摘要：通过在柱坐标系下求解二维泊松方程,建立了短沟道无结柱状围栅金属氧化物半导体场效应管的电势模型,并推导了阈值电压、亚阈值区电流和亚阈值摆幅的解析模型。在此基础上,分析了沟道长度、沟道直径和栅氧化层厚度等参数对阈值电压、亚阈值区电流和亚阈值摆幅的影响。最后,利用Atlas软件对器件进行了模拟研究。结果表明,根据解析模型得到的计算值与模拟值一致,验证了模型的准确性。这些模型可为设计和应用新型的短沟道无结柱状围栅金属氧化物半导体场效应管提供理论基础。

摘要：在柱坐标系下利用电势的抛物线近似,求解二维泊松方程得到了短沟道三材料柱状围栅金属氧化物半导体场效应管的中心及表面电势。推导了器件阈值电压、亚阈值区电流和亚阈值摆幅的解析模型,分析了沟道直径、栅氧化层厚度和三栅长度比对阈值电压、亚阈值区电流和亚阈值摆幅的影响。利用Atlas对具有不同结构参数的器件进行了模拟研究和比较分析。结果表明,基于解析模型得到的计算值与模拟值一致,验证了所建模型的准确性,为设计和应用此类新型器件提供了理论基础。

摘要：基于概率鲁棒理论及密勒补偿架构,通过对内外环路进行稳定性分析获得元件参数,设计了一种输出电压为3.3V、最大输出电流为100mA的低压差线性稳压器。利用Spectre进行了电路仿真,并基于CSMC 0.35μm标准CMOS工艺进行了电路实现。结果表明,在5V的工作电压下,当负载电流跳变时,该低压差线性稳压器的调整时间在6ms内,输出电压变化小于150mV,线性调整率和负载调整率分别为0.16%和0.32%。

摘要：设计并流片验证了一种0.18μmRFCMOS工艺的2.4GHz低噪声放大器的全芯片静电放电(ESD)保护方案。对于射频(RF)I/O口的ESD防护,主要对比了二极管、可控硅(SCR)以及不同版图的互补型SCR,经流片与测试,发现岛屿状互补型SCR对I/O端口具有很好的ESD防护综合性能。对于电源口的ESD防护,主要研究了不同触发方式的ESD保护结构,结果表明,RCMOS触发SCR结构(RCMOS-SCR)具有良好的ESD鲁棒性和开启速度。基于上述结构的全芯片ESD保护设计,RF I/O口采用岛屿状布局的互补SCR结构的ESD防护设计,该ESD防护电路引入0.16dB的噪声系数和176fF的寄生电容,在人体模型(HBM)下防护能力可达6kV;电源口采用了RCMOS-SCR,实现了5kV HBM的ESD保护能力,该设计方案已经在有关企业得到应用。

摘要：为获得定量化的听诊结果,设计了一种基于听诊音频谱分析的数字听诊系统。该数字听诊系统由硅麦克风传感器接收人体器官发出的声音,经过运算放大、滤波和模数转换,将模拟信号转换为数字信号传送至专用集成电路芯片进行后续处理,再由终端设备输出详细、准确的听诊音频谱分析结果,达到帮助精确记录和科学分析听诊结果的目的。

摘要：为克服通用串行总线(USB)在远程通信中的不稳定性和传输时延问题,延长USB接口的传输距离,提出一种修改和自定义的以太网MAC协议,并采用该协议与USB 2.0协议之间的协议转换技术,建立一种基于FPGA的USB延长系统。数据由USB设备/主机传入FPGA中处理,通过USB 2.0接口传至主机/USB设备并作出响应,实现双向数据传输。结合FPGA和Quartus II软件平台完成设计验证,验证结果表明,该延长系统具有良好的可行性、稳定性和兼容性。

摘要：设计了一种低压、低功耗、输出阻抗匹配稳定的CMOS差分低噪声放大器。基于源极电感负反馈共源共栅结构,提出了基于MOS管中等反型区最小化***的方法,以优化功耗。在共栅晶体管处并联正反馈电容,以提升电路增益。对电路的噪声系数、输出阻抗稳定性、芯片面积等也进行了优化。仿真结果表明,当电源电压为1V,工作频率为5.8GHz时,设计的低噪声放大器的噪声系数为1.53dB,输入回波损耗为-22.4dB,输出回波损耗为-24.6dB,功率增益为19.2dB,直流功耗为4.6mW。

摘要：低阶单比特量化ΣΔ调制器简单稳定且特别适用于音频领域的模数转换器。提出了一款应用于音频芯片的二阶单比特量化ΣΔ调制器,利用Simulink对调制器进行建模并确定调制器参数与电路子模块指标。该调制器电路采用CSMC0.35μmCMOS工艺实现,工作的电源电压为5V,采用全差分开关电容技术,功耗为12mW,核心面积为390μm×190μm。在采样频率为12MHz、输入信号频率为20kHz时,调制器精度达到16bit,测试结果验证了设计技术和建模方法。

摘要：提出一种带负反馈的新型折叠共源共栅有源电感,对相关电路结构和参数进行了设计,分析了影响有源电感性能的各种因素。基于TSMC 0.18μm 1P6M CMOS工艺,利用CadenceSpectreRF对电路进行了仿真和优化,得到电感值最大为138nH,品质因子Q可达到59。

摘要：为了快速得到边缘更清晰、敏感度更高的实时边缘图像数据,提出了一种改进的Sobel边缘检测算法.对原始图像的边缘进行平滑滤波后,利用2个3×3模板对选定的二维图像中同样大小区域内的数据进行卷积,合并水平及垂直方向的导数得到该区域的梯度值,再通过添加的梯度方向模块对该区域进行4个方向的判断以帮助确定边缘,最后通过非极大值抑制及二值化处理确定图像边缘.将改进后的Sobel边缘检测算法在FPGA上进行了实现并证明了其有效性.