李博
- 作品数：5 被引量：11H指数：3
- 供职机构：西南科技大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金四川省教育厅资助科研项目四川省教育厅科学研究项目更多>>
- 相关领域：医药卫生电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 45 nm MOSFET毫米波小信号等效电路模型参数提取技术被引量：3
- 2019年
- 为了有效地表征45nm MOSFET毫米波频段下的电学特性,研究了其高频等效电路的建模方法。基于45nm MOSFET的器件物理结构及其导纳参数分析,通过综合考虑器件的本征物理特性、管脚及测试寄生特性,提出了一种准静态近似的高频等效电路模型及其参数直接提取的高精度简化算法,以此来统一表征模型参数从强反型区到弱反型区的偏置依赖性,并使之在不同偏置条件下的特性表征具有良好的连续性,以便于移植到商业仿真设计自动化工具中。通过ADS2013仿真工具的散射参数模拟结果与测量数据的一致性比较,验证了所建模型的实用性及其参数提取算法的准确性,并表征了45nm器件的偏置依赖性。
- 李博王军
- 关键词：纳米MOSFET小信号等效电路毫米波散射参数
- 面向低功耗高频应用的40 nm MOSFET漏极电流噪声建模
- 2019年
- 针对40 nm MOSFET和表征其噪声机理的漏极电流噪声进行了研究,从强反型区到弱反型区对高频特性进行了测量和分析,建立了一个基于物理的40 nm MOSFET漏极电流噪声简洁模型。77 K和300 K温度条件下的研究结果表明:在低压弱相互作用条件下,40 nm MOSFET的高频噪声机理由受抑制的散粒噪声转变为热噪声。这个噪声机理的发现有利于纳米级MOSFET在弱反型区的高频建模和低功耗应用。
- 徐振洋李博王军
- 关键词：纳米MOSFET噪声机理低功耗
- 基于小波特征分析的手指动作识别研究被引量：1
- 2011年
- 目的:本文利用表面肌电(sEMG)信号来研究多种手指组合动作的识别问题。方法:在对采集的四个通道sEMG信号进行降噪预处理的基础上,采用移动加窗处理方法来提取关于手指运动状态的信号活动段,再分析各个信号活动段的小波系数统计特征,进而利用多类支持向量机(SVM)分类算法来实现手指组合动作的识别。结果:动作识别率最高达到100%。结论:所采用方法能够有效地识别多种手势动作,并为后续基于肌电信号的实时人机接口系统的研究奠定了理论基础。
- 李博李强
- 关键词：肌电信号小波包支持向量机
- 表面肌电信号采集与降噪处理被引量：4
- 2011年
- 目的:本文以设计的表面肌电(sEMG)信号采集系统为基础,探讨sEMG信号中的降噪处理问题。方法:结合sEMG信号的噪声影响情况,首先利用带通滤波器消除肌电信号频带外噪声,再通过频谱插值法来抑制工频干扰分量,最后使用小波分析方法来削弱肌电信号频带内噪声。结果:通过对检测sEMG信号的降噪处理,信号噪声得到明显抑制。结论:所设计采集系统能够获得满意的sEMG信号检测效果,所采用降噪方法能够有效提高sEMG信号的质量。
- 付聪李强李博
- 关键词：表面肌电信号降噪
- 基于谱插值与经验模态分解的表面肌电信号降噪处理被引量：3
- 2010年
- 根据表面肌电（surface electromyography,sEMG）信号的噪声特性来探讨其降噪方法的应用问题。采用谱插值法来削弱工频干扰以避免工频处的肌电信息成分丢失,再选取通过经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）方法获得的内在模态函数（intrinsic mode function,IMF）分量作小波软阈值分析,并将部分明显的低频IMF干扰分量及冗余分量去除,然后对相应IMF分量进行重构便可得到降噪处理后的sEMG信号。仿真和真实信号的降噪实验结果表明,sEMG信号质量能够得到有效提高,所采用方法具有较好的sEMG信号噪声抑制效果。
- 李强李博杨基海
- 关键词：表面肌电信号降噪经验模态分解
