Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: zastosowanie transformacji Hough'a

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Zastosowanie transformacji Hough'a do analizy dwuwymiarowych widm PITS

Pawłowski M.

Materiały Elektroniczne

2006

T. 34, nr 3-4

19-39

Metodę niestacjonarnej spektroskopii fotoprądowej (PITS) z zastosowaniem procedury rozpoznawania obrazów wykorzystano do badania centrów defektowych w materiałach wysokorezystywnych. Termiczna emisja nośników ładunku z centrów defektowych manifestuje się na powierzchni widmowej PITS w postaci fałd, których grzbiety przebiegają wzdłuż linii opisywanych równaniem Arrheniusa. Do wyznaczania parametrów centrów defektowych na podstawie przebiegu linii grzbietowych fałd zaproponowano transformację Hough'a. Nowa metoda została zastosowana do analizy powierzchni widmowej PITS wyznaczonej dla kryształu SI GaAs otrzymanego metodą pionowego przesuwu gradientu temperatury (VGF). Obraz temperaturowych zmian szybkości emisji wyznaczony metodą Hough'a porównano z obrazem otrzymanym metodą aproksymacji neuronowej.

Photoinduced transient spectroscopy (PITS) with the implementation of the pattern recognition procedure has been employed to studying defect centres in high-resistivity materials. The thermal emission of charge carriers from defect centres manifests itself in the PITS spectral surface by the folds, the ridgelines of which are described with the Arrhenius equation. For determination of the parameters of defect centres by approximation of the ridgelines of the folds with Arrhenius equation, the Hough transformation has been proposed. The new method is applied to characterisation of defect centres in semi-insulating GaAs grown by the vertical gradient freeze (VGF) technique. The image obtained by means of the Hough transformation illustrating the temperature dependences of the emission rate for detected centers is compared with that received using the approximation procedure employing the neural network.