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ZnO/n-Si异质结的I-V、C-V特性研究

熊超 , 肖进 , 丁丽华 , 陈磊 , 袁洪春 , 徐安成 , 周详才 , 朱锡芳 , 潘雪涛

功能材料与器件学报

本文通过磁控溅射Al掺杂的ZnO陶瓷靶,在n-Si片上沉积n型电导的ZnO薄膜而制备的ZnO/n-Si异质结,并通过测试其光照下的I-V、C-V特性对其光电特性以及载流子输运特性与导电机理进行了研究.研究表明ZnO/n-Si异质结存在良好的整流特性与光电响应,可以广泛应用在光电探测和太阳能电池等领域.由于在ZnO/n-Si异质结界面处的导带补偿与价带补偿相差太大的缘故,在正向电压超过0.8V时,导电机理为空间电荷限制电流导电.同时研究表明ZnO/n-Si异质结界面存在大量界面态,可以通过减小界面态可以进一步提高其光电特性.

关键词: ZnO/n-Si异质结 , I-V特性 , C-V特性 , 内建电势 , 界面态

稀疏分解算法在薄膜缺陷去噪中的应用

黄文生 , 陈功 , 成旭 , 朱锡芳

表面技术 doi:10.16490/j.cnki.issn.1001-3660.2015.02.024

目的：实现锂电池薄膜表面缺陷特征的有效提取。方法采用稀疏分解算法实现表面去噪，即通过选取合适的原子函数，在过完备字典中对含有点噪声、高斯噪声、椒盐噪声和加乘噪声背景下的缺陷图像进行稀疏分解迭代，通过观察法得到终止迭代值作为经验值，并将该经验值用于特定噪声背景下的稀疏分解终止迭代条件，得到去噪后的缺陷图像。最后将该方法与中值滤波技术进行比较。结果稀疏分解的去噪性能远优于中值滤波，对锂电池薄膜缺陷有很好的还原性。结论稀疏分解算法能够较好地去除锂电池薄膜图像中的噪声，从而识别出锂电池薄膜缺陷。

关键词: 稀疏分解 , 锂电池薄膜 , 缺陷图像 , 中值滤波

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