学模型在科研和工业应用中扮演着至关重要的角色。
但是，在实际应用中，如何找到最优的模型参数是一个挑战。
在本文中，我们将介绍一些常见的数学模型的参数优化方法。
一、遗传算法优化遗传算法是一种启发式方法，其灵感来源于自然界的遗传过程。
它通过从一组随机种群开始，通过交叉和突变操作生成新的“后代”种群，并根据不同的适应度函数来评估每个“后代”的适应度。
然后，优秀的“后代”可以遗传到下一代，如此反复进行，直到找到最优解。
遗传算法的优点在于它能够处理多维问题和非线性问题，但是其计算成本较高，需要大量的迭代和随机化操作。
二、蒙特卡罗优化蒙特卡罗方法是一种基于随机采样的优化方法。
它通过随机生成一些点并计算它们的适应度来找到最优解。
这些点可以从一些内置的分布中采样，如均匀分布、正态分布等等。
蒙特卡罗方法的优点在于它的实现简单易懂，并且不需要计算导数等数学知识。
但是，它的随机性导致其收敛速度较慢，需要大量的采样才能得到较准确的结果。
三、梯度下降优化梯度下降是一种基于导数的优化方法。
它通过计算函数的导数来沿着导数的负方向逐步迭代，最终达到函数的最小值。
梯度下降方法的优点在于它的收敛速度较快，并且能够处理大规模数据集。
但是，如果函数具有局部最优解，那么梯度下降方法可能会收敛到局部最优解，而不是全局最优解。
四、贝叶斯优化贝叶斯优化是一种基于概率模型的优化方法。
它通过建立一个先验概率模型来评估参数的不同取值并选择具有最大期望的下一个参数。
然后，使用新的参数来更新先验概率模型，并继续进行迭代。
贝叶斯优化的优点在于它能够处理非凸函数和高维参数空间。
但是，它需要建立一个先验概率模型，这需要大量的计算和统计知识。
总之，选择最适合自己的数学模型参数优化方法需要根据具体问题和条件来考虑。
例如，如果数据规模较小，可以使用蒙特卡罗方法；如果需要处理多维数据，可以选择遗传算法；如果需要快速收敛到最优解，可以选择梯度下降方法。
参数优化原理-概述说明以及解释
参数优化原理-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述参数优化是一种优化算法，它通过调整模型或系统中的参数，以使其性能达到最优。
在各个领域的科学研究和工程实践中，参数优化都扮演着重要的角色，可以提高模型的准确性、系统的效率和优化目标的实现程度。
参数是模型或系统中可调整的变量，它们对于模型或系统的性能具有重要的影响。
参数优化通过遍历参数空间，寻找使得模型或系统性能最优的参数组合。
在实际中，参数空间往往是高维的，并且通常存在多个局部最优解，这使得参数优化成为了一项具有挑战性的任务。
参数优化的重要性不言而喻。
首先，参数优化可以提高模型的准确性。
在机器学习领域，模型的参数对于模型的性能起着决定性的作用。
通过合理的参数选择和优化，可以使得模型在训练和测试阶段的表现更加优秀。
其次，参数优化可以提高系统的效率。
在工程实践中，系统中各种参数的选择对系统的运行效率有重要影响。
通过优化参数，可以使系统在满足各种约束条件的前提下，达到最高的效率。
此外，参数优化还可以帮助实现优化目标。
在一些优化问题中，参数的优化是实现最优解的关键步骤。
通过对参数进行优化，可以找到使目标函数取得最小（或最大）值的参数组合。
虽然参数优化在实践中具有广泛的应用前景，但也存在一些局限性。
首先，参数优化通常需要耗费较大的计算资源。
由于参数空间往往是高维的，并且搜索整个参数空间是一项耗时的任务，因此需要充分利用计算资源来完成参数优化过程。
其次，参数优化往往是一个迭代的过程。
由于参数空间的复杂性和局部最优解的存在，往往需要多次迭代才能找到最优解。
因此，参数优化需要投入大量时间和精力来进行实施。
此外，参数优化依赖于问题的定义和约束条件的设定。
对于不同的问题，需要设计相应的优化算法和适合的参数确定方法。
综上所述，参数优化作为一种优化算法，在科学研究和工程实践中具有重要的作用。
通过优化模型或系统中的参数，可以提高模型的准确性、系统的效率和优化目标的实现程度。
模型参数优化及试验验证 研究内容
模型参数优化及试验验证研究内容
模型参数优化及试验验证是指以科学的方法对模型参数进行优化和验证，以提高模型的准确度和可靠性，实现模型预测和控制的高精度和高效率。
模型参数优化及试验验证是复杂系统建模和仿真的关键技术，主要应用于机械、电子、化工、信息等领域。
模型参数优化是指通过实验数据分析和模型仿真，对模型参数进行调整，以使模型的预测结果尽可能接近真实结果。
模型参数优化的关键是选择合适的优化方法和目标函数，并考虑模型的非线性、耦合等特点，以确保优化结果的准确性和可靠性。
常用的优化方法有遗传算法、粒子群算法和梯度下降法等。
目标函数的选择应以模型预测误差和计算复杂度为主要考虑因素。
试验验证是指通过实验数据对模型进行验证，以判断模型的准确性和可靠性。
试验验证的关键是选择合适的试验方案和数据采集技术，并进行数据处理和分析。
常用的试验方案包括全因素试验、局部试验和响应面试验等。
数据采集技术包括传感器、测量仪器和数据处理软件等。
数据的处理和分析应考虑数据的精度、精确性和可比性，以确保试验结果的准确性和可靠性。
模型参数提取
模型参数提取模型参数提取是指从已训练的模型中提取出模型的参数，以用于后续的模型使用或分析。
模型参数通常包括权重、偏置项等数量，这些参数的提取可以用于模型的压缩、转移学习、可解释性分析等领域。
本文将介绍模型参数提取的方法和应用场景。
1.1 通过TensorFlow框架提取模型参数举个例子，假设我们已经训练好了一个神经网络模型，其中包含了权重参数w和偏置项参数b。
我们可以通过以下代码提取这些参数：```import tensorflow as tf# 构建当前graph的sessionsess = tf.Session()# 从checkpoint文件中加载参数saver.restore(sess, 'path/to/model.ckpt')# 从当前graph中获取需要的参数w = sess.run('weights:0')b = sess.run('bias:0')```通过以上代码，我们可以从指定的模型文件中提取出名为“weights”的参数w和名为“bias”的参数b。
PyTorch是另一个流行的深度学习框架，其灵活性和动态计算图的优点得到了广泛的应用。
在PyTorch中，模型参数的提取比TensorFlow更为简单，只需要直接访问模型的state_dict属性即可。
# 获取模型的state_dict，即模型的所有参数param_dict = model.state_dict()2.1 模型压缩在实际应用中，神经网络的模型往往需要依靠GPU等高性能设备来进行训练和推理，但是这些设备的存储和计算资源有限。
因此，为了在尽量少的空间和时间内完成模型的训练或推理，需要对模型进行压缩，将模型的大小和计算量等方面的开销最小化。
2.2 转移学习转移学习是指将已经训练好的一个模型的参数应用到一个新的模型中，以加快新模型的训练速度和提升训练结果质量。
转移学习能够有效地解决新模型训练数据不足、模型过拟合等问题，也能够进行目标领域的自动迁移，提高模型的泛化性。
GaN基器件模型参数提取方法研究
GaN基器件模型参数提取方法研究GaN基器件模型参数提取方法研究摘要：随着半导体技术的快速发展，GaN（氮化镓）材料作为新一代高性能功率器件的理想选择，受到了广泛关注。
然而，要实现高性能的GaN器件，必须准确提取器件的模型参数。
本文针对GaN基器件模型参数提取方法进行了研究，包括传统方法和基于优化算法的新方法。
通过对比分析，总结出各种方法的优缺点，并对未来的研究方向进行了展望。
1. 引言GaN材料具有优异的载流子传输特性、高能隙、高饱和漂移速度等优点，被广泛应用于高频、高功率器件中。
GaN基器件的模型参数提取对于设计和优化器件的关键特性至关重要。
传统的模型参数提取方法有其局限性，无法满足高性能GaN器件的需求，因此需要开发新的方法来提高提取的准确性和可靠性。
2.传统方法传统的GaN器件模型参数提取方法主要包括DC和AC测量方法。
DC测量方法通过测量直流电流和电压来提取静态电学参数，如数量级与材料特性相关的导通电阻、漏电流等。
AC测量方法通过测量器件的频率响应进行参数提取，如小信号模型中的电容、电感和串行电阻等。
3. 新方法基于优化算法的新方法在GaN器件模型参数提取中表现出良好的性能。
其中，遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等被广泛应用于参数提取问题中。
这些算法通过迭代寻找最优解，能够更准确地提取器件的模型参数。
此外，还有基于机器学习的方法，如神经网络、支持向量机等，能够利用大量数据进行模型拟合和参数提取。
4. 优缺点比较传统方法的优点在于部分参数可以直接测量，适用于简单器件的提取。
然而，传统方法往往需要准备多个测试结构，耗费时间和资源。
此外，传统方法对于非线性、多端口器件较为困难。
相比之下，基于优化算法的新方法具有高准确性和高效率的优点，能够提取复杂器件的更多参数。
然而，新方法需要预先设定参数范围和初始值，且对初始值敏感，对于复杂器件的提取仍存在一定困难。
5. 未来展望未来的研究方向包括提高参数提取的准确性和可靠性，缩小模型参数与实际器件之间的差异，开发更精确的物理模型和算法。
实验34 MOS晶体管的模型参数提取
158实验34 MOS 晶体管的模型参数提取MOS 晶体管具有易于集成和功耗低等优点，在集成电路中有着广泛的应用。
MOS 晶体管模型是用于描述MOS 晶体管行为的参数的集合，这些参数反映了晶体管各种电学、工艺和物理特性，来源于测量和计算。
实际的工艺参数能够准确地反映在模型中，精确的器件模型是进行集成电路设计与分析的基本前提和重要基础，是不可或缺的。
本实验要求学生在理解MOS 晶体管大信号和小信号行为的基础上，通过使用Excel 软件对MOS 晶体管的主要模型参数进行计算，并根据给定工作条件完成各MOS 晶体管的等效电路建立。
一、实验原理1. 阈值电压T VMOS 晶体管形成反型沟道所需要施加的栅源电压称为阈值电压。
MOS 晶体管阈值电压由三部分构成，首先形成沟道下方耗尽层电荷稳定存储所需施加的电压)]/(2[OX b f C Q --φ，其次克服栅材料与衬底材料间的功函数差异所需施加的电压ms φ，第三克服栅氧化层中正电荷SS Q 的影响所需施加的电压OX SS C Q /-。
典型的增强型N 沟道MOS 晶体管具有图34.1所示纵向结构。
当栅极施加正偏压时，N 型沟道产生，栅氧化层下方经历由P 型掺杂变为耗尽再变为N 型的过程，硅表面势由原始负值(f S φφ=)，增加到零(0=S φ)，再到正值(f S φφ-=)，这一现象称为反型。
费米能级f φ的定义为： ]ln[iX f n N q kT ±=φ (34-1) 式中，X N 是掺杂浓度，N 型为D N ，P 型为A N ，q 是电子电量，k 是玻尔兹曼常数，i n 是本征载流子浓度。
对于费米能级f φ，当半导体为N 型掺杂时取正号，P 型掺杂时取负号。
当源漏两端不加偏压时，随着栅极电压的增大，产生的反型层逐渐变厚，不加衬底偏置电压时，反型层下方的耗尽层厚度不随栅源之间偏置电压的增加而变图34.1 典型NMOS 纵向结构图159化，形成了稳定的耗尽层电荷密度bo Q ，N 沟器件为负，P 沟器件为正，以NMOS 为例，其表达式为：f Si A bo qN Q φε22--= (34-2)当存在衬底反向偏置电压BS V （N 沟器件为负）时，形成反型层需要表面势变化SB f V +-φ2，耗尽层存储的电荷密度b Q 为：)22SB f Si A b V qN Q +--=φε (34-3)综上所述，NMOS 晶体管阈值电压T V 可以采用下式描述：OX SS OX b f ms T C Q C Q V ---=φφ2 (34-4) OXb b OX SS OX b f ms T C Q Q C Q C Q V 002-----=φφ (34-5) )22(0f SB f T T V V V φφγ--+-+= (34-6) OXSS OX b f ms T C Q C Q V ---=002φφ (34-7) 栅衬底f f ms φφφ-= (34-8)OX si sub C qN /2εγ= (34-9)式中，0T V 是0=SB V 时的阈值电压，也称为零阈值电压，γ称为体阈值参数，用于描述衬底偏压不为零时对阈值电压的影响，OX C 称为单位面积电容，可以采用下式计算：OX r OX OXOX t t C εεε0== (34-10)式中，0ε为真空介电常数，r ε为SiO 2材料的相对介电常数，OX t 为栅氧化层厚度。
集成电路CAD--简答题
1.电路设计的步骤
设计者根据电路框图，利用CAD方法进行电路结构的设计，并初步确定元器件参数，然后对电路进行计算机模拟分析，再根据分析结果进行修改，经过多次反复，最后得到符合要求的电路。
2. PSPICE的功能与HSPICE有何不同
1）直流分析DC，交流分析AC，瞬态分析TRAN。
2）温度分析，噪声分析，灵敏度分析。
3）统计分析，电路的最坏情况分析。
4）电路的工作频段由低频段到微波段。
5）可以分析模拟电路，数字电路和数模混合电路。
不同点
1）HSPICE的仿真精度高
2）HSPICE的收敛性强
3）HSPICE在亚微米和深亚微米工艺中表现出色
3. 什么是虚假晶体管效应？
在门阵列设计中，当单元之间的连线太多而没有多余的连线通道时，不得不将单元中的一根栅作为连线，这根栅的作用仅仅被用作通路，但如果不作恰当处理，就会产生“虚假” 晶体管效应。
4. 模型参数提取方法有以下几种：
（1）用仪器直接测量
（2）从工艺参数获得模型参数
（3）模型参数的计算机优化提取
模型参数提取的过程
5.与门阵列设计方法相比，标准单元设计方法有什么优点？
答：标准单元设计方法可以100%利用硅片的面积，100%地利用I/O Pad,而且布局布线的自由度大。
标准单元设计模式，自动化程度高，设计周期短，设计效率高，十分适合于ASIC的设计。
6.。
一种用于器件模型参数提取的芯片测试数据的获取方法
一种用于器件模型参数提取的芯片测试数据的获取方法
宋文斌
【期刊名称】《电子世界》
【年(卷),期】2012(000)005
【摘要】半导体器件的建模及模型参数提取是电子设计自动化(EDA)领域的关键性工作.要提取器件参数,获取并处理复杂繁重的测量数据是前提条件,也是非常重要的一个环节,如何简单有效的提取并处理参数提取测试数据就显得格外重要.本文提出了简单易用的用于器件模型参数提取的测试数据的获取方法.实验证明,该方法可以有效的获取大量繁杂的测试数据,具有较高的精确度,而且简单易用,适合推广使用.【总页数】3页(P102-104)
【作者】宋文斌
【作者单位】大连东软信息学院
【正文语种】中文
【相关文献】
1.一种AlGaN/GaN HEMT非线性器件模型参数提取的方法 [J], 常永明;毛维;杜林;郝跃
2.一种用于测试数据压缩的自适应EFDR编码方法 [J], 邝继顺;周颖波;蔡烁
3.一种CAD图纸中WLAN器件连接关系的获取方法 [J], 敖行;江昊;张迅
4.适用于3D裸芯片叠层塑封器件的DPA试验方法研究 [J], 王斌; 江凯; 周帅; 王小强
5.一种用于测试数据压缩的改进型EFDR编码方法 [J], 邝继顺;周颖波;蔡烁;皮霄林
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基于自动微分技术的器件模型参数提取算法
基于自动微分技术的器件模型参数提取算法随着电子器件的不断发展，器件模型参数提取算法也越来越受到关注。
在电子器件设计和制造过程中，模型参数的准确性对于电路的性能和可靠性至关重要。
因此，如何快速、准确地提取器件模型参数成为了电子工程师们关注的焦点。
近年来，基于自动微分技术的器件模型参数提取算法逐渐成为了研究热点。
自动微分技术是一种通过计算机程序自动计算导数的方法，它可以高效地计算复杂函数的导数，从而实现对器件模型参数的快速提取。
基于自动微分技术的器件模型参数提取算法的核心思想是利用微分算法计算器件模型的导数，然后通过最小二乘法等数学方法来拟合器件模型参数。
相比于传统的手动微分方法，基于自动微分技术的算法具有以下优点：1. 自动微分技术可以高效地计算复杂函数的导数，避免了手动微分过程中可能出现的误差和繁琐的计算过程。
2. 基于自动微分技术的算法可以快速地提取器件模型参数，大大缩短了器件设计和制造的周期。
3. 自动微分技术可以自动化地处理大量的数据，提高了算法的可靠性和精度。
基于自动微分技术的器件模型参数提取算法的实现过程如下：1. 首先，需要确定器件模型的数学表达式，并将其转化为计算机程序的形式。
2. 然后，利用自动微分技术计算器件模型的导数，并将导数作为拟合器件模型参数的输入。
3. 最后，通过最小二乘法等数学方法来拟合器件模型参数，并得到最终的模型参数。
需要注意的是，基于自动微分技术的器件模型参数提取算法需要大量的计算资源和高效的计算机程序来支持。
因此，在实际应用中需要考虑计算资源的限制和算法的可扩展性。
总之，基于自动微分技术的器件模型参数提取算法是一种高效、准确的算法，可以大大提高器件设计和制造的效率和可靠性。
随着计算机技术的不断发展和算法的不断优化，基于自动微分技术的算法将会在电子器件领域发挥越来越重要的作用。
MOSFET模型参数的提取
MOSFET 模型参数的提取计算机辅助电路分析（CAA ）在LSI 和VLSI 设计中已成为必不可少的手段。
为了优化电路，提高性能，希望CAA 的结果尽量与实际电路相接近。
因此，程序采用的模型要精确。
SPICE-II 是目前国内外最为流行的电路分析程序，它的MOSFET 模型虽然尚不完善，但已有分级的MOS 1到3三种具一定精度且较实用的模型。
确定模型后，提取模型参数十分重要，它和器件工艺及尺寸密切相关。
尽管多数模型是以器件物理为依据的，但按其物理意义给出的模型参数往往不能精确的反映器件的电学性能。
因此，必须从实验数据中提取模型参数。
提取过程也就是理论模型与实际器件特性之间用参数来加以拟合的过程。
可见，实测与优化程序结合使用应该是提取模型参数最为有效的方法。
MOS FET 模型参数提取也是综合性较强的实验，其目的和要求是： 1、熟悉SPICE-II 程序中MOS 模型及其模型参数； 2、掌握实验提取MOS 模型参数的方法； 3、学习使用优化程序提取模型参数的方法。
一、实验原理1、 SPICE-II 程序MOS FET 模型及其参数提取程序含三种MOS 模型，总共模型参数42个（表1）。
由标记LEVEL 指明选用级别。
一级模型即常用的平方律特性描述的Shichman-Hodges 模型，考虑了衬垫调制效率和沟道长度调制效应。
二级模型考虑了短沟、窄沟对阈电压的影响，迁移率随表面电场的变化，载流子极限速度引起的电流饱和和调制以及弱反型电流等二级效应，给出了完整的漏电流表达式。
三级模型是半经验模型，采用一些经验参数来描述类似于MOS2的二级效应。
MOS 管沟道长度较短时，需用二级模型。
理论上，小于8um 时，应有短沟等效应。
实际上5um 以下才需要二级模型。
当短至2um 以下，二级效应复杂到难以解析表达时，启用三级模型。
MOS 模型参数的提取一般需要计算机辅助才能进行。
有两种实用方法，一是利用管子各工作区的特点，分段线性拟合提取；二是直接拟合输出特性的优化提取。
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元器件模型参数的优化提取微电子学院贾新章
(2013. 11 )
PSpice中的模型和模型参数库
一、概述：为元器件建立模型参数的步骤
二、采用Model Editor分组提取模型参数
三、基于器件物理原理计算部分模型参数
四、建立适用于高级分析的元器件模型参数描述
五、元器件模型参数的综合优化提取。
六、为元器件模型描述建立元器件符号
七、将新建模型设置为PSpice仿真可以调用的库文件
一、概述：为元器件建立模型参数的步骤
第一步：优化提取模型参数
1、采用Model Editor分组提取模型参数；
2、基于器件物理原理，计算部分模型参数；
3、为元器件建立适用于高级分析的模型参数描述；
4、采用PSpice/Optimizer进行一次综合优化提取。
（采用前面结果作为优化提取模型参数的最佳初值）第二步：建立供Capture绘制电路图调用的元器件符号
第三步：将新建模型设置为PSpice仿真可以调用的库文件。
下面将分别介绍每一部分的操作方法。
PSpice中的模型和模型参数库
一、概述：为元器件建立模型参数的步骤
二、采用Model Editor分组提取模型参数
三、基于器件物理原理计算部分模型参数
四、建立适用于高级分析的元器件模型参数描述
五、元器件模型参数的综合优化提取。
六、为元器件模型描述建立元器件符号
七、将新建模型设置为PSpice仿真可以调用的库文件
二、采用Model Editor分组提取模型参数
Model Editor模块可以对其支持的几种元器件，依据元器件的各种端特性数据，分组优化提取相应当模型参数数据。
(1) 调用MODEL EDITOR模块；
(2) 选择执行Model/New命令，从对话框中设置模型类型。
下面以提取双极型晶体管模型参数为例
(3)完成设置之后，点击OK，窗口就会更新为参数提取界面，不同的模型类型所对应的界面不相同，但界面的结构形式是一样的，分为三个子窗口。
特性数据输入窗口
模型列表窗口
参数列表窗口
(4) 分组提取各组模型参数：将测试得到的器件外部端特性数据分别输入相应的特性窗口，分组进行参数提取。
双极晶体管的模型参数分为八组。
这一步操作需要对模型和模型参数的物理意义有比较深入的理解。
对双极晶体管的每个模型参数，PSpice提供的默认值如下表所示。
说明：VAF也可以基于器件物理原理直接从输出特性曲线上提取
二、采用Model Editor分组提取模型参数
(1) 调用MODEL EDITOR模块；
(2) 选择执行Model/New命令，从对话框中设置模型类型。
(3) 完成设置之后，点击OK，窗口就会更新为参数提取界面：
(4) 分组提取各组模型参数：
(5) 所有的参数都提取完之后，参数列表中的参数值就发生了变化。
选择File菜单中的SAVE命令将提取得模型参数保存。
PSpice中的模型和模型参数库
一、概述：为元器件建立模型参数的步骤
二、采用Model Editor分组提取模型参数
三、基于器件物理原理计算部分模型参数
四、建立适用于高级分析的元器件模型参数描述
五、元器件模型参数的综合优化提取。
六、为元器件模型描述建立元器件符号
七、将新建模型设置为PSpice仿真可以调用的库文件
例如：通过Gummel图可以确定双极晶体管的IS、ISE、IKF的值
例如：通过βF-I C关系曲线可以确定双极晶体管的BF值
例如：通过I
-V CE输出特性曲线可以确定双极晶体管的VAF值
C
PSpice中的模型和模型参数库
一、概述：为元器件建立模型参数的步骤
二、采用Model Editor分组提取模型参数
三、基于器件物理原理计算部分模型参数
四、建立适用于高级分析的元器件模型参数描述
五、元器件模型参数的综合优化提取。
六、为元器件模型描述建立元器件符号
七、将新建模型设置为PSpice仿真可以调用的库文件
PSpice AD与AA模型参数描述的区别
(1) PSpice AA进行高级分析要求有高级分析参数。
PSpice AD与AA模型参数描述的区别
(1) PSpice AA进行高级分析要求元器件具有高级分析参数。
PSpice AD的模型参数包括有用于模拟的模型参数和Smoke参数，用户可以为相应模型参数设置容差参数，但是模型参数值不能调整；
为了采用Optimizer模块进行模型参数的优化提取，就需要采用高级分析的模型参数模型格式，将模型参数设置为可以调整的“参数”。
(2) 供PSpice AD和PSpice AA调用的两种模型参数的描述形式不同。
PSpice AD 中晶体管的模型参数描述
PSpice AD 中子电路的描述
高级分析中的晶体管模型采用子电路的描述格式PSpice AA 的模型参数描述
PSpice AA 的模型参数描述
PSpice AA 的模型参数描述
高级分析中晶体管模型采用的子电路的描述中包含有晶体管模型的描述
其中模型参数的赋值采用参数描述的方式，以保证Optimizer对其进行优化提取时可以调整这些模型参数的数值
PSpice AA 的模型参数描述
PSpice AD与AA模型参数描述的区别
(1) PSpice AA进行高级分析还要求有高级分析参数。
PSpice AD的模型参数包括有用于模拟的模型参数和Smoke参数，用户可以为相应模型参数设置容差参数，但是模型参数值不能调整；
(2) 两种模型参数的描述形式不同。
(3) 如何保证采用的元器件具有高级分析参数
对半导体器件等有源器件，高级分析模型参数库中描述这些器件特性的模型参数中带有容差参数。
对于电路中电阻、电容等无源元件，只要是从PSPICE-ELEM库中调用，相应的元器件就已设置有高级分析参数。
对于电路中大量存在的电阻等无源元件，设置其容差参数和Smoke参数的一种简单方法是在绘制电路图时执行Place/Part命令，从PSPICE-ELEM库调用的名称为VARIABLES的元器件符号，统一设置这些元件的容差参数。
射频放大电路（例）
建立PSpice AA模型参数描述的步骤
1、采用直接调用的方式启动Model Editor模块。
注意：如果在Capture窗口选中一个元器件，再执行Edit/PSpice Model 命令，也能调出Model Editor模块。
但是以这种方式调用的Model Editor 模块窗口中不能在生成模型参数描述的过程中同时生成元器件符号。
建立PSpice AA模型参数描述的步骤2、在Model Editor窗口执行File/New命令，新建模型参数库文件。
建立PSpice AA模型参数描述的步骤
3、在Model Editor窗口执行
Tools/Options命令，在对话框中确认
已设置了元器件符号自动生成的参
数。
注意：如果不是直接调用Model
Editor，则该选项将呈现灰色显
示，不能进行设置。
建立PSpice AA模型参数描述的步骤
4、新建模型库文件：在Model Editor窗口执行Model/New命令，在出现的对话框中完成相关设置。
与不同类型元器件对应的
对话框显示不完全相同。
下面以建立n型双极晶体
管模型参数库文件为例。
注意：为了建立高级分析模
型，应该选中“Use Templates”
选项。
点击OK，进入BJT模型参数
设置窗口
5、BJT模型参数设置窗口
Models List子窗口
Simulation模型参数列表和Smoke参数列表标签页
Model Text子窗口
建立PSpice AA模型参数描述的步骤
6、设置供高级分析用的模型参数
在Simulation标签页中设置Optimizer分析用的“可调整的模型参数”、MC分析和Sensitivity分析用的容差参数。
建立PSpice AA模型参数描述的步骤
7、将新建模型存入文件
完成上述设置后执行File/Save As命令，屏幕上出现对话框，由用户确定存放新建模型的模型库文件名称。
建立PSpice AA模型参数描述的步骤
8、为新建模型自动生成器件符号
在“另存为”对话框中点击“保存”按钮，屏幕上将出现对话框，引导用户完成器件符号的生成。
建立PSpice AA模型参数描述的步骤
8、为新建模型自动生成器件符号
点击“下一步”按钮，屏幕上将出现显示有对应的元器件符号对话框，由用户确认采用的元器件符号。
建立PSpice AA模型参数描述的步骤
8、为新建模型自动生成器件符号
点击“完成”按钮，屏幕上出现信息显示框。
建立PSpice AA模型参数描述的步骤
9、查阅新建的模型和供Optimizer分析用的模型参数
点击“OK”按钮，完成元器件符号的自动生成，屏幕上显示的Model Editor窗口显示出新建模型中供Optimizer分析用的模型参数设置情况。