RF parameter extraction of underlap DG MOSFETs: a look up table based approach
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a look up table (LUT) is developed to extract the intrinsic RF parameters of underlap DG MOSFET (UDG‐MOSFET) including the non‐quasi‐static (NQS) effect. The LUT‐based approach proposed; can accurately extract complex RF parameters of UDG‐MOSFET under different bias conditions, necessary for RF circuit simulations by an interpolation algorithm. The RF parameters including intrinsic gate to drain capacitance ( C gd ), gate to source capacitance ( C gs ), gate to drain resistance ( R gd ), gate to source resistance ( R gs ), gate to source transconductance ( g m ), drain to source transconductance ( g ds ), transport delay ( τ m ), capacitance because of DIBL ( C sdx ) and inductance because of transport delay ( L sd ), cut‐off frequency ( f T ) and maximum frequency of oscillation ( f max ) are extracted using LUT approach. Parameters extracted using LUT are compared with simulated data, considering the NQS effect, and are found in good agreement. For RF circuit applications a low‐noise amplifier is designed, with the UDG‐MOSFET, operating at a tuned frequency of 10 GHz.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».