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HEMT Transistor Noise modeling using generalized radial basis function

机译:HEMT晶体管噪声建模使用广义径向基函数

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摘要

In this paper, one important architecture of neural networks named a generalized radial basis function (GRBF) is applied in order to model HEMT Transistor Noise Parameters dependence on bias conditions such as dc drain-to-source voltage, dc drain-to-source current, frequency and S-parameters that can accurately predict transistor noise parameters in a wide frequency ranges for all bias points from the operating range including transistor S-parameters.
机译:在本文中,应用了名为广义径向基函数(GRBF)的神经网络的一个重要架构,以便模拟HEMT晶体管噪声参数依赖于偏置条件,例如DC漏极 - 源电压,DC漏极 - 源电流可以精确地预测宽频范围内的晶体管噪声参数的频率和S参数,用于从包括晶体管S参数的操作范围的所有偏置点。

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