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臺灣大學電子工程學研究所學位論文

國立臺灣大學,正常發行

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  • 學位論文

隨著摩爾定律的規則,半導體工業持續地將元件微縮化。但傳統的矽金氧半場效電晶體技術已經逐漸達到其微縮的極限。為了要突破物理極限以維持著元件微縮的步調,必須要開發更高載子遷移率的新穎材料來取代傳統矽做為元件通道材料,因此近來鍺或是其它三五族的高載子遷移率材料受到相當的矚目,而其中又以擁有高電洞遷移率以及成熟的矽鍺技術的鍺被視為能在未來使用於22奈米製程節點以下來取代矽。然而,鍺材料仍然存在者許多難題需要克服,例如高介電係數材料的製程整合,參雜物的活化改善,表面鈍化的處理,以及適當的應變技術等等。 霍爾效應的重要性建立在它能準確地提供半導體內的載子濃度、遷移率以及電阻率。以它為基礎的范德堡法更是提供了一個簡單、方便、快速且低成本的實驗來幫助我們萃取出我們想要的參數。它被廣大地運用在半導體業界以及實驗研究室中。我們使用此一方法來量測與檢驗我們的樣品狀況,包括矽、鍺主體晶圓以及鍺的磊晶層薄膜。而這些樣品稍後會應用在其它章節之中來進一步做電晶體的製備與分析。然而,霍爾因子的存在使得霍爾效應量到的參數出現不可忽略的誤差,我們也會一併討論此現象。 本論文中,我們利用了高速熱氧化法來成長二氧化鍺做為鍺與高介電係數材料的介面層,接著使用了氧氣為基底的低溫原子層沉積來生長三氧化二鋁用來保護並增進二氧化鍺的品質,其效應可由鍺金氧半電容元件的電容特性量測得知。此外,我們用多種離子佈值增加參雜的濃度且用了高速熱退火來活化離子佈值,並使用鎳鍺化物來做為電極降低電阻效應而成功製做了高開關比例的二極體。在確立完良好的金屬接面技術以及閘極氧化層堆疊之後,我們實作並分析了p型鍺金氧半場效電晶體的結果。 先前的許多研究大都專注在平面式金氧半場效電晶體,但是近年來,越來越多新穎的想法與概念被應用在電晶體的三維結構上。我們利用磊晶技術將鍺薄膜層生長在絕緣層覆矽晶圓上,再使用反應式離子蝕刻,可以將鍺與矽之間的錯位蝕刻乾淨,進一步形成只有鍺的天橋通道,加上氧化層與閘極堆疊,便形成了環繞式閘極電晶體。我們實作並分析了實驗結果,預測它有著良好的閘極控制能力與比較不嚴重的短通道效應。 對於n型鍺來說,其金屬接面特性一直以來都是待解的問題。越來越多證據顯示出不同金屬的波函數都會被固定在靠近鍺價帶的地方,也因此很難形成完美的歐姆接觸。為了解決此現象,我們實作了不同的金屬接觸,設法找出特性接觸電阻率,進一步討論傳輸線模型的應用與結構修正,並研究蕭基能障高度對於接觸電阻率的重要性。我們預期此問題的解決將可快速地被整合進未來n型鍺電晶體的製程中。

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在超大型積體電路的設計流程中,電路最佳化是相當重要的一個步驟,尤其對於要求高效能或低功耗的電路設計而言。一直以來,元件尺寸最佳化的技術在電路時序、功率消耗及面積的取捨中提供了一個非常有效的方式。一些現有的演算法使用基於元件尺寸連續的最佳化方法來解決元件尺寸調整的問題,並且假設元件尺寸可以是一個範圍區間內的任意值。但當我們在實際情況中使用離散分布的標準元件庫時,一個元件的尺寸選擇是非常有限的,並且元件的尺寸分布相當鬆散。尺寸連續的調整方法這時就面臨到必須將連續解用逼近法近似到離散元件尺寸的狀況,這個步驟經常導致電路違反時序要求。 在這篇論文中,我們使用動態規劃尋找最佳解的方式來解決離散的元件尺寸最佳化問題。我們將元件尺寸選擇一致性的條件鬆弛,使得動態規劃可以應用在電路對應的有向圖上,並且我們在動態規劃局部解合併的過程中運用了加速的合併技術。我們根據動態規劃得到的結果來決定元件的尺寸,並且解決尺寸選擇不一致的問題。最後,我們使用一個以敏感度作為導引的啟發式演算法進行電路面積及功率消耗的極小化,並且更進一步的改善電路的時序延遲。 實驗結果顯示,在我們的最佳化流程中使用窮盡搜尋動態規劃的方式,最佳化結果優於商用軟體產生的結果。使用加速的合併技術,也可達到接近的時序結果並且減少面積以及功率的消耗。

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腦中風為當今世界上最主要的死亡原因之一,每年造成無數人口死亡或是嚴重失能,這些中風患者在醫療行為及家庭照護上所費不貲。除了現在醫院採用的數種功能性評估以及醫學影像系統,醫療人員需要更連續及時,更量化的檢驗方式,來反映中風病患的腦部狀態。 腦電圖為在人頭皮上以非侵入的方式填貼電極量測腦部神經的放電情形,這項工具已被廣泛的使用在反映大腦的功能,原因是腦電圖直接關係到的是腦內神經的完整度,許多研究也指出腦電圖的頻率分布可以反映出大腦的活動情形,更有研究強調腦電圖在監測各種腦疾病上有相當大的價值。而技術員表示,腦電圖的量化分析可使原本從腦電圖上看不出的異狀表露出來,輔助使得腦電圖更容易觀測,進而可使用在腦中風病人的觀察。然而,除了癲癇病人以外,現行臨床醫學鮮少把腦電圖作為分析神經疾病的標準工具,普遍是因為腦電圖的不確定性以及高比例的錯誤回報。 這篇論文的目標是提出一個嶄新的腦中風特徵擷取流程及方法,建立在腦電圖的多尺度熵分析法,並適用於加護病房的急性腦中風病人。本論文提出的改良多尺度熵量化指數 (qmMSE) 針對美國國家衛生研究院腦中風量表的結果指出,該指數可顯著的區分中風較輕微以及中風較嚴重的兩群病人,且除了可區分美國國家衛生研究院腦中風量表以外,對於其他臨床適用的指數亦顯示其一致性。最後改良多尺度熵量化指數可用於中風嚴重程度監控,並相較於傳統頻率分析方式,適用於更廣泛的中風族群。

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壓縮感知是近年來熱門的研究方向,它希望可以減少訊號的取樣率,使其低於傳統奈奎斯理論的取樣量,然後將訊號由這些較少的取樣率中還原。壓縮感知的想法建立在兩個基礎上:訊號的稀疏性和取樣的非相關性。首先,大部分自然界中的訊號皆具有稀疏性,或是說他們在適當的基底中都是可以被壓縮的。另外,取樣的方法必須讓基底中每一個元素都有同樣的機率被取樣到。壓縮感知的研究主要可以分為取樣及還原,本篇論文將會著重在訊號還原的部分。 壓縮感知的訊號還原主要在解一個未定訊號的問題。基本上,我們希望可以找到一個具有最稀疏性的還原訊號。大部分壓縮感知的演算法都具有很高的運算複雜度,且他們忽略在實際應用會遇到的雜訊問題,並且也很難被實現在硬體上。因此,我們希望可以提出一個適合實現在硬體的壓縮感知還原演算法,並且演算法具有抗雜訊、低運算複雜度的特性。 我們將可適性濾波器的演算法引進到壓縮感知的還原問題中,提出一個以可適性濾波器為基礎的還原演算法。利用可適性濾波器的特性,我們提出的演算法具有較好的抗雜訊特性,且在高維度的應用中可以有比現在演算法更低的運算複雜度。並且,我們將提出的還原演算法實現在硬體中,我們提出的還原引擎可以在低成本的情況下達到高吞吐量的特性,且其可以應用在具有不同稀疏性的輸入訊號中。本篇論文提出的還原演算法及還原引擎可以幫助壓縮感知應用在更多不同的實際問題中。

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為因應能源危機,近幾年來太陽能電池的技術與轉換效率日益提升,因此各式各樣的太陽能電池也陸續被發表於各大期刊上,然而矽晶圓太陽能電池具有成本較低、產量大及良率較高的優勢,因此在未來十多年內,矽晶元太陽能電池仍是市場上的主流。 本篇論文討論在異質接面太陽能電池表面,利用電子束微影系統(E-beam Lithography)以及反應式離子蝕刻機(Reactive Ion Etch),製作出一維光柵之結構,有效的增加光在矽材料的光路徑,增加入射光的利用,藉此探討不同的週期之一維光柵結構對於太陽能電池的光生電流與外部量子效率(External Quantum Efficiency)之關係。完成一維表光柵結構後,並利用原子力顯微鏡(Atomic force microscope)與聚焦離子束顯微鏡(Focus Ion Beam)確定出一維光柵結構的線寬、深度與週期,且利用Rsoft CAD-Layout Simulation DiffractMOD (RCWA演算法)模擬不同週期之一維光柵結構對於太陽光的反射率及太陽能表面電場強度分布圖,藉此以分析實驗與模擬數據的的關係。 本論文實驗主題可分為四大部分,第一部分為利用電子束微影技術製作出一維表面光柵結構,接著以濺鍍機(Sputter)濺鍍透明導電層薄膜(Transparent Conductive , ITO),並量測其太陽能電池電壓-電流曲線圖和外部量子效率圖。 第二部分則是利用電子束微影系統製作出1.2cm2的一維表面光柵,並量測其反射率,再與未做結構之太陽能電池和Rsoft CAD-Layout Simulation模擬反射率圖形進行比較。 第三部分為以0.15 x 0.15mm2一維表面光柵為基本單位,週期固定於最佳週期800nm,進行縱橫交錯的排列,形成如棋盤狀圖形的排列方式,堆疊成總面積1.05 x 1.05mm2一維表面光柵,我們稱此排列為棋盤狀交錯排列(Chess board ),接著以濺鍍機濺鍍透明導電層薄膜,並量測其太陽能電池電壓-電流曲線圖,由電流增強 幅度可知,棋盤狀交錯排列的一維光柵結構比單一方向的一維光柵結構,所提升的短路電流來的高。 第四部分為Rsoft CAD-Layout Simulation模擬不同週期的反射率,並針對單一波長(λ=550 nm、λ=800 nm與λ=900 nm)於太陽能電池表面附近電場強度圖。 本主題利用一維表面光柵結構與透明導電薄膜的結合,做為抗反射層來提升光生電流與外部量子效率,根據光生電流與外部量子效率的量測,我們證明了在適當的一維表面光柵週期下,對於近紅外光部分,提供了一個有效的光捕捉特性,在波長為700nm至1000nm區間內,每一個光子能產生比純塊材的矽太陽能電池高將近10%的電子。因此藉由在太陽能電池表面製作出一維光柵結構,並結合導電薄膜做為抗反射層的方式,可以有效的提升長波段的外部量子轉換效率,在不改變其磊晶參數情況下,有效的提升光路徑與光生電流。