ЗАСТОСУВАННЯ СТАТИСТИЧНИХ МЕТОДІВ ДЛЯ АНАЛІЗУ СКЛАДНИХ РЕЛАКСАЦІЙНИХ СПЕКТРІВ – ЯК ЗАСІБ УДОСКОНАЛЕННЯ МЕТОДИКИ DLTS
DOI:
https://doi.org/10.18524/1815-7459.2019.4.179612Ключові слова:
DLTS, переріз захоплення, енергія активації, релаксація, шуми, статистичні методи, штучні нейронні мережіАнотація
Створено апаратну платформу для підтримки кількох методик, яка дозволяє окрім дослідження параметрів глибокорівневих дефектів (DLTS), одержати температурні залежності форми C-V та I-V-характеристик. Розроблено алгоритми застосування статистичних методів для обробітку експериментальних даних для методики DLTS. Результати тестування програмного продукту засвідчили високу точність декомпозиції складного релаксаційного спектру і високу стійкість до амплітуди шумів.Посилання
Lang D. V. Deep-level transient spectroscopy: A new method to characterize traps in semiconductors / Lang. // J. Appl. Phys.. – 1974. – P. 3023 – 2032.
Lang D. V. Fast capacitance transient apparatus / Lang. // J. Appl. Phys.. – 1974. – P. 3014 – 3022.
Goguenheim D. Theoretical and experimental aspects of the thermal dependence of electron capture coefficients / D. Goguenheim, M. Lannoo. // Journal of Applied Physics. – 1990. – №68. – P. 1059–1069.
Dobaczewski L. Laplace-transform deep-level spectroscopy: The technique and its applications to the study of point defects in semiconductors / L. Dobaczewski, A. R. Peaker, K. B. Nielsen. // Journal of Applied Physics. – 2004. – V. 96. – №9. – P. 4689–4728.
Istratov A. A. Exponential analysis in physical phenomena / A. A. Istratov, O. F. Vyvenko. // Review Of Scientific Instruments. – 1999. – P. 1233 – 1257.
Do pytannia pro vyznachennia poperechnoho pererizu zakhoplennia nosiiv zariadu meto dom DLTS / [O. V. Tretiak, V. J. Opylat, Y. V. Boiko та ін.]. // Sensorna elektronika i mikrosystemni tekhnolohii. – 2010. – №1. – P. 42 – 50.
Tyshchenko S. V. Design and manufacture of hardware and software platform of universal measurement complex for research of deep level defects in semiconductors / S. V. Tyshchenko, I. V. Lishchuk, V. J. Opylat. // Applied Physics and Engineering (YSF), 2016 II International Young Scientists Forum. – 2016. – P. 81–84.
Statisticheskiy metod relaksatsionnoy spektroskopii glubokih urovney v poluprovodnikah / E. A. Tatohin, A. V. Kadantsev, A. E. Bormontov, V. G. Zadorozhniy. // Fizika i tehnika poluprovodnikov. – 2010. –V. 44. – №8. – P. 1031–1037.
Cowan G. Statistical data analysis / Glen Cowan. – USA: Oxford University Press, 1998. – 206 p.
Scheaffer R. L. Probability and Statistics for Engineers / R. L. Scheaffer, M. S. Mulekar, J. T. McClave. – Boston: MA Brooks/Cole, 2011. – 818 p. – (Cengage Learning 2011).
Adaptatsiia metodu shtuchnykh neironnykh merezh do analizu syhnaliv relaksatsiinoi spektroskopii hlybokykh rivniv / D. B. Hriaznov, S. A. Korin, V. Y. Opylat, O. V. Tretiak. // Sensor Electr. And Microsystem Technologies. – 2012. – №4. – P. 81 – 88.
Characteristics of neural networks’ training process for decomposition of multiexponential relaxation spectra with high level of noises / I. V. Lishchuk, V. V. Ilchenko, V. Y. Opylat, S. V. Tyshchenko. // XIX International Young Scientists’ Conference on Applied Physics. – 2019. – P. 44 – 45.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2019 Сенсорна електроніка і мікросистемні технології
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Авторське право переходить Видавцю.
