[发明专利]一种低频噪声分析系统及方法

说明书

本发明公开了一种低频噪声分析系统及方法，所述系统包括：待测器件模块，用于在给器件提供外部的偏置电压使其工作与设定状态后，将待测器件需要关注的噪声信号引入；低噪声放大器模块，用于将所述待测器件模块输出的小信号噪声放大；可调增益放大模块，用于依据待测器件输出的信号幅度大小选择信号增益将放大后的噪声信号进行再次放大输出模拟噪声信号；低频采样模块，用于对所述可调增益放大模块输出的模拟噪声信号进行采样，将模拟噪声信号转化为数字噪声信号；噪声处理模块，用于将所述低频采样模块输出的数字噪声信号进行噪声建模和神经网络分析。

技术领域

本发明涉及低频噪声分析技术领域，特别是涉及一种低频噪声分析系统及方法。

背景技术

低频噪声已经成为了表征器件质量和可靠性的重要参数，开展器件低频噪声的测试和分析具有重要的意义。器件产生低频噪声的原由较多，包含随机电报噪声、分数布兰运动、器件内部缺陷等，其形成的功率谱结构不尽相同，因此有必要开展相关分析。

目前常见的低频噪声测量设备采用通用化的仪器构建，采用低噪声的放大器结构开展对噪声数据的测量，采用傅里叶分析的方法计算信号的频谱，但是该方法只能计算出低频噪声的总体频谱，无法从中对特定信号进行建模分析，从而产生各种原因相互叠加，从而忽视了造成器件缺陷的主要原因，对低频噪声分析不利，迫切需要提出新的低频噪声分析方法。

如图1所示为现有技术中一种低频噪声测试系统示意图，其提出了基于小波分析的低频噪声分析方法，其中，稳压电池VDD、栅极偏置电阻R4和R5、栅极隔离电阻R6、漏极供电电阻R2和R1、负载电阻R3、隔直电容C1组成待测器件模块，保证待测样品工作于设定状态。该测试系统采用了美国EGG普林斯顿应用研究公司制造的低噪声前置放大器PARC113(放大增益范围为20～80dB，测试带宽为1～300kHz，其背景噪声很低)和数字处理系统构成，在电脑(Computer)端组成的频谱分析系统(Spectrum analyzing system)完成数字采集后，采用小波分析的方法将不同因素造成的1/f噪声作为信号的分解基进行处理，得到不同机制下噪声的产生机理。

但是，由于小波变换基需要具备正交性，在信号处理过程中会造成不同因素产生的噪声相互混叠，从而在噪声归因过程中不准确，或偏向性较强，需要进行进一步分解。

发明内容

为克服上述现有技术存在的不足，本发明之目的在于提供一种低频噪声分析系统及方法，以实现快速分析器件低频噪声的目的。

为达上述及其它目的，本发明提出一种低频噪声分析系统，包括：

待测器件模块，用于在给器件提供外部的偏置电压使其工作与设定状态后，将待测器件需要关注的噪声信号引入；

低噪声放大器模块，用于将所述待测器件模块输出的小信号噪声放大；

可调增益放大模块，用于依据待测器件输出的信号幅度大小选择信号增益将放大后的噪声信号进行再次放大输出模拟噪声信号；

低频采样模块，用于对所述可调增益放大模块输出的模拟噪声信号进行采样，将模拟噪声信号转化为数字噪声信号；

噪声处理模块，用于将所述低频采样模块输出的数字噪声信号进行噪声建模和神经网络分析。

优选地，所述噪声处理模块将所述低频采样模块输出的数字噪声信号根据基于不同噪声源进行噪声建模，并建立神经网络模型，基于构建的神经网络模型，获取各噪声源的权重数据，依据各噪声源的构成与权重分别绘制出各噪声源的频率谱，通过分析各噪声源频谱并与器件基准的噪声源频谱进行比较，从而分析潜在的缺陷和可靠性隐患。

优选地，所述噪声处理模块进一步包括：

噪声模型构建单元，用于基于不同噪声源的数据特性，构建不同噪声模型；