近年来,随着科学技术的迅猛发展,随着信息化时代的到来,电子设备被广泛的应用到诸多领域,而组成电子设备的基本单元半导体器件的可靠性与系统稳定性有着直接的联系。为了让半导体器件在应用到各类电子设备之前保证它的可靠性,避免因半导体器件本身存在的缺陷造成电子设备失效进而影响整个电子系统的稳定性。半导体器件可靠性分析方法和参数估计方法日益受到了国内外众多学者的广泛关注。为了更准确的掌握半导体噪声的检测,分析其相应的参数估计,需要对半导体研究对象搭建合理模型,然而如何选择适用模型却有一定难度,即便构建了合适的模型,也有可能在模型的可行性、算法实现以及资源等多方面存在问题。当前主要采用下述三种建模方法,即子空间类法、时间序列分析模型法以及基于信号处理技术法。时间序列分析模型法以模型的相关参数来体现系统的主要特性,常用模型为自回归移动平均模型(即ARMA)。子空间类法在处理信号的同时,通过状态空间模型进行相应的表达,该法与矩阵分解的基础理论和处理技术有关。基于信号处理技术法主要通过时频分析来实现,例如近期提出的希尔伯特-黄变换方法(即HHT)。上述方法均有其各自的优劣之处,在本文中,采用FARIMA模型来建模,通过实例证明FARIMA模型比传统的ARMA模型对半导体噪声检测数据更为精确。首先,通过对模型及算法实现等进行全面分析,采用FARIMA模型来进行建模。其次,对噪声信号建模及理论研究进行了简要论述,拟采用偏自相关函数对模型进行理论计算。对偏自相关函数(PAC)的定义和FARIMA模型的AC与PAC特性进行随机模拟。最后,利用FARIMA模型对半导体噪声参数进行估计和研究。