【摘 要】
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本文介绍了深亚微米工艺条件下Memory特征参数提取的方法,并对其中涉及的关键问题如激励波形自动生成算法,Memory非活动存储单元精简和互连线RLC网络压缩算法,以及特征参数提
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本文介绍了深亚微米工艺条件下Memory特征参数提取的方法,并对其中涉及的关键问题如激励波形自动生成算法,Memory非活动存储单元精简和互连线RLC网络压缩算法,以及特征参数提取算法进行了详细的探讨。实验证明上述Memory特征参数提取方法可以快速准确的进行深亚微米工艺下Memory特征参数提取及建模。 我们借鉴当今深亚微米工艺下集成电路设计流程,结合Memory的功能和结构特点,给出了Memory特征参数提取的流程,该流程包括互连线寄生RLC参数提取,激励波形自动生成,互连线网络压缩和memory非活动单元及外围电路精简,同时也包括电路仿真和参数库的构建。 激励波形的质量直接影响到特征参数提取结果的质量,如何自动生成正确而又简练完备的激励波形,是工艺参数提取的关键之一。我们借鉴时序电路逻辑参数自动生成的算法,针对memory的功能特点进行了修改,从而得到了Memory特征参数提取的激励波形自动生成算法,该算法将在本文第三章中介绍。 本文第四,第五章分别详细介绍了应用网络压缩算法对互连线RLC网络进行电路精简,针对Memory存储单元状态特点进行的非活动存储单元精简,和针对Memory地址解码,信号放大等外围电路中“静止”晶体管的精简。实际应用中证明上述电路精简方法可以在保持较好的精度的同时显著缩小电路规模,节省仿真时间。
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