一种SET/CMOS混合器件模型的建立及特性分析

本文基于一种单电子晶体管数学模型（改进的MIB模型），实现其SPICE宏模型。提出一种改进型SET／CMOS混合器件模型，并用SPICE对其I-V特性进行了仿真验证，仿真结果证实了电流与电压具有线性关系。此混合模型的线性电流区可以在积分器以及滤波器电路中得到应用。     

H+离子敏场效应传感器的SPICE模型仿真分析

本文从离子敏场效应晶体管(ISFET)的传感机理出发,利用计算机辅助设计软件(SPICE)建立了ISFET的物理模型。借助此模型,对器件的电学行为进行了模拟,仿真结果与实验数据取得了良好的一致性。     

通用电路分析程序SPICE-Ⅱ的功能和使用

<正> (二) 7.半导体器件到目前已经描述的元件只需很少的参数值就完全说明了元件的电学特性。然而在SPICE程序中包括的四种半导体器件的模型需要很多参数值。而且,在电路中很多器件常常是由同一组器件模型参数来定义的。由于这原因,一组器件模型参数是在一张单独的·MODEL卡片上定义的并且指定一个唯一的模型名字。然后SPICE中器件元件卡片调用这个模型名字。这种方法避免了在每张器件元件卡片上说明所有的模型参数。     

通用电路模拟程序浅谈

SPICE—2,SPICE—3以及VLAB和DSPICE是目前应用较广泛的通用电路模拟程序。本文介绍了这些程序的分析类型,电路元件,器件模型以及它们之间的区别。     

流行电路仿真分析软件的功能和特点

一、SPICE电路分析仿真软件系列普遍使用的用于模拟电路仿真的SPICE(Simulation Program withIntegrated Circuit Emphasis)软件,是20世纪80年代世界上应用最广的电路设计软件,于1972年由美国加州大学伯克利分校的计算机辅助设计小组利用FORTRAN语言开发而成,主要用于大规模集成电路的计算机辅助设计。SPICE的正式实用版SPICE 2G在     

基于HPVEE的数字电路器件仿真及其在测试上的应用

介绍了使用HPVEE (图形编程语言 )进行通用数字集成电路 (包括组合电路和时序电路 )器件仿真的方法 ,给出了利用该仿真电路实现通用数字集成电路的在线测试与故障诊断的具体实例。     

非线性电路分析系统的设计及仿真研究

针对MATLAB在解析高阶非线性电路时存在的困难以及与当前主流电路系统分析软件的不兼容性,设计了基于MATLAB平台并兼容SPICE规范的电路分析系统.研究的主要内容有:使用离散化伴随模型降维方法得到非线性器件的直接与递归线性化仿真模型,用四象限法进行非线性电路的直流计算,对时域线性多步数值积分方法的初值、步长和断点进行了优化设计.结果表明:系统保证了电路的仿真精度,大大加快了仿真速度,且降低了对工作平台的要求,弥补了 MATLAB平台在高阶非线性电路仿真方面的不足.     

通信传输中电流镜放大器模块设计

本文基于0.25um N阱硅栅CMOS标准工艺,设计了一个工作电压为2.5V的CMOS单级和两级全差分运算放大器。在该设计过程中,应用理论计算与仿真设计相结合的方法对器件参数进行设定,即在应用CMOS管电流-电压公式理论计算的基础上,通过SPICE软件对电路进一步仿真设计。首先针对设计指标要求设计了单级运放,得到的性能指标如下:增益是54.14d B,单位增益带宽是536.16MHz,输出摆幅是0.81V。     

霍尔传感器响应时间的物理仿真分析

针对互补金属氧化物半导体(CMOS)霍尔传感器的灵敏度和采集带宽问题,对CMOS霍尔传感器的时间限制进行了仿真分析。对现代物理模拟器对CMOS霍尔传感器的瞬态特性进行分析,采用CMOS技术实现了方形霍尔传感器的三维模型,通过电流输运模型对硅器件的磁场效应进行了数值模拟。为了分析响应时间,对整个电路进行了混合模SPICE物理模拟,即三维器件加偏压方案。仿真结果表明:模型化设备的响应时间很快,采集带宽在兆赫范围内。沉降时间主要取决于传感器的物理结构,更高浓度的N孔可以实现更快的霍尔器件,但这将降低传感器的灵敏度。     

基于HPVEE的数字电路器件仿真及其在测试上的应用

介绍了使用ＨＰＶＥＥ（图像编程语言）进行通用数字集成电路（包括组合电路和时序电路）器件仿真的方法,给出了利用该仿真电路实现通用数字集成电路的在线测试与故障诊断的具体实例。     

基于惩罚机制的P2P电子商务模型

在电子商务中,现有信任模型的惩罚机制只是对交易失败次数进行惩罚,忽略了交易金额的重要性。针对该问题,提出一种惩罚模型,同时考虑交易的失败次数和失败金额,从而达到过滤恶意节点欺骗惩罚机制的目的。对信任机制的有效性和抗攻击性进行实验验证。结果表明,所提出的信任机制优于其他现有的方法,能够有效地应用于P2P电子商务系统中。     

基于重复博弈和惩戒机制的P2P协作激励信誉模型

现有的信任模型在计算节点信任度方面存在时间复杂度和通信报文量均比较高的问题,而且没有考虑到理性节点比率和节点耐心程度对信任模型的影响.在研究已有模型的基础上引入惩戒机制,建立一种基于重复博弈理论和惩戒机制的P2P网络信誉模型,以达到激励节点协作的目的.通过分析P2P网络中的不协作均衡,描述了基于惩戒思想的信誉机制;利用重复博弈理论分析了此机制下节点的重复交易行为,提出并证明了考虑理性节点比率和节点耐心程度的协作均衡定理;最后得出了一个协作条件,在此条件下,节点将慑于惩戒机制而采取协作策略.实验结果表明,该模型在促进节点协作方面是有效的.     

基于ESS均衡的电子商务信任模型

引入ESS均衡,提出一种新的基于动态博弈理论的电子商务信任模型,包括电子商务信任博弈、信任扩散机制及其算法。理论模型发现：信用体系不健全是导致电子商务不诚信行为频繁发生的根源,而选择信任策略的交易者个数、交易者信息交换难度以及信任相比于不信任的剩余收益等因素决定着信任的扩散。仿真实验结果表明,该模型克服了现有信任理论的静态分析局限性,提高了电子商务信任问题研究的可信度和逼真度。据此,提出了增强信任激励、提高交易者信任行为的收益比较优势以及增大电子商务交易网站的信息交换技术投入等措施建议。     

面向选择推荐节点的P2P网络信任模型

对等网（P2P）具有开放性、匿名性等特点,节点之间的交互类型复杂多样并且具有较小的重复交互性,导致其节点之间的信任关系难以确定。提出一种基于选择节点的P2P网络信任模型,通过直接信任和推荐信任得到节点综合信任值。选择推荐节点时,使用推荐节点与交互节点信任值相似度作为标准,以其信任差值最小的推荐节点作为被选择节点;同时,针对共谋团体的团伙欺骗,提出连带惩罚机制以及对提供可靠消息节点的奖励机制。仿真实验结果表明,该模型不但具有抗恶意节点攻击的能力,同时还具有较高的自适应能力。     

一种移动环境中的P2P网络信任模型

针对移动P2P网络大规模分布式和高度动态性的特点,提出一种基于动态反馈机制的信任模型.该模型引入了距离因子和推荐因子两个参数来控制推荐信任链的规模,提高推荐信任度的准确性.模型将反馈机制和惩罚机制集成到节点间的近期信任度和长期信任度的更新计算之中,提高了模型随时间和历史变化的动态适应性.模拟实验表明,该模型具有很好的动态适应能力,能够有效隔离恶意节点.     

P2P网络环境下基于推荐的信任模型

基于网络中节点之间不仅仅局限于直接交易建立起来的信任关系,还包括了第三方推荐信任的事实,提出了在P2P网络环境下基于推荐的信任模型。该模型用成功次数与失败次数在总交易数目中的比例作为直接信任度,将交易信誉与推荐信誉明确区分出来,引入了偏移因子计算推荐节点的可信性,通过惩罚因子和风险因素动态平衡节点直接信任度和其他节点的推荐信任度,得到目标节点的综合信任值,并给出仿真实验验证。实验结果证明,模型计算的综合信任值更趋近其真实值,并且能抵抗恶意节点的诋毁、协同作弊等威胁。     

P2P网络环境下抑制节点虚假评价的全局信任模型

针对P2P网络环境下节点提交虚假信任评价问题,提出节点评价可信度计算方法,并利用该方法构造一种全局信任模型,给出了模型的数学描述与分布式实现.该方法的基本原理是利用反馈控制机制将评价可信度反馈到本地信任值计算阶段,间接地影响节点的全局信任值.评价可信度低的节点会受到系统的惩罚,它的全局信任值会降低,反之亦然.仿真结果表明所提出的模型较以前的模型对于虚假评价有更强的识别能力.     

电子商务中认证信任模型的选择和应用

随着电子商务的开展，交易的安全性已经成了电子商务顺利进行的关键，其中重要的一部分就是对交易各方身份进行认证，因此需要在交易各方中建立一种信任关系，信任模型就是描述这种信任关系的工具，在电子商务系统的设计阶段就需要根据系统设计目标选择信任模型，确定信任策略。该文讨论了几种主要的信任模型的优缺点以及在实际应用中应注意的一些问题，并提出了在电子商务中选择和应用信任模型的方案。     

应用于P2P电子商务的信任评估模型

P2P环境下的电子商务比传统电子商务更方便、更灵活,但用户也面临着更大的安全威胁和风险。为了解决P2P电子商务中的安全问题,提出了一种基于感知风险度的P2P电子商务信任模型APR。引入感知风险度的概念,综合多维的风险因素用以辅助计算网络中节点实体的信任度,并给出了完整的综合直接信任与推荐信任的方法。仿真实验证明,与其他的信任模型相比,APR可以保证信任评估的准确率,提高节点的抗风险能力。     

面向价值的O2O电子商务信任预测模型

电子商务市场所面临的信用欺诈制约了O2O电子商务的快速发展。针对电子商务交易各方利益不平衡的问题,设计了一种面向价值的O2O电子商务信任预测模型。在该模型中,综合考虑了交易评价、交易时间、交易金额、交易次数、已有声誉值、评价的可信度等多种影响因素,利用置信因子对局部声誉和全局声誉进行整合,预测线下商家和消费者的信任度。实验证明,该信任模型能够有效计算线下商家和消费者的动态信任度,并对不诚信交易行为具有较强的防御能力,可实时更新O2O电子商务交易各方的信任度。