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题名面向复杂多陷阱的随机电报噪声提取技术
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作者
肖雨
纪志罡
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机构
上海交通大学微纳电子系
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2023年第4期582-589,共8页
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文摘
随着集成电路的发展,器件尺寸不断减小,导致MOSFET栅氧化层中的陷阱增多。低频噪声随之产生,尤其是随机电报噪声RTN变得愈发明显,对器件的可靠性提出了挑战。当器件中的陷阱个数多于1个时,陷阱间的耦合效应也对RTN信号的分析产生了重要影响。因此,开展针对复杂多陷阱情况下的RTN信号的提取技术的研究变得尤为迫切。目前现存的RTN提取技术在处理大数据量时迭代所耗费的时间成本大,且自动化程度不高,这些问题亟需解决。基于RTN信号非高斯性质,提出了自动化检测RTN信号的方法和自动化判定陷阱数方法,使得RTN信号的提取更加准确和高效。另外,还针对迭代过程中重要参数提出了自适应模型的方法,实现了大部分RTN信号提取的迭代加速。最后,对实测RTN信号应用上述方法进行参数提取,并分析了耦合效应对参数产生的影响。
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关键词
随机电报噪声
隐式马尔可夫模型
耦合效应
高斯判断
自适应模型
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Keywords
random telegraph noise
hidden Markov model
coupling effect
Gaussian judgment
adaptive model
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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