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基于机器学习的GaN HEMT器件建模研究
本书是一本系统介绍GaNHEMT器件建模的最新技术和方法的专业著作。通过本书的研究与应用,能够推动GaNHEMT器件在5G6G通信、电力电子、射频功率放大等领域的进一步发展,提升相关电子系统的性能和可靠性,具有重要的学术价值和实际意义。本书全面介绍了GaNHEMT器件的建模与优化技术,涵盖从半导体材料的演进到现代优化算法与机器学习在GaN建模中的应用。内容首先回顾了GaN及其优势,随后深入探讨了微波网络参数、机器学习、小信号建模、噪声建模和大信号建模等核心问题。
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