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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--Ka频段接收机部件单元单片集成电路设计
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Ka频段接收机部件单元单片集成电路设计
 
     论文目录
 
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

 
 
论文编号BS1496799,这篇论文共135
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