| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·选题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究动态 | 第10-13页 |
| ·片上螺旋电感研究进展 | 第10-11页 |
| ·GaAs HEMT 研究进展 | 第11-12页 |
| ·神经网络建模研究进展 | 第12-13页 |
| ·本文工作 | 第13-15页 |
| 第二章 理论分析 | 第15-31页 |
| ·片上电感的理论分析基础 | 第15-17页 |
| ·片上电感的物理结构 | 第15-16页 |
| ·片上电感的主要指标 | 第16-17页 |
| ·片上电感的RLC 模型 | 第17-21页 |
| ·单π物理模型 | 第17页 |
| ·改进的单π模型 | 第17-19页 |
| ·双π物理模型 | 第19-21页 |
| ·Greenhouse 算法 | 第21-24页 |
| ·自感计算 | 第21-22页 |
| ·互感计算 | 第22-23页 |
| ·总电感计算 | 第23-24页 |
| ·GaAs 器件大信号建模方法简介 | 第24-25页 |
| ·GaAs HEMT 的直流I-V 经验模型 | 第25-30页 |
| ·Statz，Materka，Curtice 立方模型 | 第26-27页 |
| ·Angelov 模型 | 第27-29页 |
| ·电热大信号模型ELSM | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 片上螺旋电感建模 | 第31-41页 |
| ·片上电感的损耗分析 | 第31-33页 |
| ·电感金属导体损耗 | 第31-32页 |
| ·衬底损耗 | 第32-33页 |
| ·片上螺旋电感建模 | 第33-36页 |
| ·电感金属涡流效应的集总电路等效模型 | 第33-34页 |
| ·电感衬底效应的集总电路等效模型 | 第34-35页 |
| ·改进的片上螺旋电感RLC 等效模型 | 第35-36页 |
| ·模型参数提取 | 第36-38页 |
| ·直流电感L_(dc)，电阻R_(dc)，电容值C_s | 第36页 |
| ·梯形网络参数 | 第36-37页 |
| ·耦合变压器回路参数 | 第37页 |
| ·衬底RC 网络参数 | 第37-38页 |
| ·模型验证 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 GaAs HEMT 直流I-V 建模 | 第41-53页 |
| ·数据处理 | 第41-47页 |
| ·有限差分算法 | 第41-44页 |
| ·数据平滑 | 第44-47页 |
| ·建模流程 | 第47页 |
| ·实验验证 | 第47-51页 |
| ·基于Angelov 模型的改进的I-V 模型 | 第47-49页 |
| ·基于 ELSM 改进的 I-V 模型 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 神经网络建模 | 第53-63页 |
| ·神经网络结构 | 第53-57页 |
| ·神经网络的组成单元 | 第53-54页 |
| ·多层感知神经网络结构 | 第54-57页 |
| ·神经网络的训练 | 第57-59页 |
| ·样本数据 | 第57-58页 |
| ·学习规则 | 第58页 |
| ·训练模式 | 第58-59页 |
| ·GaAs HEMT 的神经网络建模 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结 | 第63-65页 |
| ·本论文的主要工作和结论 | 第63-64页 |
| ·工作展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 附录 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第74-75页 |