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题名氧化锌薄膜晶体管电性能的温度特性
被引量：2
- 1
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作者
王聪
刘玉荣
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机构
汕尾职业技术学院电子信息系
华南理工大学电子与信息学院
华南理工大学国家移动超声探测工程技术研究中心
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出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期50-54,61,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61076113)
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文摘
采用射频磁控溅射法成功制备了Zn O薄膜晶体管(Zn O-TFT),研究了Zn O-TFT电学性能的温度依赖性及其影响机理。从室温27℃到210℃的变化范围,随着器件温度的升高,Zn O-TFT的开关电流比和阈值电压都有明显的减小,亚阈值摆幅明显升高,有效场效应迁移率先增加再逐渐减小。电性能的变化主要来源于因温度升高引起的沟道有源层载流子浓度增加,点缺陷的形成,界面散射增强等多种因素复合作用所致。另外,当器件温度逐渐冷却至初始温度过程,器件的电特性与升温前存在一定的迟豫现象,这主要是由于升温期间Zn O薄膜有源层中产生的点缺陷(氧空位和间隙氧原子),以及被缺陷态陷阱的电子需要较长时间通过复合而消失。
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关键词
薄膜晶体管
氧化锌
电特性
温度特性
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Keywords
thin film transistor
zinc oxide
electrical characteristics
temperature dependence
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分类号
TN321.5
[电子电信—物理电子学]
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题名基于SPL迭代思想的图像压缩感知重构神经网络
被引量：7
- 2
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作者
裴翰奇
杨春玲
魏志超
曹燕
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机构
华南理工大学电子与信息学院
华南理工大学国家移动超声探测工程技术研究中心
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期1195-1203,共9页
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基金
广东省自然科学基金重点项目(No.2017A030311028)
广东省“短距离无线探测与通信”重点实验室(No.2014B030301010,No.2017B030314003)
国家移动超声探测工程技术研究中心(No.2013FU125X02)。
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文摘
由于神经网络强大的学习能力与快速的运行速度,近年来基于深度学习的图像压缩感知(Image Compressive Sensing,ICS)研究备受关注.然而,大多数现有ICS神经网络的结构设计忽略了传统迭代重构算法中的数学理论基础,无法有效利用信号中的先验结构知识,可解释性较差.为了保留优化算法核心思想并同时利用深度学习的高性能,本文使用可学习的卷积层替代了传统平滑投影Landweber算法(Smooth Projected Landweber,SPL)中的人工设计参数,提出一种新型ICS神经网络SPLNet.在SPLNet中,设计了一个独特的网络结构SPLBlock实现SPL迭代过程中的三个核心步骤:(1)去除块效应的维纳滤波器;(2)在凸投影集合上的近似操作;(3)实现稀疏表示及去噪的变换域双变量收缩.仿真实验结果表明:与现有最优的ICS优化迭代算法GSR相比,SPLNet的重构图像平均PSNR提升了0.78dB;与最优的神经网络框架SCSNet相比,SPLNet的重构图像平均PSNR提升了0.92dB.
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关键词
压缩感知
图像压缩感知
深度网络
卷积神经网络
图像采样
图像重构
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Keywords
compressive sensing
image compressive sensing
deep networks
convolutional neural networks
image sampling
image reconstruction
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分类号
TN919.8
[电子电信—通信与信息系统]
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题名双有源层结构掺硅氧化锌薄膜晶体管的电特性
被引量：1
- 3
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作者
莫淑芬
刘玉荣
刘远
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机构
华南理工大学电子与信息学院
华南理工大学国家移动超声探测工程技术研究中心
工业和信息化部电子第五研究所电子元器件可靠性物理及其应用技术国家重点实验室
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出处
《发光学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第2期213-218,共6页
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基金
国家自然科学基金(61076113)资助项目
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文摘
为降低氧化锌薄膜晶体管(ZnO-TFT)的关态电流(Ioff),提高开关电流比(Ion/Ioff),采用磁控溅射法制备掺硅氧化锌薄膜晶体管(SZO-TFT)和SZO/ZnO双层有源层结构的TFT器件,研究了Si含量对SZO薄膜透光性和SZO-TFT电性能的影响,比较了单层与双层有源层结构TFT器件的电特性。与ZnO-TFT相比,SZOTFT的Ioff低2个数量级,最低达1.5×10-12A;Ion/Ioff高两个数量级,最高达7.97×106。而SZO/ZnO双有源层结构的TFT器件可在不降低载流子迁移率的情况下,Ion/Ioff比ZnO-TFT提高近两个数量级,有效改善了器件的整体性能。
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关键词
薄膜晶体管
氧化锌
硅掺杂
双层有源层
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Keywords
thin film transistor
zinc oxide
silicon doping
dual-active layer
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分类号
TN321.5
[电子电信—物理电子学]
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