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@qwer123123

概算用のCMOS

Last updated at Posted at 2025-02-08

image.png
https://kobaweb.ei.st.gunma-u.ac.jp/lecture/2009lecture-4.pdf

# NMOSソース接地回路の設計計算
import numpy as np

# 与えられたパラメータ
Vth = 0.6  # 閾値電圧 [V]
k_prime = 160e-6  # k' = μCox [A/V^2]
Vdd = 3.3  # 電源電圧 [V]
W_L_1 = 100 / 0.5  # 初期の W/L
W_L_2 = 200 / 0.5  # 変更後の W/L
Id_1 = 1e-3  # 初期のドレイン電流 [A]
Id_2 = 2e-3  # 変更後のドレイン電流 [A]

# (VGS - VTH) を求める
VGS_minus_VTH_1 = np.sqrt((2 * Id_1) / (k_prime * W_L_1))
VGS_1 = VGS_minus_VTH_1 + Vth

# gm を求める
gm_1 = (2 * Id_1) / VGS_minus_VTH_1

# Rd を求める (ゲイン 20dB の条件より)
gain_1 = 10  # 20dB = 10倍
Rd = gain_1 / gm_1

# W/L を変更した場合
gm_2 = (2 * Id_2) / VGS_minus_VTH_1
gain_2 = gm_2 * Rd

gain_2_dB = 20 * np.log10(gain_2)

# 結果を表示
print(f"初期状態: W/L = 100/0.5um")
print(f"  VGS = {VGS_1:.2f} V")
print(f"  gm = {gm_1:.2e} S")
print(f"  Rd = {Rd:.2f} Ω")
print(f"  ゲイン = {gain_1:.2f} 倍 = {20 * np.log10(gain_1):.2f} dB")
print("\n")
print(f"変更後: W/L = 200/0.5um")
print(f"  gm = {gm_2:.2e} S")
print(f"  ゲイン = {gain_2:.2f} 倍 = {gain_2_dB:.2f} dB")



import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sympy import symbols, Eq, solve

# シンボリック変数の定義
mu_Cox, W, L, Veff, Vds, VA = symbols('mu_Cox W L Veff Vds VA')

# Ids の式
Ids_expr = (mu_Cox / 2) * (W / L) * Veff**2 * (1 + Vds / VA)

# 数値計算用パラメータ
Vth = 0.6  # 閾値電圧 [V]
k_prime = 160e-6  # k' = μCox [A/V^2]
Vdd = 3.3  # 電源電圧 [V]
W_L_1 = 100 / 0.5  # 初期の W/L
W_L_2 = 200 / 0.5  # 変更後の W/L
Id_1 = 1e-3  # 初期のドレイン電流 [A]
Id_2 = 2e-3  # 変更後のドレイン電流 [A]
VA_value = 10  # チャネル長変調係数 (仮の値)

# VGS の範囲を設定
VGS_values = np.linspace(0.4, 2.0, 100)
Id_values = []

# Ids を計算
for VGS in VGS_values:
    if VGS > Vth:
        Veff = VGS - Vth
        Id = (k_prime * W_L_1 / 2) * Veff**2 * (1 + Vdd / VA_value)
    else:
        Id = 0
    Id_values.append(Id)

# プロット
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(VGS_values, Id_values, label="Id vs Vgs", color='b')
plt.axvline(x=Vth, color='r', linestyle='--', label="Vth")
plt.xlabel("Vgs [V]")
plt.ylabel("Ids [A]")
plt.title("NMOS Saturation Region: Id vs Vgs with Channel Length Modulation")
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

# (VGS - VTH) を求める
VGS_minus_VTH_1 = np.sqrt((2 * Id_1) / (k_prime * W_L_1))
VGS_1 = VGS_minus_VTH_1 + Vth

# gm を求める
gm_1 = (2 * Id_1) / VGS_minus_VTH_1

# Rd を求める (ゲイン 20dB の条件より)
gain_1 = 10  # 20dB = 10倍
Rd = gain_1 / gm_1

# W/L を変更した場合
gm_2 = (2 * Id_2) / VGS_minus_VTH_1
gain_2 = gm_2 * Rd

gain_2_dB = 20 * np.log10(gain_2)

# 結果を表示
print(f"初期状態: W/L = 100/0.5um")
print(f"  VGS = {VGS_1:.2f} V")
print(f"  gm = {gm_1:.2e} S")
print(f"  Rd = {Rd:.2f} Ω")
print(f"  ゲイン = {gain_1:.2f} 倍 = {20 * np.log10(gain_1):.2f} dB")
print("\n")
print(f"変更後: W/L = 200/0.5um")
print(f"  gm = {gm_2:.2e} S")
print(f"  ゲイン = {gain_2:.2f} 倍 = {gain_2_dB:.2f} dB")




import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sympy import symbols, Eq, solve

# シンボリック変数の定義
mu_Cox, W, L, Veff, Vds, VA = symbols('mu_Cox W L Veff Vds VA')

# Ids の式
Ids_expr = (mu_Cox / 2) * (W / L) * Veff**2 * (1 + Vds / VA)

# 数値計算用パラメータ
Vth = 0.6  # 閾値電圧 [V]
k_prime = 160e-6  # k' = μCox [A/V^2]
Vdd = 3.3  # 電源電圧 [V]
W_L_1 = 100 / 0.5  # 初期の W/L
W_L_2 = 200 / 0.5  # 変更後の W/L
Id_1 = 1e-3  # 初期のドレイン電流 [A]
Id_2 = 2e-3  # 変更後のドレイン電流 [A]
VA_value = 10  # チャネル長変調係数 (仮の値)

# Vds の範囲を設定 (-10V から 10V)
Vds_values = np.linspace(-10, 10, 100)
Id_values = []
Veff_fixed = 2.0  # 固定した Veff の値

# Ids を計算
for Vds in Vds_values:
    Id = (k_prime * W_L_1 / 2) * Veff_fixed**2 * (1 + Vds / VA_value)
    Id_values.append(Id)

# Vds における Ids = 0 の値を求める
Vds_zero = None
for i in range(len(Id_values)):
    if Id_values[i] <= 0:
        Vds_zero = Vds_values[i]
        break

if Vds_zero is not None:
    print(f"Ids = 0 となる Vds: {Vds_zero:.2f} V")
else:
    print("Ids = 0 となる Vds は見つかりませんでした。")

# 縦軸の最小値を求める
Id_min = min(Id_values)

# プロット
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(Vds_values, Id_values, label="Id vs Vds", color='b')
plt.xlabel("Vds [V]")
plt.ylabel("Ids [A]")
plt.title("NMOS Saturation Region: Id vs Vds with Channel Length Modulation")
plt.ylim(0, max(Id_values) * 1.1)  # 縦軸を0から最大値の1.1倍まで設定
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

# (VGS - VTH) を求める
VGS_minus_VTH_1 = np.sqrt((2 * Id_1) / (k_prime * W_L_1))
VGS_1 = VGS_minus_VTH_1 + Vth

# gm を求める
gm_1 = (2 * Id_1) / VGS_minus_VTH_1

# Rd を求める (ゲイン 20dB の条件より)
gain_1 = 10  # 20dB = 10倍
Rd = gain_1 / gm_1

# W/L を変更した場合
gm_2 = (2 * Id_2) / VGS_minus_VTH_1
gain_2 = gm_2 * Rd

gain_2_dB = 20 * np.log10(gain_2)

# 結果を表示
print(f"初期状態: W/L = 100/0.5um")
print(f"  VGS = {VGS_1:.2f} V")
print(f"  gm = {gm_1:.2e} S")
print(f"  Rd = {Rd:.2f} Ω")
print(f"  ゲイン = {gain_1:.2f} 倍 = {20 * np.log10(gain_1):.2f} dB")
print("\n")
print(f"変更後: W/L = 200/0.5um")
print(f"  gm = {gm_2:.2e} S")
print(f"  ゲイン = {gain_2:.2f} 倍 = {gain_2_dB:.2f} dB")





import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# パラメータ設定 (適切な値に変更)
W = 10e-6   # チャンネル幅 (m)
L = 1e-6    # チャンネル長 (m)
mu_Cox = 100e-6  # 移動度×酸化膜容量 (A/V^2)
VT = 0.7    # しきい値電圧 (V)

# VG の範囲を設定
VG = np.linspace(VT, 2.0, 100)  # VT 以上でプロット

# 計算式
factor = ((W / (2 * L)) * mu_Cox) ** 0.5
ID_mod = factor * (VG - VT)

# プロット
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(VG, ID_mod, label=r'$\left( \frac{W}{2L} \mu_{Cox} \right)^{0.5} (V_G - V_T)$')
plt.xlabel(r'$V_G$ (V)')  # 横軸ラベル
plt.ylabel(r'$I_{D,mod}$')  # 縦軸ラベル
plt.title('Modified Drain Current vs Gate Voltage')
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

カレントミラー負荷を用いた増幅器

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# パラメータ設定
A_in = 10e-3  # 入力信号の振幅 (20mV_pp のため、10mV_peak)
G = -45        # 増幅率 (Gain)
f = 1e6       # 周波数 (1MHz, 適宜調整)
T = 1 / f     # 周期
t = np.linspace(0, 2*T, 1000)  # 2周期分の時間

# 入力信号 V_in
V_in = A_in * np.sin(2 * np.pi * f * t)

# 出力信号 V_out (増幅後)
V_out = G * V_in

# プロット
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(t * 1e6, V_in, color='red', label=r'$V_{in} = 10mV \cdot \sin(2\pi f t)$')
plt.plot(t * 1e6, V_out, color='blue', label=r'$V_{out} = G \cdot V_{in}$')

# 軸ラベルとタイトル
plt.xlabel("Time (µs)")  # 時間軸 (マイクロ秒)
plt.ylabel("Voltage (V)")  # 電圧軸
plt.title("Input and Amplified Sine Waves")
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()



import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.signal as signal

# パラメータ設定
gm1 = 1e-3  # S
gm6 = 5e-3  # S
ro2 = 100e3  # Ω
ro4 = 100e3  # Ω
ro6 = 50e3   # Ω
ro7 = 50e3   # Ω
Cc = 1e-12   # F
Cgs6 = 2e-12 # F
CL = 5e-12   # F

# ゲイン K の計算
K = gm1 * ((ro2 * ro4) / (ro2 + ro4)) * gm6 * ((ro6 * ro7) / (ro6 + ro7))
K_dB = 20 * np.log10(K)  # デシベル表記

# 極 (ポール) の計算
wp1 = 1 / (((ro2 * ro4) / (ro2 + ro4)) * gm6 * ((ro6 * ro7) / (ro6 + ro7)) * Cc)
wp2 = (gm6 * Cc) / (Cgs6 * CL + Cc * (Cgs6 + CL))

# ゼロの計算 (RHPゼロ)
wz = -gm6 / Cc

# 伝達関数の作成
num = [K, K * wz]  # 分子
den = [1, wp1 + wp2, wp1 * wp2]  # 分母
sys = signal.TransferFunction(num, den)

# 周波数応答プロット
w, mag, phase = signal.bode(sys)

plt.figure(figsize=(10, 6))

# ゲインプロット
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.semilogx(w, mag, label="Magnitude")
plt.xlabel("Frequency (rad/s)")
plt.ylabel("Magnitude (dB)")
plt.title("Bode Plot of the Transfer Function")
plt.grid(True)
plt.legend()

# 位相プロット
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.semilogx(w, phase, label="Phase", color='r')
plt.xlabel("Frequency (rad/s)")
plt.ylabel("Phase (degrees)")
plt.grid(True)
plt.legend()

plt.tight_layout()
plt.show()

# 計算結果出力
print("\n### 計算結果 ###")
print(f"K = {K:.2e} (linear), {K_dB:.2f} dB")
print(f"wp1 = {wp1:.2e} rad/s")
print(f"wp2 = {wp2:.2e} rad/s")
print(f"wz = {wz:.2e} rad/s (RHP Zero)")



import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.signal as signal

# パラメータ設定
gm1 = 1e-3  # S
gm6 = 5e-3  # S
ro2 = 100e3  # Ω
ro4 = 100e3  # Ω
ro6 = 50e3   # Ω
ro7 = 50e3   # Ω
Cc = 1e-12   # F
Cgs6 = 2e-12 # F
CL = 5e-12   # F
Rc = 1 / gm6  # RHPゼロを補償する抵抗

# Rc の値が 1/gm6 と等しい場合の回避策
denom = 1 - gm6 * Rc
if np.isclose(denom, 0):
    denom = 1e-9  # 非ゼロの小さい値に置き換える

# ゲイン K の計算
K = gm1 * ((ro2 * ro4) / (ro2 + ro4)) * gm6 * ((ro6 * ro7) / (ro6 + ro7))
K_dB = 20 * np.log10(K)  # デシベル表記

# 極 (ポール) の計算
wp1 = 1 / (((ro2 * ro4) / (ro2 + ro4)) * gm6 * ((ro6 * ro7) / (ro6 + ro7)) * Cc)
wp2 = (gm6 * Cc) / (Cgs6 * CL + Cc * (Cgs6 + CL))

# 修正されたゼロの計算 (RHPゼロの補償)
wz = - (gm6 / Cc) * (1 / denom)

# 伝達関数の作成
num = [K, K * wz]  # 分子
den = [1, wp1 + wp2, wp1 * wp2]  # 分母
sys = signal.TransferFunction(num, den)

# 周波数応答プロット
w, mag, phase = signal.bode(sys)

plt.figure(figsize=(10, 6))

# ゲインプロット
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.semilogx(w, mag, label="Magnitude")
plt.xlabel("Frequency (rad/s)")
plt.ylabel("Magnitude (dB)")
plt.title("Bode Plot of the Transfer Function with Compensation")
plt.grid(True)
plt.legend()

# 位相プロット
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.semilogx(w, phase, label="Phase", color='r')
plt.xlabel("Frequency (rad/s)")
plt.ylabel("Phase (degrees)")
plt.grid(True)
plt.legend()

plt.tight_layout()
plt.show()

# 計算結果出力
print("\n### 計算結果 ###")
print(f"K = {K:.2e} (linear), {K_dB:.2f} dB")
print(f"wp1 = {wp1:.2e} rad/s")
print(f"wp2 = {wp2:.2e} rad/s")
print(f"wz = {wz:.2e} rad/s (Compensated Zero)")
print(f"Rc = {Rc:.2e} Ω (Compensation Resistor)")



# 必要なライブラリのインポート
import numpy as np
import pandas as pd

# パラメータ設定
I_SS = 100e-6  # 差動対バイアス電流 (A)
I_6 = 200e-6   # トランジスタ6の電流 (A)
beta_1_2 = 100e-6  # 差動対のトランジスタの電流増幅係数
beta_6 = 150e-6    # トランジスタ6の電流増幅係数

C_L = 2e-12   # 負荷容量 (F)
C_C = 0.22 * C_L  # 補償容量 (F)

r_o4 = 100e3  # 出力抵抗 (Ω)
r_o2 = 80e3   # 出力抵抗 (Ω)
r_o5 = 50e3   # 出力抵抗 (Ω)
r_o6 = 90e3   # 出力抵抗 (Ω)
r_o7 = 70e3   # 出力抵抗 (Ω)
g_m3_4 = 1e-3  # 差動ペアのトランスコンダクタンス (S)

# トランスコンダクタンス計算
g_md = np.sqrt(beta_1_2 * I_SS)  # 差動対のトランスコンダクタンス (S)
g_m6 = np.sqrt(2 * beta_6 * I_6)  # トランジスタ6のトランスコンダクタンス (S)

# 抵抗計算
R_O1 = 1 / (1 / r_o4 + 1 / r_o2)  # 並列合成
R_O2 = 1 / (1 / r_o6 + 1 / r_o7)  # 並列合成

# 電圧利得計算
A_V = g_md * R_O1 * g_m6 * R_O2

# 利得帯域幅積 (GBW) 計算
GBW = g_md / (2 * np.pi * C_C)

# 同相除去比 (CMRR) 計算
CMRR = 2 * r_o5 * g_m3_4 * g_md * R_O1

# 出力抵抗
R_O = R_O2

# デシベル換算
A_V_dB = 20 * np.log10(A_V)  # 電圧利得のデシベル値
CMRR_dB = 20 * np.log10(CMRR)  # 同相成分除去比のデシベル値

# 計算結果をプリント関数で表示（デシベル値を含む）
print("=== Amplifier Calculations ===")
print(f"g_md  (S): {g_md:.6f}")
print(f"g_m6  (S): {g_m6:.6f}")
print(f"R_O1  (Ω): {R_O1:.2f}")
print(f"R_O2  (Ω): {R_O2:.2f}")
print(f"A_V      : {A_V:.6f} (linear), {A_V_dB:.2f} dB")
print(f"GBW  (Hz): {GBW:.2f}")
print(f"CMRR     : {CMRR:.2f} (linear), {CMRR_dB:.2f} dB")
print(f"R_O   (Ω): {R_O:.2f}")

# 設定パラメータ
beta_6 = 100e-6  # μnCox for transistor M6 (A/V^2)
I_6 = 10e-6      # Bias current for M6 (A)
beta_1_2 = 200e-6 # μnCox for transistors M1, M2 (A/V^2)
I_SS = 20e-6     # Tail current source (A)
C_L = 4e-12      # Load capacitance (F)

# トランスコンダクタンス計算
g_m6 = np.sqrt(2 * beta_6 * I_6)
g_md = np.sqrt(beta_1_2 * I_SS)

# コンペンセーション・コンデンサ計算
C_C_min = 0.22 * C_L

# 抵抗の設定
r_o4_prime = 100e3  # ohm
r_2 = 50e3          # ohm
r_o6_prime = 80e3   # ohm
r_7 = 40e3          # ohm

# 出力インピーダンス
R_O1 = 1 / (1/r_o4_prime + 1/r_2)  # 並列抵抗
R_O2 = 1 / (1/r_o6_prime + 1/r_7)  # 並列抵抗

# 電圧利得
A_V = g_md * R_O1 * g_m6 * R_O2
A_V_dB = 20 * np.log10(A_V)  # 電圧利得 (dB)

# 利得帯域幅積 (GBW)
GBW = g_md / (2 * np.pi * C_C_min)

# CMRR
r_o5 = 120e3  # ohm
g_m3_4 = 5e-6  # A/V (for transistors M3 and M4)
CMRR = 2 * r_o5 * g_m3_4 * g_md * R_O1

# 出力インピーダンス
R_O = R_O2

# 計算結果をプリント
print("=== オペアンプ設計パラメータ ===")
print(f"トランスコンダクタンス g_m6: {g_m6:.6e} S")
print(f"トランスコンダクタンス g_md: {g_md:.6e} S")
print(f"最小コンペンセーション・コンデンサ C_C_min: {C_C_min:.6e} F")
print(f"出力インピーダンス R_O1: {R_O1:.2f} Ω")
print(f"出力インピーダンス R_O2: {R_O2:.2f} Ω")
print(f"電圧利得 A_V: {A_V:.2e}")
print(f"電圧利得 A_V (dB): {A_V_dB:.2f} dB")
print(f"利得帯域幅積 GBW: {GBW:.2e} Hz")
print(f"同相分除去比 CMRR: {CMRR:.2e}")
print(f"出力インピーダンス R_O: {R_O:.2f} Ω")

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