29、电子领域多项技术研究进展

电子领域多项技术研究进展

在电子技术领域,有多项关键技术取得了显著进展,包括带隙基准电路、高电子迁移率晶体管以及人体手臂内表面信号传播建模等。这些技术在不同的应用场景中发挥着重要作用,下面将为你详细介绍。

带隙基准电路(BGR)

带隙基准电路(BGR)在电子电路中具有重要地位,它能够抵抗电源、温度和工艺变化的影响。通过实施共源共栅电流镜,有效消除了对电源电压的依赖。同时,启动电路帮助BGR摆脱零电流状态。

与其他BGR电路相比,该电路在温度系数和功耗方面表现更优。以下是不同BGR电路的性能对比:
| 参考文献 | 输出电压 (V) | 工艺 (nm) | 电源电压 (V) | 温度系数 (ppm/°C) | 温度范围 (°C) | 功耗 (µW) | 面积 (mm²) |
| — | — | — | — | — | — | — | — |
| [5] | 0.54 | 40 | 1.425 - 3.6 | 41.5 | -40 至 85 | - | 0.0094 |
| [7] | 1.09 | 180 | 1.2 - 1.8 | 147 | -40 至 120 | - | 0.0294 |
| [8] | 1.24 | 130 | 3.3 | 11.5 | -40 至 125 | 600 | - |
| 本文工作 | 1.23 | 180 | 2.8 - 4.2 | 13.3 | -40 至 120 | 97@3.3 V | 0.0060 |

从表格中可以看出,本文提出的BGR电路在温度系数和功耗方面具有明显优势,并且面积较小,更适合不同的电路应用。

AlGaAs/InGaAs
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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