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奈米晶粒矽 P-I-N 太陽能電池

本論文主要目的是研製奈米晶粒矽 (nc-Si:H) p-i-n 太陽能電池。首先是利用四種不同的製程方法製備所要的nc-Si:H薄膜: (1)在PECVD系統的陰極加裝不銹鋼網； (2) 先在基板上成長一層a-Si:H緩衝層，再沉積nc-Si:H薄膜； (3) 先使用氫電漿處理a-Si:H緩衝層後，再沉積nc-Si:H薄膜； (4) 用氫氣稀釋源氣體SiH4的方式沉積nc-Si:H薄膜。我們也使用微拉曼光譜儀 (micro-Raman spectroscopy)、X光繞射儀 (XRD) 及場發射掃描式電子顯微鏡(FE-SEM) 等儀器分析各nc-Si:H薄膜的結晶度。測量結果顯示，先在基板上沉積一層緩衝層，再用氫電漿處理緩衝層的表面，而後配合適當的SiH4濃度，可沉積出較佳的矽奈米晶粒 (nc-Si:H) 薄膜。 再者，我們也利用上述較佳的製程參數，製備了二種不同結構的太陽能電池並量測其短路電流、開路電壓、填充因子及轉換效率。第一個元件的結構是Al / n-a-Si:H / i-a-Si:H / p-a-SiC:H / ITO /glass，另一個元件的結構為Al / n-a-Si:H / i-nc-Si:H / i-a-Si:H ( buffer layer )/ i-a-Si:H / p-a-SiC:H / ITO /glass。實驗結果顯示，在AM1.5之下，前者有比較好的轉換效率 (1.08%) ，而後者具略高的填充因子 (0.278)。

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中文發聲之神經關聯性的腦功能磁振造影研究

「說話」為一複雜的運動控制，其過程必須包含呼吸、發聲和構音一致性的協調處理。說話為人與人互動的最主要溝通方式，所以了解說話的發聲機制變成非常的重要。本研究利用功能性磁振造影(fMRI)探討與中文發聲相關的大腦皮質區域。利用fMRI實驗的設計，同時結合生理訊號(EMG)的量測，在不同的發聲模式下，(A)正常的說話模式、(B)不出聲的說話模式、(C)無構音的說話模式和(D)默唸，做中文「ㄇ丫，ㄇ丫ˊ，ㄇ丫ˇ，ㄇ丫ˋ」的閱讀，以及(E)正常的說話模式只發「ㄇ丫」的音。從實驗結果觀察到與說話氣流控制、發聲及聽覺相關的區域為感覺運動區、輔助運動區、顳上回、小腦、頂葉聯結區和舌回；與構音有關的大腦區域為感覺運動皮質、小腦、額下回、前後扣帶回和楔前葉；與聲調變化的大腦處理區為雙側基底神經節、雙側海馬結構、雙側頂葉聯結區、左運動前區、左枕中回、右小腦、右顳上回、右中腦。此三個結果都與小腦有關，由此可知，小腦在中文說話上扮演重要的角色。

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數位電路傳輸品質之統計評量

隨著數位電路工作頻率的提升，信號受到時序抖動以及時脈偏移的影響也越來越劇烈。本篇論文將以正反器串做為模型，並且利用統計分析的方法，來分析數位電路傳輸時受到時序抖動以及時脈偏移影響時的傳輸品質。應用分析的結果找到最佳的時序設定，供設計者參考以提昇電路工作的可靠性。

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具組成梯度能隙的非晶質矽合金p-i-n太陽能電池

在資源枯竭及能量需求量大的時代，太陽能勢必成為未來的新興能源。本研究的主要目的是研製非晶矽鍺及具組成梯度能隙的非晶質矽合金p-i-n太陽能電池。主要是利用本質非晶矽鍺層吸收600奈米附近的強太陽光，以及利用組成梯度能隙(composition-graded band-gap)的本質層吸收不同波段的太陽光。實驗結果顯示，使用組成梯度能隙當本質層的太陽能電池可獲得較大的開路電壓，而其較低的短路電流及填充因子(fill factor)，造成元件整體的效率下降。

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電阻串聯式連續參考值產生器的佈局

電阻串式數位類比轉換器電路在實際應用上具有能迅速產生連續參考電壓值、保證單調性的好處，然而在實體佈局層面，如果導線電阻不一致時，會造成積分非線性誤差變差。利用我們所提出的局部性以及全面性佈局策略，依導線長度和接點個數來調整導線寬度，能有效率地同時降低探戈行軍式蛇行排法的導線電阻到8.99歐姆，並且控制導線電阻的標準差到0.055歐姆；外接引線時並且調整電阻兩端的接點個數，使電阻端點的阻值一致，如此來抑制非線性累積誤差達到0.3215個最小位元電壓以下。

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高速、高功率串接式可見光發光二極體

在本論文中，我們成功展示出在520nm波段，利用串接的方式來改善大型化後發光二極體的輸出功率以及外部量子效率。我們將串聯的數目從一顆提升到四顆，在相同操作電流下，輸出功率和單顆發光二極體比較確實可以達到四倍的改善。之後，我們進行串接式發光二極體在調變速度上的表現，在相同操作電流下，四顆和單顆有相似的3-dB頻寬約90MHz。 從以上量測結果，我們推論串接的方式確實可以擁有增強外部量子效率的優點，降低發光二極體大型化後面臨到電流壅塞的問題和3-dB頻寬的衰減，雖然串接式發光二極體驅動電壓相對線性地增加，但我們可以將元件運用在特殊操作電壓的系統上，像是車用電力系統方面等。

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人工電子耳進階結合編碼策略的中文語音辨識成效模擬--結合助聽器之分析

本研究的目的在利用進階結合編碼策略來模擬人工電子耳並結合以低頻語音訊號所模擬的助聽器對中文語音辨識率的影響並且和臨床實驗結果做比較。臨床研究指出人工電子耳使用者若能結合低頻語音訊息，則能在中文語音辨識上獲得助益。同樣的結果也在本實驗室先前的連續交替編碼策略研究中獲得驗證。但因為現在普遍人工電子耳配戴者大都使用進階結合編碼策略，所以在和先前實驗相同實驗環境下將語言策略更換為進階結合編碼策略進行實驗。本研究在5位正常聽力者(NH)身上實驗下列三種不同情況：（1）使用訊雜比+4dB語料經過人工電子耳進階結合編碼策略處理後之語音訊號，單耳播放給受測者聆聽（2）使用訊雜比+4dB語料經過人工電子耳進階結合編碼策略處理後之語音訊號，混和低於500Hz之原始語料低頻訊息後，單耳播放給受測者聆聽。（3）使用訊雜比+4dB語料經過人工電子耳進階結合編碼策略處理後之語音訊號，結合側耳低於500Hz之原始語料低頻訊息後，以雙耳聽方式播放給受測者聆聽。其結果並和實際使用進階結合編碼策略之人工電子耳配戴者做一比較。初步結果顯示，雙耳聽在五位正常聽力者上單字及聲調辨識率皆獲得提升（單字辨識率平均值由39.6％上升至65.6％，聲調辨識率平均值由69.2％上升至96.8％）。其後再將此一結果和4位實際使用進階結合編碼策略之人工電子耳配戴者做一比較，其平均值結果在單字及聲調辨識率上有提升（單字辨識率平均值由13％上升至27.8％，聲調辨識率平均值由54％上升至78％）。最後結果也發現，若能提供頻域成分愈多的原始訊息，在單字辨識率上會得到更多助益。

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成長於圖案化藍寶石基板之氮化鎵發光二極體特性分析

本文成功地成長近紫外光發光二極體結構於圖案化藍寶石基板上，並且由基板蝕刻方向、蝕刻深度與晶體之缺陷密度的角度，深入地分析此具有圖案化藍寶石基板的發光二極體 ( Light Emitting Diode Grown on Patterned Sapphire Substrate, PSS-LED ) 與傳統平面基板之發光二極體之差異。 在基板製備方面，我們有系統地描述了於不同酸性蝕刻溶液配比與蝕刻溫度條件下，蝕刻溶液對藍寶石基板的蝕刻測試，並且提出了一個最佳的蝕刻條件；接著分別沿著藍寶石<1-100>與<11-20>方向，蝕刻製備出具對稱與非對稱輪廓之一維條紋圖案化藍寶石基板，並明確地說明相關的蝕刻輪廓與其形成原因。 在具有圖案化基板之發光二極體光電特性探討方面，<11-20> PSS-LED於基板蝕刻深度分別為0.2、0.5與0.9 μm之元件，與傳統平面基板的發光二極體相較之下，光強度依序有著21%、44%與87%之提升；相對地，在具有相同條紋蝕刻深度之<1-100> PSS-LED，於光強度上也有37%、72%與163%的提昇。並且我們也利用遠場光型的量測 ( Far-Field Pattern ) 證明了 <11-20> PSS-LED與<1-100> PSS-LED之發光散角 ( Radiation Pattern ) 會隨著蝕刻圖案深度的增加而縮小，當蝕刻深度由0到0.9 μm時，其發光散角由148o縮小至120o。於元件電特性分析上，在成長氮化鎵緩衝層時，利用類似FIELO成長技術使得緩衝層的差排密度有將近3倍以上之改善，這使得元件具有較少的漏電路徑，也將元件之逆向偏壓特性延伸至-23.85V@-10uA以上。 利用濕式蝕刻技術以製備圖案化藍寶石基板，不但符合可大量生產的條件外，也減少了製程所需之成本與時間；同時成長氮化鎵材料於此圖案化藍寶石基板上，不僅可具有較優越的晶體品質，同時也有效地提升了發光二極體之光萃取率，使得發光二極體有更好的光電特性表現。

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基於多模型背景維持之前景物件偵測及其數位訊號處理器實現

在大部分電腦視覺應用領域例如:影音監視、交通監控、人類移動擷取以及人機介面的互動裡，在某個場景中前景物件偵測通常被稱作為背景相減並且是一個關鍵性前處理的步驟。背景相減是一個廣泛被使用於從現時畫面與參考畫面的差異所得到的移動物件偵測的方法，其中參考畫面又稱之為背景影像或背景模型。在基本的原則裡，背景影像必定表示一張無移動物件之景像並且保持有規則的背景更新於照明的變化條件及在介紹裡所提及的一些問題。因此如何維持一張背景影像是非常重要的議題。 在此論文中，為了獲得含有以上所述的一些問題的精確之前景物件偵測，一個多模型背景維持演算法被提出。此多模型背景維持的架構包含兩個主要特徵去重建一張實際含有時間變化背景改變之背景影像。在這個架構下，此背景影像由每個像素最具意義、一再發生的特徵與主要特徵所表示。主要特徵由靜態與動態特徵組成來表示背景像素。此多模型背景維持包含兩個主要的步驟:背景維持與前景萃取。實驗顯示提出之方法在不同的連續畫面提供好的結果。量化評估及比較其已存在的方法顯示提出之方法提供改善較佳的結果且具有較低的運算複雜度。最後我們使用IEKC64x平台去實現多模型背景維持演算法來獲得即時前景物件偵測。

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建立精準的鎖相迴路行為模型來快速分析製程漂移之影響

現今的積體電路(IC)設計已邁入深次微米(deep-submicron)時代，隨著元件尺寸(device size)不斷的縮小，許多製程上所衍生出來的效應會明顯的影響到整個積體電路的製造結果，對於類比電路來說這些影響更加的顯著。因此可製造性導向設計(Design for Manufacturability, DFM)或良率導向設計(Design for Yield, DFY)，在近年來變成很熱門的話題。其主要的概念，是希望IC設計者在設計初期，把製造過程中可能發生的製程漂移(process variation)現象考慮進來，利用元件參數的變異分析(variation analysis)，事先評估對電路效能的影響，期望能設計出容忍度(tolerance) 更佳的電路，以提升良率、降低成本。 常見的製程漂移分析方法，是利用統計分析(statistical analysis)的概念來做蒙地卡羅模擬(Monte Carlo Simulation)。只要知道元件參數在統計上變異的情況，透過蒙地卡羅分析，經由幾百次或幾千次的模擬，便能預估製程漂移對於電路效能影響的分佈，幫助設計者早期評估可能出現的良率結果。然而，過去的蒙地卡羅分析是採用低階層模擬(low level simulation)的方式，如HSPICE。但是這樣的低階模擬太過耗時，所需的時間對於有上市壓力的業界來說，更是難以接受。 本論文便是針對製程漂移敏感(sensitive)的類比電路，以最常用的鎖相迴路(PLL)為研究實例，成功的提出一套有效方法來建立精準的類比電路行為模型(behavioral model)。這個模型能夠反應製程漂移對電路效能的影響，只要IC製造商(foundry)提供相關的元件變異模型，那麼我們就能使用這樣的電路行為模型，利用高階(high level)的模擬方式，來加快統計分析的速度，早期預估可能的良率結果，進而避免盲目的下線(tape out)、減少再次製作光罩的成本。除了加快模擬速度之外，我們的模型也有不錯的精準度，期望能取代傳統費時的電晶體階層蒙地卡羅分析，來幫助設計者更有效率的進行製程變異對電路影響之統計分析。