器件與各類功能電路的模型是進行集成電路與系統(tǒng)設計的前提與基礎，是EDA技術中重要的研究課題。宏模型是表示一個單元或功能電路外部特性的一個簡化等效模型，是集成電路設計自動化的基礎，但長期以來，對一般非線性電路的宏模型構造缺乏有效、建立在嚴格電路與系統(tǒng)理論基礎上的方法。 本文首先論述了幾種比較典型的基于系統(tǒng)辨識的電路宏模型建模方法，包括Volterra級數(shù)模型、Hammerstein模型、NARX模型、神經(jīng)網(wǎng)絡模型等，簡要說明了各種方法的原理與特點。本文重點研究基于模糊邏輯的電路宏模型建模方法。模糊邏輯的優(yōu)點是可自然地表達出問題的經(jīng)驗知識，模型是可解釋、有物理意義的、易于理解的。 文章在以往工作的基礎上，主要開展了基于先驗知識的電路模糊邏輯建模方法的研究，提出了基于電路結構分解的模糊邏輯建模方法與基于狀態(tài)方程的模糊邏輯建模方法，并將這兩種方法應用于運算放大器與數(shù)字驅(qū)動器宏模型的構建。兩種方法都利用了電路內(nèi)部的結構特點與工作特性等先驗知識。根據(jù)電路的結構知識確定模型整體結構；根據(jù)電路的工作特性確定模糊邏輯模型的規(guī)則（包括條數(shù)、前提與結論函數(shù)的形式）及初始參數(shù)。這就大大簡化了模... 

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 課題研究的背景
    1.2 本文的工作
2 集成電路的非線性動態(tài)宏模型
    2.1 電路宏模型
    2.2 Volterra 級數(shù)模型
    2.3 Wiener-Hammerstein 模型
    2.4 NARX 模型
    2.5 神經(jīng)網(wǎng)絡模型
        2.5.1 基于 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡的方法[29,30]
        2.5.2 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡
    2.6 本章小結
3 基于知識的模糊邏輯電路宏模型
    3.1 模糊邏輯模型
    3.2 一般模糊邏輯系統(tǒng)的建模過程
        3.2.1 初始模型的建立
        3.2.2 模型的優(yōu)化調(diào)整
    3.3 基于知識的模糊邏輯電路宏模型
        3.3.1 建立基于知識的 MOS 器件初始模型
        3.3.2 建模步驟總結
4 基于電路結構分解的模糊邏輯模型
    4.1 基于電路結構分解的建模方法
    4.2 數(shù)字驅(qū)動器級聯(lián)模型
        4.2.1 確定反相器模型的結構
        4.2.2 反相器模型參數(shù)的確定及優(yōu)化
        4.2.3 反相器模型的等效電路
        4.2.4 驅(qū)動器模型的驗證
    4.3 基于結構分解的兩級運算放大器宏模型
        4.3.1 兩級運放單元電路模型的結構
        4.3.2 單元電路模型的確定及優(yōu)化
        4.3.3 兩級運放的整體模型
        4.3.4 兩級運放模型的驗證
5 基于狀態(tài)方程的模糊邏輯模型
    5.1 基于狀態(tài)方程建模方法
    5.2 基于狀態(tài)方程的數(shù)字驅(qū)動器模糊邏輯模型
        5.2.1 模型結構
        5.2.2 緩沖器初始模型的確定及優(yōu)化
        5.2.3 驅(qū)動器模型等效電路
        5.2.4 模型驗證
    5.3 基于狀態(tài)方程的兩級運放模型
        5.3.1 模型結構
        5.3.2 模型的確定及優(yōu)化
        5.3.3 模型的等效電路
        5.3.4 模型驗證
6 結論
致謝
參考文獻
附錄
詳細摘要


【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3732717