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Ka频段接收机部件单元单片集成电路设计 |
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论文目录 |
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摘要 | 第1-7页 | Abstract | 第7-12页 | 第一章 绪论 | 第12-19页 | ·微波/毫米波单片集成电路发展概况 | 第12-15页 | ·微波/毫米波单片集成电路应用状况 | 第15-17页 | ·本文主要工作 | 第17-19页 | 第二章 工艺介绍及电路设计方法 | 第19-30页 | ·GaAs MESFET工艺 | 第19-21页 | ·GaAs HEMT/PHEMT工艺 | 第21-23页 | ·MPW流片介绍 | 第23-24页 | ·微波/毫米波单片集成电路设计方法 | 第24-30页 | ·电路设计流程 | 第24-25页 | ·关键无源元件的电磁仿真 | 第25-30页 | 第三章 Ka频段低噪声放大器芯片设计 | 第30-51页 | ·低噪声放大器基本理论 | 第30-37页 | ·二端口网络噪声理论 | 第30-31页 | ·微波晶体管放大器的噪声特性 | 第31-34页 | ·放大器的增益 | 第34-35页 | ·输入共轭匹配和噪声匹配同时实现的低噪声放大器 | 第35-36页 | ·放大器的稳定性 | 第36-37页 | ·Ka频段两级低噪声放大器芯片设计 | 第37-44页 | ·两级低噪声放大器芯片电路拓扑结构设计 | 第37-38页 | ·器件栅宽和直流偏置点选择 | 第38-39页 | ·低噪声放大器直流偏置电路设计 | 第39页 | ·两级低噪声放大器芯片整体电路设计 | 第39-40页 | ·两级低噪声放大器芯片版图设计 | 第40页 | ·两级低噪声放大器芯片仿真结果 | 第40-42页 | ·两级低噪声放大器芯片测试 | 第42-44页 | ·四级低噪声放大器芯片设计 | 第44-50页 | ·四级低噪声放大器芯片电路拓扑结构设计 | 第45页 | ·四级低噪声放大器芯片自偏置电路设计 | 第45-46页 | ·四级低噪声放大器芯片整体电路设计 | 第46页 | ·四级低噪声放大器芯片版图设计 | 第46-47页 | ·四级低噪声放大器芯片仿真结果 | 第47-48页 | ·四级低噪声放大器芯片测试 | 第48-50页 | ·小结 | 第50-51页 | 第四章 Ka频段镜频抑制混频器芯片设计 | 第51-86页 | ·基本单端混频器分类 | 第51-55页 | ·二极管混频器 | 第51-52页 | ·有源 FET混频器 | 第52-54页 | ·阻性 FET混频器 | 第54-55页 | ·镜频抑制混频器电路结构 | 第55-58页 | ·Ka频段宽带镜频抑制混频器芯片设计 | 第58-68页 | ·混频单元设计 | 第58-60页 | ·Lange Coupler设计 | 第60-63页 | ·镜频抑制混频器芯片整体电路设计 | 第63页 | ·镜频抑制混频器芯片版图设计 | 第63-64页 | ·镜频抑制混频器芯片仿真结果 | 第64-65页 | ·镜频抑制混频器芯片测试 | 第65-68页 | ·Ka频段宽带四次谐波镜频抑制混频器芯片设计 | 第68-84页 | ·偶次谐波混频单元设计 | 第70-80页 | ·Marchand Balun设计 | 第70-71页 | ·耦合线电容加载技术研究 | 第71-78页 | ·电容加载 Marehand Balun设计 | 第78-80页 | ·四次谐波镜频抑制混频器芯片整体电路设计 | 第80页 | ·四次谐波镜频抑制混频器芯片版图设计 | 第80-81页 | ·四次谐波镜频抑制混频器芯片仿真结果 | 第81-82页 | ·四次谐波镜频抑制混频器芯片测试 | 第82-84页 | ·小结 | 第84-86页 | 第五章 超宽带有源倍频器芯片设计 | 第86-105页 | ·倍频器的分类及其特点 | 第86-87页 | ·FET有源倍频原理 | 第87-89页 | ·超宽带倍频器芯片设计 | 第89-101页 | ·电路偏置方式选择 | 第90-91页 | ·倍频级设计 | 第91-95页 | ·有源 Balun设计 | 第91-93页 | ·平衡式倍频器设计 | 第93-95页 | ·放大级设计 | 第95-99页 | ·分布式放大器基本设计原理 | 第95-97页 | ·具体电路设计 | 第97-99页 | ·整体电路设计 | 第99-100页 | ·倍频器芯片版图设计 | 第100页 | ·倍频器芯片仿真结果 | 第100-101页 | ·倍频器芯片测试 | 第101-104页 | ·小结 | 第104-105页 | 第六章 微波/毫米波单片集成电路中关键无源元件建模 | 第105-124页 | ·人工神经网络简介 | 第105-107页 | ·机器学习 | 第107-111页 | ·机器学习的基本问题和方法 | 第107-108页 | ·机器学习的经验风险最小化原则 | 第108-109页 | ·机器学习的复杂性和推广能力 | 第109页 | ·统计学习理论的核心内容 | 第109-111页 | ·支持向量机 | 第111-114页 | ·线性支持向量机回归 | 第112-113页 | ·非线性支持向量机回归 | 第113-114页 | ·Lange coupler的神经网络模型 | 第114-119页 | ·基于支持向量机的MIM电容建模 | 第119-123页 | ·小结 | 第123-124页 | 第七章 结论 | 第124-126页 | ·本论文的主要贡献 | 第124-125页 | ·下一步工作展望 | 第125-126页 | 致谢 | 第126-127页 | 参考文献 | 第127-134页 | 攻读博士期间取得的研究成果 | 第134-135页 |
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