3、超大规模集成电路定制微电子技术:数字、模拟与混合信号的深度解析

超大规模集成电路定制微电子技术:数字、模拟与混合信号的深度解析

1. 微电子技术的发展历程

微电子技术的发展历程不足半个世纪,但已成为最具影响力的技术之一。它广泛应用于通信、交通、娱乐、医疗等各个领域,深刻改变了人们的生活。

1.1 初始历史

1948 年第一只晶体管的发明开启了微电子技术的进化之旅。早期的商用器件是锗结晶体管,锗的空穴和电子迁移率高于硅,有利于实现高频性能。然而,锗的温度特性较差,且难以保护关键的晶体管周边区域(冶金结),这使得硅在 20 世纪 60 年代后逐渐成为主导的微电子技术。硅技术的发展得益于平面制造工艺的进步,二氧化硅为冶金结提供了保护,并在需要的区域提供了良好的隔离。1952 年,G. W. A. Dummer 首次提出了完全互连的单片电路的可能性,随后美国的德州仪器公司的 Jack Kilby 等公司推动了集成电路的发展。到 1962 年,小规模集成电路(SSI)封装开始广泛应用于工业领域。

1.2 持续进化

自 20 世纪 60 年代以来,基于平面技术的硅技术不断快速发展。芯片复杂度从最初的小规模集成(SSI)逐步提升到中规模集成(MSI)、大规模集成(LSI),直至现在的超大规模集成(VLSI)和特大规模集成(ULSI)。这一发展趋势鼓励了电子电路设计中使用有源器件而非无源器件,从而显著提高了电路性能。例如,运算放大器和微处理器就是这一进化的典型代表。芯片能力的提升得益于晶圆尺寸和芯片面积的增加以及芯片特征尺寸的减小。目前,单个芯片上可容纳超过 1000 万个晶体管,同时电路的传播速度和成本也得到了改善。然而,随着器件几何尺寸进入深亚微米级别,光刻技术接近理论极限,以及制造先进微电子电路的成本不断

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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