Metadata-Version: 2.1
Name: gtdev
Version: 1.6.2
Summary: 高效碳基测试运算模块
Home-page: https://gitee.com/lxwk1spectre/gdevsample
Author: Spectre Lee
Author-email: lxwk1spectre@foxmail.com
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Description-Content-Type: text/markdown
License-File: LICENSE

# 高效碳基测试运算模块
gTixi适用于高效碳基芯片测试的函数库  
由魏楠和李若铭开发  
联系开发者：<lxwk1spectre@foxmail.com>  
gitee项目：<https://gitee.com/lxwk1spectre/gtdevj>
# 功能介绍
该模块主要用于芯片开发过程中的各种数据处理。包括从测试文件中提取数据，对曲线进行各种基本操作，以及各种类型器件的性能参数提取。
# 使用说明
## 安装gTixi库
在命令行中输入 pip3 install gTdev
## 一个简单的使用范例

```python
import pandas as pd
import gTdev#导入gTdev模块

#读取文件，测试文件已经放到同文件夹的data目录下，支持同时放入多个文件批量处理
testFiles = gTdev.gtfile(location='./data',X_Axis='GateV',Y_Axis='BulkV')
#gtfile的返回值为list，list里的元素为gTdev.gtfile.curve

#提取参数
result = []#用于存储提取到的参数
for curve in testFiles.curves:#对每个提取到的曲线分别处理
    #根据curve的x,y实例化反相器
    inv = gTdev.inverter(curve.x,curve.y)
    #提取反相器的转换阈值电压，增益，回滞，噪声容限-高，噪声容限-低，并放入result中
    result.append([curve.name, inv.Vm, inv.gain, inv.hys, inv.NMH, inv.NML])
#添加表头，转化为pandas的DataFrame格式化输出
result = pd.DataFrame(result,columns=['name',"Vm","gain","hys","NMH","NML"])
print(result)
```
# 文档
## 文件处理
### 曲线：curve
- class
- 用于存储单条曲线数据的类
#### curve(x, y, name='', info={})
- x,y
    - list
    - 曲线的x轴数据和y轴数据
- name
    - str
    - 曲线的名字
- info
    - dict
    - 曲线包含的其他信息，例如输出特性曲线的Vgs等信息
#### curve.curve
- turple
    - 值为(self.x,self.y)
#### curve.x, curve.y, curve.name, curve.info
见[构造函数说明](#曲线curve)
### 文件解析：gtfile()？
- class
- 从excel文件中获取特定列的数据
#### gtfile(key='.xls',location='./',X_Axis='GateV',Y_Axis="DrainI")
- key
    - str
    - 过滤excel文件的关键字
- location
    - str
    - 搜索文件的目录
- X_Axis, Y_Axis
    - str
    - X轴、Y轴的列名
- absY
    - bool
    - 提取曲线数据时，是否对Y取绝对值。
#### gtfile.files
- set
    - str
    - 被过滤出来的文件名
- gtfile.files.add(str)
    - 手动添加文件
- gtfile.files.clear(str)
    - 清空所有文件。
#### gtfile.curves
- list
    - curve
    - 提取到的曲线
#### gtfile.getFile()
根据self.key和self.location获取文件。文件会被保存到self.files中，可以使用set类的所有操作，比如使用self.files.add("/b.xls")手动添加文件。
#### gtfile.getcurves(absY=True)
根据self.X_Axis和self.Y_Axis获取曲线。
- absY
    - bool
    - 在提取Y_Axis时，默认会对Y的值取绝对值。设置为False时，Y轴数据不会取绝对值。

在实例化gtfile类时，会自动运行getfile()和getcurves()函数进行提取曲线，一般不需要使用这两个函数进行手动添加。

#### gtfile.cutcurve(start,end)
根据start和end的值，对曲线进行截取

## 通用: gTdev.gtdevCommon
### 物理量: gTdev.gtdevCommon.physicalQuantity
- class
- 用于存储提取出的参数的类
#### physicalQuantity(num,unit)
- 根据物理量的值和单位初始化物理量
#### physicalQuantity.num
- float
- 物理量的值
#### physicalQuantity.unit
- str
- 物理量的单位
#### physicalQuantity.__str__()
- 用于print物理量实例，默认保留4位有效数字，输出格式为 "{:.4g}{}".format(self.num,self.unit)

## 晶体管 gtmos
### gtmos.transcurve
分析转移曲线的类
#### transcurve(Vgs:list,Id:list)
- Vgs, Id
    - list
    - 源漏电流与栅压
#### transcurve.Ion, transcurve.Ioff, transcurve.OOR, 
#### transcurve.Vth, transcurve.Gm, transcurve.SS 
实例化类之后，不需要进行任何操作，即可直接读取电学参数,相应的计算会在读取的时候自动进行。  
返回值为physicalQuantity。可以直接print(output)或者使用output.num读取数值进行进一步计算。
- 提取方法
    - Ion：饱和电流
        - 曲线的最大值
    - Ioff：关态电流
        - 曲线的最小值
    - OOR：开关比
        - log(Ion/Ioff)
    - Vth:阈值电压
        - 见[VthMod](#transcurvevthmod)
    - Gm:跨导
        - 跨导的定义是dVgs/dId
        - 这里取的是跨导的最大值，
            - 以相邻两个点的斜率作为该点的导数dy/dx|x=x1 = (y1-y2)/(x1-x2)
    - SS:亚阈值摆幅
        - 定义：亚阈值区域中dVgs/dlog(Ids)
        - 对数坐标中求导，找到斜率最大的Vgs点
        - 在跨导最大的点两侧，将斜率大于0.85最大斜率的所有点作为线性区
        - 对线性区的点进行线性拟合的斜率即为亚阈值摆幅
#### transcurve.vthMod
- int
- 提取阈值电压的方法
    - 1：线性反向延长法
        - 求斜率，以斜率最大点左右，斜率大于0.8倍最大斜率的所有点为线性区
        - 线性回归，然后反向延长，与x轴的交点作为阈值电压
    - 0: 印刷电子学法
        - 将电流开根号
        - 一下步骤同线性反向延长法
    - 2：最大跨导法
        - 以跨导最大值的Vgs作为阈值电压
    - 3：指定电流法
        - 以指定的电流与转移特性曲线的交点作为阈值电压
#### transcurve.getVth(mod=None,x=None,y=None,limitCurr=10-7)
- 根据指定的计算方法，重新计算阈值电压。
- limitCurr
    - float
    - 用于提取阈值电压的参考电流，仅在指定电流法中生效。
#### transcurve.isFailure(failIg = 1e-7, failIonUp=0.001, failIonLow=1e-6,failOOR=1,failVth=3,failSS=2)
- 器件失效分析
- failIg = 1e-7
    - 栅电流过高则判断为栅漏电
- failIonUp=0.001
    - 饱和电流过高则判断为沟道短路
- failIonLow=1e-6
    - 饱和电流过低则判断为沟道断路
- failOOR=1
    - 开关比过低则判断为逻辑错误
- failVth=3
    - 阈值电压过高则判断为阈值异常
- failSS=2
    - 亚阈值摆幅过高则判断为亚阈值异常。
- 返回
    - list or False
    - 如果失效，则返回list，内容为所有可能的失效类型
    - 如果有效则返回False
## 反相器 gtInv
### gtInv.inverter
分析反相器参数的类
#### inverter(vin:float,vout:float,vdd:float)
- vin
    - 输入电压
- vout
    - 输出电压
- vdd
    - 工作电压
#### inverter.Vm, inverter.NMH, inverter.NML
#### inverter.hys, inverter.gain
实例化类之后，不需要进行任何操作，即可直接读取电学参数,相应的计算会在读取的时候自动进行。  
返回值为physicalQuantity。可以直接print(output)或者使用output.num读取数值进行进一步计算。
- 提取方法
    - Vm：转换阈值
        - 反相器曲线与y=x的交点的Vin作为转换阈值
    - NMH, NML：噪声容限
        - 反相器曲线上斜率为-1的点有两个，分别为(xH,yH)和(xL,yL)
        - NMH = xH-yL, NML = yH - xL
    - hys: 回滞
        - 反相器曲线与 y = (max(Vout)+min(Vout)) / 2 有两个交点
        - 两个交点的差作为回滞
    - gain：增益
        - dVout/dVin的最大值作为反相器增益
## 曲线处理工具 gtcurve
### gtcurve.smooth(args:list)
- 平滑曲线
- args
    - list
    - 待平滑的曲线
- 返回
    - list
    - 平滑后的list
### gtcurve.linearOfCurve(x,y,thres=0.8)
- 提取线性区
- x,y
    - list
    - 需要搜索线性区的曲线
- thres
    - float
    - 线性区搜索阈值
- 返回
    - list
    - 线性区的横坐标组成的列表
### gtcurve.findhys(x,y,type=0)
- 提取回滞
- x,y
    - list
    - 需要提取回滞的曲线
- type
    - int:0 or 1
    - 0: 以算数平均值为参考线提取回滞
    - 1: 以集合平均值为参考线提取回滞
- 返回
    - float
    - 提取到的回滞值
### gtcurve.wicNoise(data,fComplianceA=0.99e-2,dataOnly = False)
- 噪声评估
- data
    - list
    - 待分析的数据列表
- fComplianceA
    - float
    - 高于该值的电流不予分析
- dataOnly
    - bool
    - True：仅提取噪底
    - False：提取的同时生成图像
- 返回
    - float
    - 噪底值
# 版本迭代
## 1.6.0
- 241204
    - 添加指定电流法提取阈值电压的算法
## 1.5.4
- 241010
    - 添加失效分类的判断
## 1.5.2
- 240801
    - 修改失效分析函数的参量
## 1.5.2
- 240723
    - 修正Gm提取方案，避免PMOS的Gm会被提取为负值
    - 修改失效判断的逻辑，避免因数据类型带来的bug
## 1.5.0
- 240723
    - trancurve类添加GateI的记录
    - trancurve类添加判断器件失效的函数
## 1.4.0
- 240312
    - 修改了回滞的算法，以Vth或者Vm的变化作为回滞的值
    - 关态电流先平滑后提取
## 1.3.0
- 240125
    - 增加了listpara和paraname功能
    - 增加了提取噪声的功能
## 1.2.0
- 231008
    - 增加了稳定性
    - 曲线名添加了文件名以示区分不同的文件
    - 可以修改sheetName以适应不同的规范
## 1.1.0
- 230628
    - 优化了亚阈值摆幅的算法，如果关态附近电流波动太大，会尝试用不同的limit切除一部分数据，最终判断出最合适的线性区，再进行亚阈值摆幅的提取。
    - 将优化关态波动的算法应用的阈值电压的提取，和最大跨导的提取上
    - 曲线增加cut函数，可以截取一部分曲线进行分析。
## 1.0.0
- 230601
    - 正式上线
## 0.0.3
- 230522
    - 初始版本发布。
