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基于遗传算法的模拟集成电路优化设计

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-14页
   ·研究背景第9-10页
   ·本课题相关国内外研究现状第10-13页
     ·模拟集成电路综合工具第10-11页
     ·模拟集成电路进化设计技术第11-13页
   ·本文的组织结构第13-14页
第二章 遗传算法的基本原理和方法第14-27页
   ·遗传算法概述第14-16页
     ·基本遗传算法的实现第14-15页
     ·遗传算法的特点第15-16页
   ·遗传算法用于求解多目标问题第16-17页
   ·传统遗传算法的实现技术第17-26页
     ·染色体的编码第18-19页
     ·适应度函数第19-21页
     ·选择操作第21-23页
     ·交叉操作第23-25页
     ·变异操作第25-26页
   ·本章小结第26-27页
第三章 遗传算法应用于共栅级放大器设计第27-33页
   ·共栅级放大器基本原理第27-28页
     ·共栅级放大器简介第27-28页
   ·共栅级放大器的优化设计第28-30页
     ·遗传算法的程序实现第28-29页
     ·编码方案与适应度函数第29-30页
   ·实验结果和讨论第30-32页
   ·本章小结第32-33页
第四章 MOS器件模型的改进及遗传算法的应用第33-49页
   ·MOS管建模第33-40页
     ·曲线拟合第33-34页
     ·MOS小信号模型第34-36页
     ·输出电阻与漏级电流之间关系的曲线拟合第36-37页
     ·阈值电压第37-38页
     ·阈值电压变化的曲线拟合第38-40页
   ·合格个体的遴选替换算法第40-43页
     ·遴选替换算法第40-42页
     ·优化的遗传算法流程第42-43页
   ·共漏级运算放大器的设计第43-47页
     ·共漏级放大器第43-45页
     ·编码方案与适应度函数第45-46页
     ·实验结果与讨论第46-47页
   ·本章小结第47-49页
第五章 遗传算法应用于多目标放大器设计第49-62页
   ·遗传算法用于求解多目标问题第49-52页
     ·传统优化方法的原理第49-50页
     ·经典的传统多目标优化算法第50-52页
   ·共源级放大器多目标设计优化第52-60页
     ·共源级放大器第52-54页
     ·编码方案与适应度函数第54-56页
     ·实验结果与讨论第56-60页
   ·本章小结第60-62页
第六章 总结与展望第62-64页
   ·总结第62页
   ·展望第62-64页
参考文献第64-67页
致谢第67页

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