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公开(公告)号：CN111337811B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202010207709.4
申请日：2020-03-23
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01R31/26
Abstract: 本发明属于微电子器件的测试技术领域，涉及一种忆阻器测试电路。本发明的忆阻器测试电路，包括输入模块、限流模块、稳压模块、换向控制模块、测量模块、输出模块。输入模块为脉冲发生装置用于产生电压脉冲信号并控制ADC和DAC；稳压模块实现了电压的稳定，使得忆阻器一端的电压与输入电压相等；限流模块实现了脉冲测试过程中电流不超过限流电流；换向控制模块实现了忆阻器无需施加负电压的置位与复位过程；测量模块实现了电压测量，并用于对被测电压求差运算；输出模块由ADC作为输出模块实现了电压的采集和电路的控制。相比常规测试设备，本发明能够在测量模式和激励模式快速切换，能够输出连续短脉冲和自定义波形，避免了大型设备的使用。
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公开(公告)号：CN111584345A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010465615.7
申请日：2020-05-28
Applicant: 西安电子科技大学芜湖研究院
IPC: H01L21/02 , H01L23/373
Abstract: 本发明公开了一种提高碳化硅功率器件散热性能的制备方法，属于微电子技术领域，该器件包括从下至上依次层叠设置的高掺杂金刚石衬底层、SiC材料层、SiO2掩膜层、金属层和Si3N4绝缘层，同时还公开了上述器件的制备方法，本发明在SiC材料层的C面生长高掺杂金刚石层衬底，利用金刚石高的热导率，散热性能好，器件导通电阻低、较好的热稳定性，进而增加散热效率，可以有效增加碳化硅功率器件的散热速度，降低碳化硅功率器件的导通电阻，从而增强器件工作性能。
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公开(公告)号：CN110308654B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201910584854.1
申请日：2019-07-01
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于模型预测控制的电感耦合等离子体产生系统的整定方法，是以鲁棒稳定性条件、输出的稳态误差判决门限为约束，以最小化不同不确定性等级下的最大输出震荡量为整定目标，根据稳态误差判决门限和不同的电感耦合等离子体产生系统真实模型的不确定性等级自动获取最优整定参数。先建立电感耦合等离子体产生系统的名义数学模型；设计模型预测控制器，构造带约束的代价函数，确定模型预测控制器的整定参数；然后确定电感耦合等离子体产生系统的真实传递函数模型的不确定性等级及灵敏度函数边界值；最后以输出的稳态误差判决门限为约束，确定满足稳态误差和鲁棒稳定性条件的模型预测控制器的整定参数，提升了系统的时域输出性能。
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公开(公告)号：CN110308654A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910584854.1
申请日：2019-07-01
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于模型预测控制的电感耦合等离子体产生系统的整定方法，是以鲁棒稳定性条件、输出的稳态误差判决门限为约束，以最小化不同不确定性等级下的最大输出震荡量为整定目标，根据稳态误差判决门限和不同的电感耦合等离子体产生系统真实模型的不确定性等级自动获取最优整定参数。先建立电感耦合等离子体产生系统的名义数学模型；设计模型预测控制器，构造带约束的代价函数，确定模型预测控制器的整定参数；然后确定电感耦合等离子体产生系统的真实传递函数模型的不确定性等级及灵敏度函数边界值；最后以输出的稳态误差判决门限为约束，确定满足稳态误差和鲁棒稳定性条件的模型预测控制器的整定参数，提升了系统的时域输出性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106253893B
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201610571228.5
申请日：2016-07-19
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于集成电路领域，具体为一种基于人工神经网络算法的高精度微机补偿晶体振荡器。该晶体振荡器包括控制PC、控制电压产生模块和晶体振荡模块，控制电压产生模块由微处理器、D/A、A/D、温度传感器和频率计组成，其作用是在微处理器程序控制下，产生非线性补偿电压；其中，微处理器采用人工神经网络算法产生非线性补偿电压。本发明利用人工神经网络算法产生变容二极管两端所需的控制电压，通过对人工神经网络的训练，使得该网络能够以高精度逼近非线性函数，从而产生对温度呈非线性函数的控制电压，该电压通过控制变容二极管的容值精确补偿TCXO和VCTCXO的频率因温度变化产生的偏移，显著改善其频率稳定度。
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公开(公告)号：CN107742151A
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201710764743.X
申请日：2017-08-30
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06N3/061 , G06K9/6256 , G06N3/0454 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及中医脉象和人工智能领域，具体的说是一种中医脉象的神经网络模型训练方法。本发明包括以下步骤：通过传感器采集脉象信号的三种谱图：功率谱、倒谱和传递函数谱；根据谱图得到特征向量组data，并对特征向量组data进行归一化；将脉象信号进行分类，根据脉象种类的不同得到标签向量cbit，由此得到训练样本为Y＝(cbit，data)，其中cbit为目标输出，data作为神经网络的输入；建立神经网络模型，所述神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层；对神经网络进行训练。本发明基于神经网络，神经网络具有自适应的能力，对输入数据进行训练，更新权值和神经元数量，得到的神经网络模型可用于中医脉象的辅助诊断。
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公开(公告)号：CN119937712A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510081301.X
申请日：2025-01-20
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05F1/567
Abstract: 本发明属于模拟集成电路设计领域，具体涉及一种基于高阶温度补偿的带隙基准电路。本发明仅使用了两个运算放大器，两次借助运算放大器的钳位功能，先通过两个双极型晶体管的发射极‑基极电压的电压差产生具有一次项系数的PTAT电流，再产生具有对数项系数的CTAT电流，进而得到具有对数项系数的PTAT电流；然后使用电阻将这两种PTAT电流分别转化为具有一次项正温度系数的电压和具有对数项正温度系数的电压，并用这两种不同类型的正温度系数电压，对双极型晶体管的发射极‑基极电压的一次项负温度系数和对数项负温度系数进行补偿；最终得到零温度系数的基准输出电压。采用0.18μm工艺实现，可工业化，适用范围更普遍；且不受温度、电源电压、工艺波动的影响。
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公开(公告)号：CN118970068A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411091168.8
申请日：2024-08-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种高效稳定的多孔PtCoV燃料电池阴极催化剂的制备方法，属于新能源纳米材料领域及催化技术领域。主旨在于解决了Pt催化剂中贵金属原子利用率低、活性有限、稳定性差等问题。主要方案为采用静电纺丝技术将四水合乙酸钴Co(Ac)2·4H20、氧化二乙酰丙酮合钒C10H14O5V、氯铂酸H2PtCI6·6H2O与聚丙烯腈PAN、N，N‑二甲基甲酰胺构筑成PAN/Pt/Co/V复合纳米纤维，然后置于乙醇、水与氨水的混合溶液中，并加入正硅酸四乙酯，进行水解，在复合纤维表面包覆一层二氧化硅SiO2，随后进行高温热解与HF刻蚀，去除非活性的SiO2及过量的金属前驱体。利用过量过渡金属盐、PAN与SiO2包覆层的限域效应及高温驱动的柯肯达尔效应，有效制备了嵌在中空多孔碳纤维载体内的多孔PtCoV合金催化剂。
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公开(公告)号：CN118964285A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411088554.1
申请日：2024-08-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及集成电路领域，提供了一种应用于存内计算的可重构计算核。该发明旨在解决传统计算核设计固定、灵活性不足、扩展性差和能效提升有限的问题。主要方案包括由多个计算单元组成的阵列结构，每个计算单元可以与相邻的行和列的计算单元重新连接，实现计算核的重构。通过改变计算单元之间的连接方式，计算核可以在不同的操作模式之间切换，如横向移位、纵向累加等。这种设计使得计算核能够根据不同的计算任务动态调整其硬件结构，提高资源利用率和计算效率。本发明适用于需要高性能计算和低功耗的场景，如数据密集型应用、矩阵运算、卷积操作和神经网络推理等。
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