31、偏置发生器电路解析

偏置发生器电路解析

1. 电流分配器相关问题

在电流分配器的设计中,有诸多因素需要考虑。

1.1 非理想效应

基板偏置和短/窄沟道效应等细微影响,会对不同长宽比的晶体管产生不同作用,尤其在深亚阈值状态下,会导致分配器出现非理想行为,且这些效应不一定能被准确建模,使得仿真结果可能与实际测量结果不符。

1.2 有源与无源电流分配器比较
类型 优点 缺点
有源分配器 对裕量要求较低 整体精度较低,低电流范围较小
无源分配器 pFET副本匹配精度高 需要超过一个二极管压降的裕量

有源分配器从单个输入晶体管镜像到多个副本,精度很大程度取决于输入晶体管的匹配情况,其面积受限;而无源分配器中的pFET可具有任意大的面积,匹配精度较高。

2. 实现偏置电流的精细单调分辨率

MOS晶体管在电流分配器电路中易出现器件间失配问题,导致按比例缩放的数字控制电流在标称值附近存在随机误差。例如,对于一个最大标称电流为500 pA的8位有源分配器,本应获得0 - 500 pA之间均匀分布的256个可能电流偏置值,但实际测量结果可能会出现偏差,甚至在某些情况下,电流与代码值之间可能是非单调的,这

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值