8、隧道场效应晶体管(TFET)的建模与应用

隧道场效应晶体管(TFET)的建模与应用

1. 引言

随着便携式电子设备(如笔记本电脑、智能手机、苹果手表和三星Galaxy手表等)的发展,对低功耗电子设备的需求持续增加。为满足这一需求,电气工程师、材料工程师等开展了大量研究。从晶体管层面提出了多种器件结构,如圆柱形结构(GAA MOSFET)、鳍状结构(FinFET)和双栅结构(DG),但由于制造问题,这些结构在自由改变沟道结构方面存在明显限制。

研究人员发现,当晶体管的源极和漏极具有不同的掺杂类型(p+或n+)时,晶体管中的电流由不同原理决定。电子在沟道中通过带间隧穿(BTBT)原理移动,可实现显著的低导通电流和截止电流,从而实现低功耗运行。这种源极和漏极具有不同掺杂类型的结构被称为隧道场效应晶体管(TFET)。

为分析TFET的性能和功耗,通过模拟和制造技术进行了广泛研究。基于模拟的建模方法具有优势,可深入分析TFET,确定其性能和功耗的物理机制。

2. 建模方法

TFET的建模方法与MOSFET有根本不同,它依赖于自由载流子的带间隧穿。MOSFET的导电是由于热电子发射,而TFET是由于带间隧穿。MOSFET的亚阈值摆幅限制在60mV/ decade,而TFET的亚阈值摆幅更低。一般有两种建模方法:原子建模和解析建模。

2.1 原子建模

原子建模基于非平衡格林函数,涉及使用密度泛函理论提取能带。弹道输运模型与能带结构协作,自洽求解波形和允许的能态。

优点:高度准确,适用于亚纳米技术。
缺点:需要长时间的密集计算,可能需要高效处理器。模式空间方法可降低成本,但获得原子全带模型极具难度。在开放系统中,量子过程

【电能质量扰动】基于MLDWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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