科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对半导体器件的SPICE模型参数提取,提出了一种正向处理技术。对于选定的器件和模型,大量运行不同模型参数组合下的SPICE仿真,获得各种不同的电特性曲线,形成超大规模的数据集。若通过测试得到了确实的测试数据,则通过数据挖掘和人工智能中的数据处理算法得到数据集中、最匹配的曲线项,直接给出模型参数的估计值。针对IGBT模型,通过批量仿真获得约15 k个数据,使用kNN算法和多元回归法对测试曲线构成的测试集进行了参数提取。结果表明,该方法能快速获取器件的模型参数,具有稳健性的优点。该方法为研究者对器件模型特性提供了有益的认识。
- 单位
