Characterization and Performance Improvement of Bondwire Interconnects in QFN Packages for Bandpass mm-Wave Applications
Notice bibliographique
Résumé
In this article, the input and output impedances of the bondwire interconnects in quad flat no-lead (QFN) packages are extracted and analyzed over the wide frequency range of dc–100 GHz. It is shown that knowing the impedance parameters of a transition makes it simpler and faster to optimize the structure for a desired operating frequency. Using extracted impedance properties, a compensation bondwire interconnections method based on only one quarter-wavelength impedance transformer line on the printed circuit board (PCB) side is proposed. It is shown that this technique can easily improve the bandpass impedance matching of the bondwire at any desired frequency up to 50 GHz. The bondwire transition is found to be interchangeably capacitive and inductive for frequencies above 50 GHz. Therefore, another simple and effective method based on the defected ground structure (DGS) concept are proposed to improve the bandpass performance of the QFN packaging for frequencies up to 80 GHz. At each step of this work, commercial three-dimensional (3-D) electromagnetic (EM) field software is used to analyze and verify the microwave characteristics of the proposed methods. Both matching network topologies are implemented on the PCB side, without any on-die compensation circuit, which reduces the cost, time, and complexity of the design process and implementation.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».