基于DNN的大信号模型建模方法、系统、设备及存储介质

本申请涉及一种基于DNN的大信号模型建模方法、系统、设备及存储介质，涉及集成电路技术领域，方法基于包括GaN晶体管的GaN微波器件，其中方法包括：对GaN晶体管进行大信号测试得到行波特性；处理行波特性中的输入层特性和输出层特性得到输入层数据和输出层数据；提取实部和虚部数据并利用DNN训练得到高功率区域深度神经网络模型；提取幅值和相位数据并利用DNN训练得到低功率区域深度神经网络模型；根据高功率区域深度神经网络模型和低功率区域深度神经网络模型训练行波特性得到训练行波特性，将训练行波特性转化为电压电流特性；根据电压电流特性构建得到大信号行为模型。本申请具有的技术效果是：为了提高GaN微波器件的大信号建模模型的准确度。