MOM电容参数自动化提取方法及装置、计算机存储介质、电子设备与流程

mom电容参数自动化提取方法及装置、计算机存储介质、电子设备
技术领域
1.本技术涉及集成电路技术领域，具体涉及一种mom电容参数自动化提取方法及装置、计算机存储介质、电子设备。


背景技术：

2.mom电容电路模型作为工艺制造到电路设计的桥梁，随着工艺技术的不断发展，电路设计指标要求的不断提高，电路模型的准确性的要求也越来越高。
3.在构建mom电容电路模型时，需要依赖于一系列提取到的电路参数。现有的方案中，主要是根据测试数据利用数值分析的方法反推输出参数的初值，或者，再根据器件的物理结构和物理特性计算出参数的初值，最后再进行人工调整。这两种方式对于简单的电路模型来说有效，但随着器件特征尺寸的不断减小，寄生效应的增多使得等效电路模型所需的参数越来越多，结构也越来越复杂，由此导致，提取到电路参数的难度增大。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供一种mom电容参数自动化提取方法及装置、计算机存储介质、电子设备，用以克服或者缓解现有技术中存在的上述技术问题。
5.本技术采用的技术方案为：
6.第一方面，提供了一种mom电容的参数自动化提取方法，其包括：
7.基于设定的频率和/或幅值，确定mom电容的target图像，所述target图像包括c
11
、c
22
、c
12
、q
11
、q
22
、q
12
、r
11
、r
22
和r
12
图像，所述c
11
、c
22
、c
12
、 q
11
、q
22
、q
12
、r
11
、r
22
和r
12
图像是在不同频率点下配置对应target参数得到的图像，所述target参数包括c
11
、c
22
、c
12
、q
11
、q
22
、q
12
、r
11
、r
22
、r
12
；
8.将mom电容等效电路模型等效为π型二端口网络，以基于π型二端口网络来确定mom电容的c
ab
、c
ap
、c
bp
、c
sub
和r
sub
对应的初始参数值；
9.基于π型二端口网络的s参数矩阵、y参数矩阵以及mom电容中等效电路模型元件参数关系，对c
sub
和r
sub
对应的初始参数值进行调整；
10.将调整后的c
sub
和r
sub
的初始参数值以及未调整的c
ab
、c
ap
、c
bp
的初始参数值作为初始参数提取值；
11.选用c
ab
对应的初始参数提取值去拟合c
12
的低频段，分别选c
bp
、c
ap
对应的初始参数提取值去拟合图像c
11
、c
22
的低频段，选用c
sub
和r
sub
对应的初始参数提取值拟合图像c
11
、c
22
、c
12
的高频段以及q
11
、q
22
、q
12
、r
11
、r
22
、 r
12
的高频段，基于mom电容模型中元件参数之间的关系，拟合图像c
11
、 c
22
、c
12
、q
11
、q
22
、q
12
、r
11
、r
22
、r
12
的全频段，以对c
ab
、c
ap
、c
bp
、c
sub
和r
sub
对应的初始参数提取值进行优化，以得到c
ab
、c
ap
、c
bp
、c
sub
和r
sub
对应的实际参数提取值。
12.可选地，所述基于设定的频率和/或幅值，在mom电容的图像c
11
、c
22
、 c
12
、q
11
、q
22
、q
12
、r
11
、r
22
和r
12
参与后续处理步骤，包括：
对图像c
11
、c
22
、c
12
、q
11
、q
22
、q
12
、r
11
、r
22
和r
12
进行坏点去除处理；对图像c
11
、c
22
、c
12
、q
11
、q
22
、q
12
、r
11
、r
22
和r
12
进行平滑处理；基于设定的频率和/或幅值，在完成所述坏点去除处理和平滑处理的图像c
11
、 c
22
、c
12
、q
11
、q
22
、q
12
、r
11
、r
22
和r
12
参与后续处理步骤。
13.可选地，所述基于π型二端口网络来确定mom电容的c
ab
、c
ap
、c
bp
、c
sub
和r
sub
对应的初始参数值，包括：
14.基于如下公式，计算mom电容的c
ab
、c
ap
、c
bp
、c
sub
和r
sub
对应的初始参数值：y
series
＝-y
12
＝jωc
ab
，y
shunt_1
＝y
11
+y
12
＝jωc
ap
+jωc
sub
，，且c
ap
＝c
bp
。
15.可选地，所述基于π型二端口网络的s参数矩阵、y参数矩阵以及mom 电容中等效电路模型元件参数关系，对c
sub
和r
sub
对应的初始参数值进行调整，包括：
16.将π型二端口网络的s参数矩阵转换得到y参数矩阵，设上述y参数矩阵作为y
总
代表去除la、lb、ra、rb元件后的mom电容的导纳矩阵；
17.设y
上
代表c
ab
、c
ap
和c
bp
组成的导纳矩阵，根据所述y
总
和y
上
，确定衬底寄生效应组成的并联rc网络的导纳矩阵y
下
；
18.根据衬底寄生效应组成的并联rc网络的导纳矩阵y
下
，对c
sub
和r
sub
对应的初始参数值进行调整。
19.可选地，所述根据衬底寄生效应组成的并联rc网络的导纳矩阵y
下
，对 c
sub
和r
sub
对应的初始参数值进行调整，包括：
20.根据衬底寄生效应组成的并联rc网络的导纳矩阵y
下
，确定c
sub
和r
sub
对应的初始参数值之间的关联关系；
21.确定c
sub
和c
ap
对应的初始参数值之间的关联关系；
22.根据c
sub
和r
sub
对应的初始参数值之间的关联关系以及c
sub
和c
ap
对应的初始参数值之间的关联关系，对c
sub
和r
sub
对应的初始参数值进行调整。
23.可选地，若所述mom电容为中或小尺寸mom电容，所述分别选c
bp
、 c
ap
对应的初始参数提取值去拟合图像c
11
、c
22
的低频段，包括：选c
ap
对应的初始参数提取值去拟合图像c
22
的低频段，选c
bp
对应的初始参数提取值去拟合图像c
11
的低频段。
24.可选地，若所述mom电容为中或小尺寸mom电容，选用c
sub
和r
sub
对应的初始参数提取值拟合图像c
11
、c
22
、c
12
的高频段以及q
11
、q
22
、q
12
、r
11
、 r
22
、r
12
的高频段，包括：
25.选用c
sub
对应的初始参数提取值拟合图像c
11
、c
22
、c
12
的高频段以及q
11
、 q
22
、q
12
、r
11
、r
22
、r
12
的高频段；
26.选用r
sub
对应的初始参数提取值拟合图像c
11
、c
22
、c
12
的高频段以及q
11
、 q
22
、q
12
、r
11
、r
22
、r
12
的高频段。
27.可选地，所述的方法，还包括：确定mom电容的la(lb)、ra(rb)对应的初始参数值；
28.选用la(lb)、ra(rb)对应的初始参数值拟合图像c
11
、c
22
、c
12
和q
11
、q
22
、 q
12
的全频段，以对la(lb)、ra(rb)对应的初始参数值进行优化，得到la(lb)、 ra(rb)对应的实际参数提取值。
29.第二方面提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机可执行
程序，所述计算机可执行程序被运行以实施权利要求1-8任一所述方法。
30.第三方面提供一种电子设备，所述电子设备包括存储器以及处理器，所述存储器上用于存储计算机可执行程序，所述处理器用于运行所述计算机可执行程序以实施本技术任一实施例所述方法。
31.本技术实施例的技术方案中，基于设定的频率和/或幅值，确定mom电容的target图像，所述target图像包括c
11
、c
22
、c
12
、q
11
、q
22
、q
12
、r
11
、r
22
和r
12
图像，所述c
11
、c
22
、c
12
、q
11
、q
22
、q
12
、r
11
、r
22
和r
12
图像是在不同频率点下配置对应target参数得到的图像，所述target参数包括c
11
、c
22
、c
12
、 q
11
、q
22
、q
12
、r
11
、r
22
、r
12
；将mom电容等效电路模型等效为π型二端口网络，以基于π型二端口网络来确定mom电容的c
ab
、c
ap
、c
bp
、c
sub
和r
sub
对应的初始参数值；基于π型二端口网络的s参数矩阵、y参数矩阵以及mom电容中等效电路模型元件参数关系，对c
sub
和r
sub
对应的初始参数值进行调整；将调整后的c
sub
和r
sub
的初始参数值以及未调整的c
ab
、c
ap
、c
bp
的初始参数值作为初始参数提取值；选用c
ab
对应的初始参数提取值去拟合c
12
的低频段，分别选c
bp
、c
ap
对应的初始参数提取值去拟合图像c
11
、c
22
的低频段，选用 c
sub
和r
sub
对应的初始参数提取值拟合图像c
11
、c
22
、c
12
的高频段以及q
11
、 q
22
、q
12
、r
11
、r
22
、r
12
的高频段，基于mom电容模型中元件参数之间的关系，拟合图像c
11
、c
22
、c
12
、q
11
、q
22
、q
12
、r
11
、r
22
、r
12
的全频段，以对 c
ab
、c
ap
、c
bp
、c
sub
和r
sub
对应的初始参数提取值进行优化，以得到c
ab
、c
ap
、 c
bp
、c
sub
和r
sub
对应的实际参数提取值，从而降低了提取电路参数的难度，可以有效应用于不同尺寸的mom电容的电路模型。
附图说明
32.图1为本技术实施例一种mom电容的参数自动化提取方法的流程示意图；
33.图2为本技术实施例步骤s101的流程示意图；
34.图3为本技术mom电容的等效电路示意图；
35.图4为本技术实施例步骤s103的流程示意图；
36.图5为本技术实施例调整初始参数值的流程示意图；
37.图6为本技术实施例电子设备的结构示意图；
38.图7为本技术实施例一种电子设备的具体硬件结构示意图。
具体实施方式
39.为使本技术要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
40.为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
41.此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知结构、方法、装置、实现或者操作以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。
42.此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要
性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本公开的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。符号“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
43.在本公开中，除非另有明确的规定和限定，“连接”等术语应做广义理解，例如，可以是电连接或可以互相通讯；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本公开中的具体含义。
44.图1为本技术实施例一种mom电容的参数自动化提取方法的流程示意图；如图1所示，其包括：
45.s101、基于设定的频率和/或幅值，确定mom电容的target图像；
46.其中，所述target图像包括c
11
、c
22
、c
12
、q
11
、q
22
、q
12
、r
11
、r
22
和r
12
图像，所述c
11
、c
22
、c
12
、q
11
、q
22
、q
12
、r
11
、r
22
和r
12
图像是在不同频率点下配置对应target参数得到的图像，所述target参数包括c
11
、c
22
、c
12
、q
11
、 q
22
、q
12
、r
11
、r
22
、r
12
。设定的频率和/或幅值不做唯一性限定，只要可以匹配应用场景即可。
47.具体地，可以将mom电容等效电路等效的π型二端口网络对应的s参数矩阵转换成y参数矩阵，进一步根据y参数矩阵，计算c
11
、c
22
、c
12
、q
11
、q
22
、 q
12
、r
11
、r
22
、r
12
；其中，s参数矩阵包括mom电容的微波电路模型(本质为一种π型二端口网络)对应的参数、y参数矩阵包括mom电容的导纳模型(本质为一种π型二端口网络)对应的参数。y参数矩阵具体包括 y11、y12、y21、y22，其中每个y参数均具有实部和虚部，比如y11i表示y11 的虚部，y11r表示y11的实部。s参数和y参数，以及s参数到y参数的转换方法，本技术实施例不做限定，可以使用已有的处理方案。
48.具体地，根据可以如下公式计算target参数：
49.c
11
＝y11i/(2*π*freq)，c
22
＝y22i/(2*π*freq)，c
12
＝-y12i/(2*π* freq)，q
11
＝y11i/y11r，q
22
＝y22i/y22r，q
12
＝y12i/y12r，r
11
＝ y11r/(y11r*y11r+y11i*y11i)，r
22
＝y22r/(y22r*y22r+y22i* y22i)，r
12
＝-y12r/(y12r*y12r+y12i*y12i)。
50.上述公式中，freq表示电路中的信号频率。
51.s102、将mom电容等效电路模型等效为π型二端口网络，以基于π型二端口网络来确定mom电容的c
ab
、c
ap
、c
bp
、c
sub
和r
sub
对应的初始参数值；
52.s103、基于π型二端口网络的s参数矩阵、y参数矩阵以及mom电容中等效电路模型元件参数关系，对c
sub
和r
sub
对应的初始参数值进行调整；
53.s104、将调整后的c
sub
和r
sub
的初始参数值以及未调整的c
ab
、c
ap
、c
bp
的初始参数值作为初始参数提取值；
54.s105、选用c
ab
对应的初始参数提取值去拟合图像c
12
的低频段，分别选 c
bp
、c
ap
对应的初始参数提取值去拟合图像c
11
、c
22
的低频段，选用c
sub
和 r
sub
对应的初始参数提取值拟合图像c
11
、c
22
、c
12
的高频段以及q
11
、q
22
、 q
12
、r
11
、r
22
、r
12
的高频段，基于mom电容模型中元件参数之间的关系，拟合图像c
11
、c
22
、c
12
、q
11
、q
22
、q
12
、r
11
、r
22
、r
12
的全频段，以对c
ab
、 c
ap
、c
bp
、c
sub
和r
sub
对应的初始参数提取值进行优化，以得到c
ab
、c
ap
、c
bp
、 c
sub
和r
sub
对应的实际参数提取值。
55.图2为本技术实施例步骤s101的流程示意图；如图2所示，可选地，所述步骤s101基
于设定的频率和/或幅值，在mom电容的图像c
11
、c
22
、c
12
、 q
11
、q
22
、q
12
、r
11
、r
22
、r
12
参与后续处理步骤，包括：
56.s111、对图像c
11
、c
22
、c
12
、q
11
、q
22
、q
12
、r
11
、r
22
和r
12
进行坏点去除处理；
57.s121、对图像c
11
、c
22
、c
12
、q
11
、q
22
、q
12
、r
11
、r
22
和r
12
进行平滑处理；
58.s131、基于设定的频率和/或幅值，在完成所述坏点去除处理和平滑处理的图像c
11
、c
22
、c
12
、q
11
、q
22
、q
12
、r
11
、r
22
和r
12
参与后续处理步骤。
59.优选地，在一具体应用场景中，上述坏点去除处理可以主要是针对mom 电容的target图像c
11
、c
22
、c
12
，正常情况下图像c
11
、c
22
、c
12
中的target参数(作为测试数据点)是趋于某一固定水平数值均匀分布的，在进行坏点去除时主要考虑低频段测试数据点均匀分布在同一数值的频段。
60.通过平滑处理去除了图像c
11
、c
22
、c
12
、q
11
、q
22
、q
12
、r
11
、r
22
、r
12
中的一些毛刺，再通过坏点去除处理，从而保证了测试数据点的质量。
61.通过上述步骤s111以及s121的处理，保证了测试数据点的有效性。
62.执行上述步骤s101时,比如通过y参数矩阵计算得到target参数，然后根据target参数建立target图像，无严格时序限制。
63.在其他实施例中，对测试数据做去坏点和平滑处理，无时序限制。
64.图3为本技术mom电容的等效电路示意图；为此，la、lb和ra、rb为串联在主体电容两端的串联电感和串联电阻，c
ab
为mom电容的主体电容，c
ap
和c
bp
是高频下mom电容中的主体电容c
ab
分别和衬底耦合产生的氧化层电容，c
sub
和r
sub
分别表征mom电容中的主体电容c
ab
在高频时与衬底形成的寄生电容、寄生电阻。
65.可选地，所述步骤s102中基于π型二端口网络来确定mom电容的c
ab
、 c
ap
、c
bp
、c
sub
和r
sub
对应的初始参数值，包括：
66.基于如下公式，计算mom电容的c
ab
、c
ap
、c
bp
、c
sub
和r
sub
对应的初始参数值：y
seri3s
＝-y
12
＝jωc
ab
，y
shunt_1
＝y
11
+y
12
＝jωc
ap
+jωc
sub
，，且c
ap
＝c
bp
。设y
series
为二端口网络串联支路c
ab
的导纳参数，y
shunt_1
为二端口网络左侧支路c
ap
、c
sub
的导纳参数，y
shunt_2
为右侧支路c
bp
、r
sub
的导纳参数，y
11
、y
12
和y
22
是二端口网络的y参数矩阵的元素。
67.图4为本技术实施例步骤s103的流程示意图；如图4所示，可选地，所述步骤s103中基于π型二端口网络的s参数矩阵、y参数矩阵以及mom电容中等效电路模型元件参数关系，对c
sub
和r
sub
对应的初始参数值进行调整，包括：
68.s113、将π型二端口网络的s参数矩阵转换得到y参数矩阵，设上述y参数矩阵作为y
总
代表去除la、lb、ra、rb元件后的mom电容的导纳矩阵；
69.y参数矩阵包括上述y11、y12、y22，y
总
包括上述y11、y12、y22。
70.本实施例中，由于串联电感la(lb)、串联电阻ra(rb)对电路的整体性能影响较小，因此可采用近似法，设y参数矩阵y
总
代表去除la、lb、ra、rb元件后的mom电容的导纳矩阵。
71.s123、设y
上
代表c
ab
、c
ap
和c
bp
组成的导纳矩阵，根据所述y
总
和y
上
，确定衬底寄生效应组成的并联rc网络的导纳矩阵y
下
；
72.本实施例中，衬底寄生效应组成的并联rc网络的导纳矩阵y
下
为对应c
sub
和r
sub
的导
纳矩阵。
73.s133、根据衬底寄生效应组成的并联rc网络的导纳矩阵y
下
，对c
sub
和 r
sub
对应的初始参数值进行调整。
74.具体地，步骤s123中，y
总
减去y
上
，即可确定作为衬底寄生效应组成的并联rc网络的导纳矩阵y
下
。
75.图5为本技术实施例调整初始参数值的流程示意图；如图5所示，可选地，所述步骤s133中根据衬底寄生效应组成的并联rc网络的导纳矩阵y
下
，对 c
sub
和r
sub
对应的初始参数值进行调整，包括：
76.s1331、根据衬底寄生效应组成的并联rc网络的导纳矩阵y
下
，确定c
sub
和r
sub
对应的初始参数值之间的关联关系；
77.s1332、确定c
sub
和c
ap
对应的初始参数值之间的关联关系；
78.s1333、根据c
sub
和r
sub
对应的初始参数值之间的关联关系以及c
sub
和c
ap
对应的初始参数值之间的关联关系，对c
sub
和r
sub
对应的初始参数值进行调整。
79.由于参数初值的给定对于优化有很大影响，因此通过上述步骤s1331-s1333的处理，能够确保获取的参数初值更加准确，利于优化器的优化。
80.具体地，在步骤s1331中，根据衬底寄生效应组成的并联rc网络的导纳矩阵，确定c
sub
和r
sub
对应的初始参数值之间的关联关系时，由于衬底寄生效应组成的并联rc网络的导纳矩阵y
下
等于总的y参数矩阵y
总
减去c
ab
、c
ap
和c
bp
组成的中上部y参数矩阵y
上
，可以近似为定值，因此，如果ra(rb)、 la(lb)对mom电容整体性能影响微弱，它们的参数值是可以根据经验值给定的，比如设ra(rb)的初始值为10ω，la(lb)的初始值为7e-15h时，c
sub
和r
sub
对应的初始参数值之间的关联关系为：c
sub
*r
sub
＝9.77e-12。
81.可选地，步骤s1332中确定c
sub
和c
ap
对应的初始参数值之间的关联关系，比如为：通过分析mom电容等效电路模型元件参数的关系，c
ap
和c
sub
的参数值存在一定的比例关系，因此令c
sub
＝2000*c
ap
，通过这种方式能够获取更加精确的元件参数初值，利于优化器的优化，2000是根据测试数据提取到的元件参数值的关系确定的。
82.可选地，s1333中，根据c
sub
和r
sub
对应的初始参数值之间的关联关系以及c
sub
和c
ap
对应的初始参数值之间的关联关系，对c
sub
和r
sub
对应的初始参数值进行调整，可以具体为：根据c
sub
*r
sub
＝9.77e-12和c
sub
＝2000* c
ap
，对c
sub
和r
sub
对应的初始参数值进行调整，实现了重新计算c
sub
和r
sub
。
83.可选地，若所述mom电容为中或小尺寸mom电容，所述分别选c
bp
、 c
ap
对应的初始参数提取值去拟合图像c
11
、c
22
的低频段，包括：选c
ap
对应的初始参数提取值去拟合图像c
22
的低频段，选c
bp
对应的初始参数提取值去拟合图像c
11
的低频段。
84.可选地，若所述mom电容为中或小尺寸mom电容，所述选用c
sub
和r
sub
对应的初始参数提取值拟合图像c
11
、c
22
、c
12
的高频段以及q
11
、q
22
、q
12
、 r
11
、r
22
、r
12
的高频段，包括：
85.选用c
sub
对应的初始参数提取值拟合图像c
11
、c
22
、c
12
的高频段以及q
11
、 q
22
、q
12
、r
11
、r
22
、r
12
的高频段；
86.选用r
sub
对应的初始参数提取值拟合图像c
11
、c
22
、c
12
的高频段以及q
11
、 q
22
、q
12
、r
11
、r
22
、r
12
的高频段。
87.可选地，所述方法还包括：分析串联电感la(lb)、串联电阻ra(rb)的对mom 电路性
能的影响，以确定mom电容串联电感la(lb)、串联电阻ra(rb)的量级，从而确定la(lb)、ra(rb)对应的初始参数值。
88.选用la(lb)、ra(rb)对应的初始参数值拟合图像c
11
、c
22
、c
12
和q
11
、q
22
、 q
12
的全频段，以对la(lb)、ra(rb)对应的初始参数值进行优化，得到la(lb)、 ra(rb)对应的实际参数提取值。
89.可选地，在执行上述步骤时，需进一步确定低频段、高频段的范围，即确定低频段的优化区间、高频段的优化区间，针对低频段的优化区间、高频段的优化区间执行上述对应的处理即可，从而提高数据处理的效率。比如低频段的优化区间、高频段的优化区间的选取可以根据初始图像上的测试数据和仿真曲线的拟合状态而定，比如选择通过微调target参数就可以使得测试数据和仿真曲线达到较好拟合的频段作为优化区间。
90.可选地，若对于大尺寸的mom电容，考虑到等效电路模型仿真时发生谐振，图像c
11
、c
22
、c
12
、q
11
、q
22
、q
12
中出现尖点，采取小尺寸的优化提取流程会使得测试数据和仿真曲线的拟合很不理想。此时，只考虑将target图像 c
11
、c
22
、c
12
的低频段对好，并使得仿真曲线尽量和图像c
11
、c
22
、c
12
中的测试数据最高点齐平，同时保证图像q(q
11
、q
22
、q
12
)中的仿真曲线与测试数据在谐振发生之前保持较好地拟合。与针对中小尺寸mom电容不同的是，选取图像c
11
、c
22
、c
12
的测试数据频率最低点到测试数据最大值对应的频率点作为优化区间，选参数ra(rb)进行优化，而执行对c
ab
、c
bp
、c
ap
、ra(rb)参数优化的处理步骤，能够使得图像c
11
、c
22
、c
12
的低频段的测试数据和仿真曲线拟合度更好。
91.本技术实施例还提供一种mom电容的参数自动化提取装置，其包括：
92.第一程序单元，用于基于设定的频率和/或幅值，确定mom电容的target 图像，所述target图像包括c
11
、c
22
、c
12
、q
11
、q
22
、q
12
、r
11
、r
22
和r
12
图像，所述c
11
、c
22
、c
12
、q
11
、q
22
、q
12
、r
11
、r
22
和r
12
图像是在不同频率点下配置对应target参数得到的图像，所述target参数包括c
11
、c
22
、c
12
、q
11
、 q
22
、q
12
、r
11
、r
22
、r
12
；
93.第二程序单元，用于将mom电容等效电路模型等效为π型二端口网络，以基于π型二端口网络来确定mom电容的c
ab
、c
ap
、c
bp
、c
sub
和r
sub
对应的初始参数值；
94.第三程序单元，用于基于π型二端口网络的s参数矩阵、y参数矩阵以及 mom电容中等效电路模型元件参数关系，对c
sub
和r
sub
对应的初始参数值进行调整；
95.第四程序单元，用于将调整后的c
sub
和r
sub
的初始参数值以及未调整的c
ab
、 c
ap
、c
bp
的初始参数值作为初始参数提取值；
96.第五程序单元，用于选用c
ab
对应的初始参数提取值去拟合c
12
的低频段，分别选c
bp
、c
ap
对应的初始参数提取值去拟合图像c
11
、c
22
的低频段，选用 c
sub
和r
sub
对应的初始参数提取值拟合图像c
11
、c
22
、c
12
的高频段以及q
11
、 q
22
、q
12
、r
11
、r
22
、r
12
的高频段，基于mom电容模型中元件参数之间的关系，拟合图像c
11
、c
22
、c
12
、q
11
、q
22
、q
12
、r
11
、r
22
、r
12
的全频段，以对 c
ab
、c
ap
、c
bp
、c
sub
和r
sub
对应的初始参数提取值进行优化，以得到c
ab
、c
ap
、 c
bp
、c
sub
和r
sub
对应的实际参数提取值。
97.本技术实施例还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机可执行程序，所述计算机可执行程序被运行以实施本技术任一实施例所述方法。
98.本技术实施例还提供一种电子设备，所述电子设备包括存储器以及处理器，所述存储器上用于存储计算机可执行程序，所述处理器用于运行所述计算机可执行程序以实施
本技术任一实施例所述方法。
99.图6为本技术实施例电子设备的结构示意图；如图6所示，所述电子设备包括存储器601以及处理器602，所述存储器上用于存储计算机可执行程序，所述处理器用于运行所述计算机可执行程序以实施本技术实施例任一所述方法。
100.图7为本技术实施例一种电子设备的具体硬件结构示意图；如图7所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)702、通信接口(communications interface)704、存储器(memory)706、以及通信总线708。
101.其中：
102.处理器702、通信接口704、以及存储器706通过通信总线708完成相互间的通信。
103.通信接口704，用于与其它电子设备或服务器进行通信。
104.处理器702，用于执行程序710，具体可以执行上述方法实施例中的相关步骤。
105.具体地，程序710可以包括程序代码，该程序代码包括计算机操作指令。
106.处理器702可能是中央处理器cpu，或者是特定集成电路asic (application specific integrated circuit)，或者是被配置成实施本技术实施例的一个或多个集成电路。智能设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个cpu；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个cpu 以及一个或多个asic。
107.存储器706，用于存放程序710。存储器706可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
108.程序710具体可以用于使得处理器702执行上述实施例中的步骤。
109.程序710中各步骤的具体实现可以参见方法实施例中的相应步骤和单元中对应的描述，在此不赘述。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的设备和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程描述，在此不再赘述。
110.上述根据本技术实施例的方法可在硬件、固件中实现，或者被实现为可存储在记录介质(诸如cd rom、ram、软盘、硬盘或磁光盘)中的软件或计算机代码，或者被实现通过网络下载的原始存储在远程记录介质或非暂时机器可读介质中并将被存储在本地记录介质中的计算机代码，从而在此描述的方法可被存储在使用通用计算机、专用处理器或者可编程或专用硬件(诸如asic 或fpga)的记录介质上的这样的软件处理。可以理解，计算机、处理器、微处理器控制器或可编程硬件包括可存储或接收软件或计算机代码的存储组件 (例如，ram、rom、闪存等)，当所述软件或计算机代码被计算机、处理器或硬件访问且执行时，实现在此描述的方法。此外，当通用计算机访问用于实现在此示出的方法的代码时，代码的执行将通用计算机转换为用于执行在此示出的方法的专用计算机。
111.本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及方法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术实施例的范围。
112.以上实施方式仅用于说明本技术实施例，而并非对本技术实施例的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本技术实施例的精神和范围的情况下，还可以做出各种
变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本技术实施例的范畴，本技术实施例的专利保护范围应由权利要求限定。