5、二维材料在射频无线通信与物联网中的应用

二维材料在射频无线通信与物联网中的应用

1. 二维材料晶体管的性能

二维材料基器件展现出了出色的射频性能。例如,石墨烯晶体管报道的截止频率约为 1.4 THz,但其固有增益约为 10 dB,最大振荡频率约为 50 GHz。而对于 MoS₂ - FETs,先前的模拟结果显示其固有增益高于 20 dB,亚 5 纳米沟道的 MoS₂ 固有截止频率接近太赫兹。这表明基于二维过渡金属二硫属化物(TMD)的场效应晶体管(FETs)在实现高于 1 THz 的射频性能方面具有巨大潜力。通过优化材料几何形状和选择,以及采用有效的器件设计策略,即使存在实际的寄生值,也能实现这样的工作频率。

材料 截止频率 固有增益 最大振荡频率
石墨烯晶体管 约 1.4 THz 约 10 dB 约 50 GHz
MoS₂ - FETs 接近太赫兹(亚 5 纳米沟道) 高于 20 dB /

2. 基于二维晶体管的频率混频器和信号调制器

2.1 石墨烯场效应晶体管(GFET)的特性

由于石墨烯的狄拉克锥色散特性,通过扫描直流偏置电压,GFET 的主要载流子可以从电

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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