| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 晶体振荡器的分类 | 第12-14页 |
| 1.3 温度补偿晶体振荡器研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 论文研究内容和结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 晶体振荡器原理和温度补偿技术 | 第16-33页 |
| 2.1 石英晶体谐振器特性 | 第16-21页 |
| 2.1.1 物理特性 | 第16-17页 |
| 2.1.2 电学特性 | 第17-19页 |
| 2.1.3 频率温度特性 | 第19-21页 |
| 2.2 晶体振荡器模型 | 第21-24页 |
| 2.2.1 正反馈分析法 | 第22-23页 |
| 2.2.2 负阻分析法 | 第23-24页 |
| 2.3 晶体振荡器的技术指标 | 第24-26页 |
| 2.4 晶体振荡器的温度补偿技术 | 第26-32页 |
| 2.4.1 热敏电阻补偿技术 | 第27-28页 |
| 2.4.2 模拟温度补偿技术 | 第28-29页 |
| 2.4.3 数字温度补偿技术 | 第29-30页 |
| 2.4.4 微处理器温度补偿技术 | 第30-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 高精度晶体振荡器芯片系统设计 | 第33-52页 |
| 3.1 系统设计 | 第33-34页 |
| 3.2 振荡电路设计研究 | 第34-42页 |
| 3.2.1 振荡电路设计 | 第34页 |
| 3.2.2 起振分析 | 第34-37页 |
| 3.2.3 线性小信号分析 | 第37-39页 |
| 3.2.4 相位噪声分析 | 第39-42页 |
| 3.3 仿真结果 | 第42-48页 |
| 3.3.1 起振时间和负阻的关系 | 第42-43页 |
| 3.3.2 瞬态仿真 | 第43-45页 |
| 3.3.3 相位噪声 | 第45-46页 |
| 3.3.4 输出幅度和谐波抑制 | 第46-48页 |
| 3.4 性能总结 | 第48-49页 |
| 3.5 版图实现和测试结果 | 第49-51页 |
| 3.5.1 版图实现 | 第49-50页 |
| 3.5.2 测试结果 | 第50-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 模拟温度补偿电路设计 | 第52-64页 |
| 4.1 温度补偿算法 | 第52-53页 |
| 4.2 模拟温度补偿方案 | 第53-54页 |
| 4.3 模拟温度补偿电路设计 | 第54-59页 |
| 4.3.1 启动电路 | 第54页 |
| 4.3.2 可调的PTAT电流源 | 第54-56页 |
| 4.3.3 可调的CTAT电流源 | 第56-57页 |
| 4.3.4 可调的非线性电流源 | 第57-58页 |
| 4.3.5 求和电路模块和电流-电压转换器 | 第58-59页 |
| 4.4 仿真结果 | 第59-62页 |
| 4.4.1 低温段零温系数点和高温段零温系数点的调节 | 第59-61页 |
| 4.4.2 模拟温度补偿电路补偿效果 | 第61-62页 |
| 4.5 版图实现 | 第62-63页 |
| 4.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 基于人工神经网络的温度补偿晶体振荡器 | 第64-76页 |
| 5.1 人工神经网络拓扑结构及模型 | 第64-68页 |
| 5.1.1 突触 | 第65页 |
| 5.1.2 神经元和神经元模型 | 第65-66页 |
| 5.1.3 神经网络拓扑结构 | 第66-68页 |
| 5.2 基于人工神经网络的温度补偿晶体振荡器系统设计 | 第68-70页 |
| 5.2.1 温度补偿电压产生模块 | 第68-69页 |
| 5.2.2 时序控制模块 | 第69-70页 |
| 5.2.3 人工神经网络拓扑结构 | 第70页 |
| 5.3 基于人工神经网络的温度补偿晶体振荡器系统的工作过程 | 第70-73页 |
| 5.3.1 训练数据采集 | 第71页 |
| 5.3.2 神经网络的训练 | 第71-72页 |
| 5.3.3 工作阶段 | 第72-73页 |
| 5.4 基于Matlab的仿真验证 | 第73-75页 |
| 5.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-79页 |
| 6.1 全文总结 | 第76-77页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-82页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第82-83页 |
