(57)【要約】【課題】  外来ノイズの影響を軽減し、測定精度を向上することができるデバイス特性の測定方法を提供する。【解決手段】  同一測定条件によるｎ回すべての測定データを一度に積分するのではなく、ｍ回に分けて、ある程度短い時間の積分を繰り返し行い、その結果について統計処理を行い、積分データの平均および標準偏差σを算出し、所定以上のばらつきがある場合には、外来ノイズが侵入したものと判断し、平均より大きく離れているデータを削除し、削除した分の不足データは追加測定を行うことで補う。【選択図】  図１
2006030112.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デバイスを同一測定条件で複数回測定し、その測定データを積分して平均を求めるデバイス特性の測定方法であって、
全測定回数を分割して測定および積分を行い、前記積分のデータについて統計処理を行い、前記統計処理の結果、ばらつきが大きい場合は、前記ばらつきの原因となっている前記積分のデータを削除し、削除した回数分だけ追加測定を行うことを特徴とするデバイス特性の測定方法。
【請求項２】
請求項１記載のデバイス特性の測定方法であって、
前記統計処理において、前記積分のデータの平均および標準偏差を求め、前記標準偏差が指定の値よりも大きい場合は、前記平均から最も外れている前記積分のデータを削除することを特徴とするデバイス特性の測定方法。
【請求項３】
測定条件を掃引してデバイスの測定を行うデバイス特性の測定方法であって、
前記掃引の全領域について、ｍ個おきに粗い測定を行い、前記ｍ個おきの測定を１点ずつずらしてｍ回繰り返し測定し、全体の掃引を完成させることを特徴とするデバイス特性の測定方法。
【請求項４】
外来ノイズの周波数分布を予め測定し、前記外来ノイズが存在する周波数をデータベースに登録し、前記データベースに登録された前記外来ノイズが存在する周波数を避けてデバイスの周波数特性の測定を行うことを特徴とするデバイス特性の測定方法。
【請求項５】
スペクトルアナライザを用いてデバイスの周波数特性を測定するデバイス特性の測定方法であって、
前記スペクトルアナライザの測定条件を測定周波数ごとに最適に設定し、前記設定された測定条件に従い周波数ごとに測定条件を変えて前記デバイスの周波数特性を測定することを特徴とするデバイス特性の測定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デバイス特性の測定方法に関し、特に外来ノイズの影響を受けやすい測定などに適用して有効な技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
本発明者が検討した技術として、例えば、ＭＯＳ（Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）デバイスの１／ｆノイズ測定システムやソフトウェアにより制御される測定装置（スペクトルアナライザなど）においては、微弱な信号を測定する際に、長時間の積分を行い、その平均を求めることにより精度を確保する手法が用いられている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、前記のような測定技術について、本発明者が検討した結果、以下のようなことが明らかとなった。
【０００４】
前述のように、通常のデジタル測定装置では、測定精度の向上のために長時間積分を行う機能がついている。
【０００５】
ところが、積分時間が長くなると、その間に、外部の電力機器の接点のオン／オフなどによる短時間の瞬間的なノイズが侵入し、測定結果に誤差（ピーク）が生じる。電磁シールドが十分でなく、測定システムの近くに大電流回路のオン／オフスイッチなどが存在する場合、このスイッチから発生する電磁ノイズが侵入する。これらのノイズは、短時間ではあるが、Ｓ／Ｎ比を劣化させるのに十分なレベルである。特に微弱信号測定では、測定値が意味を持たないレベルに達することがある。これらのノイズは、突発的に短時間発生することが多いため、積分時間が長くなれば、それだけ影響を受けやすいことになる。その結果、測定精度向上のために積分時間を長く設定しても効果が相殺されてしまう。
【０００６】
また、長時間の測定を行っている間に、被測定デバイスの特性が変化してしまい、測定結果（特性曲線）の形が変わってしまう。
【０００７】
また、スペクトルアナライザなどは、測定する周波数帯域により、最適な測定条件設定が異なるが、従来のシステムでは、掃引の際の条件は一定に固定されていたため、最適なスペクトルの取得が困難であった。
【０００８】
そこで、本発明の目的は、外来ノイズの影響を軽減し、測定精度を向上することができるデバイス特性の測定方法を提供することにある。
【０００９】
また、本発明の他の目的は、デバイスの特性変動の発生を認識することができるデバイス特性の測定方法を提供することにある。
【００１０】
また、本発明の他の目的は、測定精度を確保しつつ、測定時間を短縮することができるデバイス特性の測定方法を提供することにある。
【００１１】
本発明の前記並びにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記述及び添付図面から明らかになるであろう。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次のとおりである。
（１）本発明によるデバイス特性の測定方法は、同一測定条件によるすべての測定データを一度に積分するのではなく、何回かに分けて、ある程度短い時間の積分を繰り返し行い、その結果について統計処理を行い、所定以上のばらつきがある場合には、外来ノイズが侵入したものと判断し、平均から大きく外れているデータを削除し、削除した分の不足データは追加測定を行うことで補完するものである。
（２）本発明によるデバイス特性の測定方法は、電圧などの測定条件の掃引を、一方向、あるいは往復で行うのではなく、数個おきに粗い（ラフに）測定を行い、その測定を、１点ずつずらして繰り返し行い、全体の掃引を完成させるものである。
（３）本発明によるデバイス特性の測定方法は、外来ノイズの周波数分布を予め測定し、外来ノイズが存在する周波数をデータベースに登録し、測定の際に、外来ノイズが存在する周波数での測定を行わないようにするものである。
（４）本発明によるデバイス特性の測定方法は、スペクトルアナライザの測定条件（分解能帯域幅（ＲＢＷ）、積分時間（ビデオフィルタ）など）を測定周波数ごとに最適に設定するものである。
【発明の効果】
【００１３】
本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば、以下のとおりである。
【００１４】
（１）大電流回路のオン／オフなどによる、瞬間的な外来ノイズの影響を除去することが可能になる。
【００１５】
（２）長時間の掃引測定を行った場合、測定中にデバイスの特性変動が起こっても、データ上に明確に変動があったことが示されると共に、初期特性、変動後の特性が推定できる。
【００１６】
（３）主に人工的な電波などによる外来ノイズの影響を除去できるため、シールドボックスなどの耐ノイズ対策が十分でなくても、スペクトル測定が可能になる。
【００１７】
（４）広い周波数範囲のスペクトル測定が、ほぼ均一な精度で、しかも最短時間で行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
【００１９】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１によるデバイス特性の測定方法を示すフローチャートである。
【００２０】
図１により、本実施の形態１によるデバイス特性の測定方法の一例を説明する。本実施の形態１のデバイス特性の測定方法は、例えば、ＭＯＳデバイスの１／ｆノイズ測定システムにおけるソフトウェアとして実現され、次の手順に従い、プログラムにより自動で実行される。
【００２１】
通常のデジタル測定器では、測定精度向上のため、同一測定条件の下、複数回（ｎ回）の測定を行い、その値を積分し、その平均を求めている。
【００２２】
本実施の形態１では、同一測定条件によるｎ回の測定データを一度に積分するのではなく、全測定回数をある程度短い時間に分割して測定し、ｎ／ｍ回分の測定データの積分をｍ回に分けて行うように変更する。なお、ｎ，ｍは自然数であり、ｎはｍの倍数である。
【００２３】
すなわち、全測定回数がｎ回の場合、それをｍ分割し、ｎ／ｍ回測定し（ステップＳ１１０）、その測定データを積分し（ステップＳ１１１）、その積分をｍ回行う（ステップＳ１１２）。
【００２４】
ｍ回の積分終了後に、統計処理を行い、ｍ個の積分データの平均と標準偏差σを求める（ステップＳ１１３）。
【００２５】
標準偏差σが指定された値以下であれば（ステップＳ１１４）、これは、データのばらつきが小さいので、外来ノイズの侵入はなかったものを判断し、ｍ個の積分データの平均を測定値とする（ステップＳ１１５）。
【００２６】
もし、標準偏差σが指定された値より大きく、ばらつきが大きい場合には（ステップＳ１１４）、外来ノイズ等の原因により、平均より大きく外れたデータがあったと判断し、平均から最も外れている積分データを削除する（ステップＳ１１６）。
【００２７】
さらに、平均より３σ以上離れている積分データがある場合（ステップＳ１１７）、このデータも削除する（ステップＳ１１８）。
【００２８】
そして、削除した積分データの回数分だけ、追加測定・積分を行う（ステップＳ１１９）。
【００２９】
追加測定・積分完了後に、ステップＳ１１３に戻り、再びデータの検証を行う。
【００３０】
したがって、本実施の形態１のデバイス特性の測定方法によれば、外来ノイズが発生しやすい環境下で、微弱信号（１／ｆノイズ等）の測定が可能になる。
【００３１】
（実施の形態２）
本発明の実施の形態２によるデバイス特性の測定方法は、測定中の特性変動が明確に示されるものである。
【００３２】
従来の測定では、測定条件を変えてｎ点の測定を行う場合は
Ｖ（１），Ｖ（２），Ｖ（３），…，Ｖ（ｎ−２），Ｖ（ｎ−１），Ｖ（ｎ）
ただし、Ｖ（ｋ）＝Ｖ（ｋ−１）＋ΔＶ
のように、一定の方向（単調増加、あるいは単調減少）へ測定条件を掃引して行っていた。
【００３３】
本実施の形態２では、掃引の全領域について、ｍ個おきに測定し、それをｍ回繰り返す測定に変更する。なお、ｎ，ｍは自然数であり、ｎはｍの倍数である。
【００３４】
すなわち
Ｖ（１），Ｖ（１＋ｍ），Ｖ（１＋２ｍ），…，Ｖ（ｎ−ｍ），Ｖ（２），Ｖ（２＋ｍ），Ｖ（２＋２ｍ），…，Ｖ（ｎ−ｍ＋１），…，Ｖ（ｍ），Ｖ（ｍ＋１），Ｖ（ｍ＋２），…，Ｖ（ｎ）
のように、ｍ個おきの粗い（ラフな）測定を、１点ずつずらしてｍ回繰り返し、全体の掃引を完成させる。
【００３５】
このような測定を行うと、次の効果が現れる。
【００３６】
図２は、本実施の形態２によるデバイス特性の測定方法において、測定中のデバイス特性変動を示す図である。図２は、例えば、Ｖｄ−ＶＧ特性、または、ノイズレベル−周波数特性などの測定結果をグラフ化したものである。Ｖｄ−ＶＧ特性の場合は、Ｖｇを掃引してＶｇを測定したものである。ノイズレベル−周波数特性の場合は、周波数を掃引してＶｇを測定したものである。図２において、２１は測定結果、２２は特性変動前の特性（初期特性）、２３は特性変動後の特性、２４はｍ個分のデータである。
【００３７】
測定中にデバイスの特性変動があった場合、図２に示すように、測定結果２１は、鋸刃状の曲線になり、特性変動・特性劣化があったことが明確に示される。また、測定結果２１の上限と下限の包絡線を求めれば、特性変動前と変動後のおおまかな特性を知ることができる。
【００３８】
測定終了後は、デバイス自体の特性が変動し、初期特性２２を再測定することができないが、ｍ個おきに掃引を行っているため、１回の掃引は比較的短時間で終了するため、測定データの包絡線（Ｖ（１），Ｖ（１＋ｍ），Ｖ（１＋２ｍ），…，Ｖ（ｎ−ｍ）のデータ）を見れば、初期特性２２のアウトラインを推定することが可能である。さらに、データ処理により、特性劣化によると思われるデータ変動を補正することで初期特性２２を推定することが可能になる。同様にして、変動後の特性２３のアウトラインを推定することも可能となる。
【００３９】
以上の測定方法は、１／ｆノイズ測定システム、ＤＣ特性測定プログラムなどに適用可能である。
【００４０】
したがって、本実施の形態２のデバイス特性の測定方法によれば、測定中にデバイスの特性変動があった場合、測定結果に、鋸刃状の変動が見えるために、測定中に変動があったことが明確に示される。また、数点おきに掃引を行うために、測定結果の包絡線を見ることで、初期特性と特性変動後の特性を予想することができる。
【００４１】
（実施の形態３）
本発明の実施の形態３によるデバイス特性の測定方法は、発生周波数が固定されている外来ノイズを除去するものである。
【００４２】
外部から連続的に侵入してくるノイズは、大半が人工的な電波であり、電源、通信用電波など、周波数が正確に固定されている。また、周波数の広がり（サイドバンド）も限られているものが多い。
【００４３】
例えば、外来の電波の周波数は、電源ノイズは関東５０Ｈｚ、関西６０Ｈｚなどと、測定装置が置かれている環境によって異なるが、基本的には、あまり変化はしない。それは、無線局などが固定されているからである。
【００４４】
図３は、本発明の実施の形態３によるデバイス特性の測定方法において、バックグランドノイズを示す図である。図３において、横軸は周波数、縦軸はノイズレベルを示す。
【００４５】
図３に示すように、バックグランドノイズを測定してみると、ある周波数において規則的に外来ノイズピーク３１が現れる。
【００４６】
したがって、スペクトル測定を行うまえに、ダミーアンテナを用いてバックグランドノイズに現れる外来ノイズピーク３１の周波数および幅を事前に測定し、データベースとして登録しておけば、どの周波数の測定結果が、外来ノイズの影響を受けているかを知ることができる。
【００４７】
一般に、スペクトル測定のＳ／Ｎ比は、ｄＢ（デシベル）で表わされるように、ノイズと信号のレベルの差は非常に大きく、バックグランドノイズの強度が判っても、そこからレベルを補正することは困難である。
【００４８】
そこで、スペクトル測定の測定周波数が、予め測定してデータベースに登録してある外来ノイズピーク３１の周波数と一致する周波数を避けて測定を行う。すなわち、外来ノイズピーク３１の存在する周波数での測定を行わず、外来ノイズピーク３１のある周波数に対して外側の２点の周波数における信号レベルを測定し、そこから、信号レベルを内挿することで、外来ノイズの影響を受けない信号レベルを補間により求めることができる。なお、信号強度が、バックノイズレベルより十分に大きい場合は、補間は行わない。
【００４９】
この様子を図４に示す。図４は、内挿による測定データの補間方法を示す図である。横軸は測定周波数、縦軸は測定結果としての信号レベルである。
【００５０】
図４に示すように、信号レベルには外来ノイズの影響４１を含むため、この外来ノイズの影響４１の受ける周波数を避けて測定を行う。そして、その周波数の両側の外来ノイズの影響を受けない２点の測定点４２から内挿により補間データ４３を作成する。
【００５１】
また、予めバックグランドノイズを測定してデータベースに登録する代わりに、スペクトルアナライザの空いているチャンネルで、リアルタイムにバックグランドノイズを測定し、このバックグランドノイズにより、測定を避けるべき周波数を求めてもよい。この方法だと、バックグランドノイズの周波数分布が変化しても対応できる。
【００５２】
したがって、本実施の形態３のデバイス特性の測定方法によれば、電波などの外来ノイズが存在する周波数を事前に登録し、その周波数帯を避けて測定を行うため、外来ノイズピークが現われない。
【００５３】
（実施の形態４）
本発明の実施の形態４によるデバイス特性の測定方法は、広い周波数範囲のスペクトル測定を均一な精度で行うものである。
【００５４】
スペクトルアナライザで連続スペクトルを測定する時、一般的には分解能帯域幅（ＲＢＷ）、積分時間（ビデオフィルタ）を一定として測定を行う。しかし、高周波領域の測定時間を短縮するように条件を設定すると（ＲＢＷ：大、積分時間：小）、低周波領域の測定が不安定になる。逆に、低周波領域の測定を安定させるように条件を設定すると（ＲＢＷ：小、積分時間：大）、測定時間が長くなってしまう。この様子を図５に示す。
【００５５】
図５は、本実施の形態４において、１／ｆノイズの周波数特性を示す図である。図５（ａ）は測定時間を短く設定した場合の測定結果（ＲＢＷ：大、積分時間：小）、図５（ｂ）は低周波領域の安定性を優先させた場合の測定結果（ＲＢＷ：小、積分時間：大）であり、横軸は周波数（通常、１〜１００ｋＨｚ）、縦軸はノイズレベル（ｄＢ）を示す。
【００５６】
図５（ａ）の測定結果では、低周波領域にフィードスルーによる異常ピーク５１が発生し、低周波領域ではスペクトルが不安定である。一方、高周波領域ではスペクトルが安定している。
【００５７】
図５（ｂ）の測定結果では、低周波領域、高周波領域共にスペクトルが安定しているが、高周波領域の測定に長時間を要する。
【００５８】
すなわち、低周波領域のスペクトルを安定して測定するには、ＲＢＷを小さくする必要がある。また、低周波領域では、長時間積分を行う必要がある。しかし、この条件を設定すると、高周波領域の測定では必要以上に測定精度が向上する反面、測定時間が大幅に伸びてしまう。高周波領域の測定時間を短縮するには、ＲＢＷを長くとり、積分時間も短く設定するとよい。しかし、この条件では、低周波領域の安定性が悪く精度がとれない。
【００５９】
そこで、上記の背反する問題を解決するために、図６に示すように、測定する周波数ごとに、ＲＢＷおよび積分時間を可変とし、最適な値にすることで、全周波数帯域で十分な精度のデータを短時間で得ることが可能になる。
【００６０】
図６は、スペクトル測定の測定条件の設定値を示す図である。図６（ａ）はＲＢＷの設定値、図６（ｂ）は積分時間の設定値を示し、横軸は周波数（通常１〜１００ｋＨｚ）、縦軸は、それぞれ、ＲＢＷ、積分時間を示す。
【００６１】
図６（ａ）に示すように、周波数が低くなるに従って、ＲＢＷを狭く設定する。また、図６（ｂ）に示すように、周波数が低くなるに従って、積分時間を長く設定する。どの程度、ＲＢＷ、積分時間を変化させるかは、用途に応じ、利用者が設定する。
【００６２】
したがって、本実施の形態４のデバイス特性の測定方法によれば、データ掃引の際に、測定条件を、測定ポイントごとに設定するので、最適なスペクトルが得られる。
【００６３】
前記実施の形態１〜４の測定方法は、測定システムまたは測定装置（スペクトルアナライザなど）における制御用ソフトウェアの改良により実現することができる。そのため、従来の測定装置でも、外部からの制御方式を改良することで実現可能である。また、測定装置自体に組み込めば、測定装置自体の能力を向上させることが可能になる。また、微弱信号測定の場合に、外来ノイズの侵入を防ぐために必要とされた、シールドボックスなどを簡略化することが可能になる。
【００６４】
以上、本発明者によってなされた発明をその実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。
【００６５】
例えば、前記実施の形態においては、１／ｆノイズ測定に適用した場合について説明したが、これに限定されるものではなく、他の測定についても適用可能である。
【産業上の利用可能性】
【００６６】
本願において開示される発明は、スペクトルアナライザなどの測定装置について適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本発明の実施の形態１によるデバイス特性の測定方法を示すフローチャートである。
【図２】本発明の実施の形態２によるデバイス特性の測定方法において、測定中のデバイス特性変動を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態３によるデバイス特性の測定方法において、バックグランドノイズを示す図である。
【図４】本発明の実施の形態３によるデバイス特性の測定方法において、内挿による測定データの補間方法を示す図である。
【図５】（ａ），（ｂ）は、本発明の実施の形態４において、１／ｆノイズの周波数特性を示す図である。
【図６】（ａ），（ｂ）は、本発明の実施の形態４において、スペクトル測定の測定条件の設定値を示す図である。
【符号の説明】
【００６８】
２１  測定結果
２２  初期特性
２３  変動後の特性
２４  ｍ個分のデータ
３１  外来ノイズピーク
４１  外来ノイズの影響
４２  測定点
４３  補間データ
５１  フィールドスルーによる異常ピーク
【図１】
2006030112.tif 000003
【図２】
2006030112.tif 000004
【図３】
2006030112.tif 000005
【図４】
2006030112.tif 000006
【図５】
2006030112.tif 000007
【図６】
2006030112.tif 000008