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集成肖特基二极管的分裂栅碳化硅(SiC)MOSFET器件
1
作者
马超
陈伟中
张波
《电子与信息学报》
北大核心
2025年第9期3346-3352,共7页
该文提出一种集成肖特基二极管结构的新型分裂栅碳化硅MOSFET器件,有效改善传统DT-MOS器件的反向恢复与开关特性。该新型结构首先采用元胞内集成肖特基二极管技术替代传统DT-MOS的右侧沟道,其次采用分裂栅极集成技术代替传统槽栅设计,...
该文提出一种集成肖特基二极管结构的新型分裂栅碳化硅MOSFET器件,有效改善传统DT-MOS器件的反向恢复与开关特性。该新型结构首先采用元胞内集成肖特基二极管技术替代传统DT-MOS的右侧沟道,其次采用分裂栅极集成技术代替传统槽栅设计,将栅极分成了栅极G和源极S两个部分,中间由二氧化硅进行介质隔离。其作用包括:集成肖特基二极管抑制体二极管导通并消除双极退化效应;集成分裂栅与源极短接,减小栅漏耦合面积来降低反馈电容与栅电荷,且在接入高电位时形成电子积累层以提高电子密度。其结果显示:反向导通状态下,电流将从肖特基二极管流出,连接源极的分裂栅极将提升电子浓度从而提高电流密度;动态开关状态下,分裂栅结构通过屏蔽设计减小了栅极与漏极的耦合面积,有效降低了米勒平台电荷QGD并改善了开关性能。
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关键词
肖特基二极管
碳化硅MOSFET双极退化效应
分裂栅极
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职称材料
基于卷积神经网络的内窥镜图像识别及FPGA实现
被引量：
1
2
作者
刘生山
林金朝
+2 位作者
庞宇
王元发
周前能
《现代电子技术》
北大核心
2025年第11期156-162,共7页
为提高内窥镜病灶识别准确率和速度,减少检测仪器功耗,针对现有VGG16网络模型参数量大、FPGA加速困难等缺陷,文中提出一种改进VGG的图像识别电路系统,并将该系统首次应用于内窥镜图像病灶识别。首先,通过软件技术优化VGG算法卷积层和全...
为提高内窥镜病灶识别准确率和速度,减少检测仪器功耗,针对现有VGG16网络模型参数量大、FPGA加速困难等缺陷,文中提出一种改进VGG的图像识别电路系统,并将该系统首次应用于内窥镜图像病灶识别。首先,通过软件技术优化VGG算法卷积层和全连接层,增加自适应平均池化层;然后设计优化的卷积IP核,实现卷积和最大池化FPGA加速。为减少模型参数量,有效降低FPGA资源消耗,将改进网络层和批归一化层融合。实验结果表明,改进后的网络模型平均识别准确率为95.59%,模型大小为35.90 MB,相比原始网络准确率提升了3.24%,模型参数量减少92.99%。FPGA板级检测时间为0.55 s/张,相较ARM端和CPU端检测时间减少1509.06 s/张和0.14 s/张。通过优化和改进,提出的电路系统显著提升了内窥镜病灶识别的效率和准确率,有效降低了硬件资源消耗。
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关键词
卷积神经网络
VGG模型
FPGA
内窥镜图像识别
高层次综合工具
软硬协同
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职称材料
题名
集成肖特基二极管的分裂栅碳化硅(SiC)MOSFET器件
1
作者
马超
陈伟中
张波
机构
电子科技大学
重庆
邮电大学
重庆市集成电路协同创新中心
出处
《电子与信息学报》
北大核心
2025年第9期3346-3352,共7页
基金
重庆市自然科学基金面上项目(CSTB2024NSCQ-MSX1069)
重庆市创新与应用重大专项(CSTB2023TIAD-STX0014)。
文摘
该文提出一种集成肖特基二极管结构的新型分裂栅碳化硅MOSFET器件,有效改善传统DT-MOS器件的反向恢复与开关特性。该新型结构首先采用元胞内集成肖特基二极管技术替代传统DT-MOS的右侧沟道,其次采用分裂栅极集成技术代替传统槽栅设计,将栅极分成了栅极G和源极S两个部分,中间由二氧化硅进行介质隔离。其作用包括:集成肖特基二极管抑制体二极管导通并消除双极退化效应;集成分裂栅与源极短接,减小栅漏耦合面积来降低反馈电容与栅电荷,且在接入高电位时形成电子积累层以提高电子密度。其结果显示:反向导通状态下,电流将从肖特基二极管流出,连接源极的分裂栅极将提升电子浓度从而提高电流密度;动态开关状态下,分裂栅结构通过屏蔽设计减小了栅极与漏极的耦合面积,有效降低了米勒平台电荷QGD并改善了开关性能。
关键词
肖特基二极管
碳化硅MOSFET双极退化效应
分裂栅极
Keywords
Schottky diode
Bipolar degradation effect
Split gate
分类号
TN47 [电子电信—微电子学与固体电子学]
TN386.1 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的内窥镜图像识别及FPGA实现
被引量：
1
2
作者
刘生山
林金朝
庞宇
王元发
周前能
机构
重庆
邮电大学光电工程学院
重庆市集成电路协同创新中心
出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第11期156-162,共7页
基金
重庆市自然科学基金项目(cstc2021jcyj-msxmX0590)
重庆教委科学技术研究计划项目(KJQN202300637)。
文摘
为提高内窥镜病灶识别准确率和速度,减少检测仪器功耗,针对现有VGG16网络模型参数量大、FPGA加速困难等缺陷,文中提出一种改进VGG的图像识别电路系统,并将该系统首次应用于内窥镜图像病灶识别。首先,通过软件技术优化VGG算法卷积层和全连接层,增加自适应平均池化层;然后设计优化的卷积IP核,实现卷积和最大池化FPGA加速。为减少模型参数量,有效降低FPGA资源消耗,将改进网络层和批归一化层融合。实验结果表明,改进后的网络模型平均识别准确率为95.59%,模型大小为35.90 MB,相比原始网络准确率提升了3.24%,模型参数量减少92.99%。FPGA板级检测时间为0.55 s/张,相较ARM端和CPU端检测时间减少1509.06 s/张和0.14 s/张。通过优化和改进,提出的电路系统显著提升了内窥镜病灶识别的效率和准确率,有效降低了硬件资源消耗。
关键词
卷积神经网络
VGG模型
FPGA
内窥镜图像识别
高层次综合工具
软硬协同
Keywords
CNN
VGG model
FPGA
endoscopic image recognition
high⁃level synthesis tool
software and hardware synergy
分类号
TN911.73-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
集成肖特基二极管的分裂栅碳化硅(SiC)MOSFET器件
马超
陈伟中
张波
《电子与信息学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于卷积神经网络的内窥镜图像识别及FPGA实现
刘生山
林金朝
庞宇
王元发
周前能
《现代电子技术》
北大核心
2025
1
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职称材料
已选择
0
条
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引证文献
统计分析
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