17、III族氮化物光电探测器的发展与性能研究

III族氮化物光电探测器的发展与性能研究

1. 光电探测器基础

在光电探测器的研究中,有几个关键方面需要关注。首先是反向泄漏电流,较高的反向泄漏会导致较差的噪声性能。而菲涅尔反射也是一个重要问题,它发生在器件与周围空气的界面处,会使进入器件的光子减少。不过,使用介电抗反射(AR)涂层可以将这种反射最小化。虽然AR涂层的设计和制造相对简单,且与光电探测器的设计问题相互独立,但大多数研究人员在报告器件性能时通常不考虑AR涂层,因为他们默认应用该涂层后响应度会有小幅度提升。

光电探测器常用的性能标准主要有响应度光谱、探测率和速度:
- 响应度 :定义为每单位入射辐射功率所产生的光电流,单位是安培/瓦特。外部量子效率(EQE)则描述了每个入射光子产生的光电子数量,以百分比表示。实际上,EQE是光电流与光子通量的百分比比值。需要注意的是,具有增益的器件EQE可能超过100%。通过公式ε = hc/λ可以从波长得到光子能量,进而将光子通量转换为入射辐射功率,从而建立EQE与响应度的关系。
- 探测率 :定义为噪声等效功率的倒数。噪声等效功率是在给定调制频率、工作波长和有效噪声条件下,探测器输出端获得单位信噪比所需的辐射功率,通常用符号D表示,单位是Hz^(1/2)Watt^(-1)。更常用的是比探测率D ,它是归一化到单位面积和带宽的探测率,单位是cm·Hz^(1/2)Watt^(-1)。响应度仅表示增益,无法体现探测器受固有噪声限制时能检测到的最低辐射功率。例如,一个探测率高但暗电流也高的光电探测器,其可检测的最小辐射功率会受到严重限制,因为当小辐射功率入射时,光电流的增加可能无法在已有的高暗电流之上体现

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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