(57)【要約】  統合パターン認識アルゴリズムへデータを供給するためのナノ材料ベースのガスセンサのアレイの電力送達、測定、およびデータ収集を最適化するためにアナログフロントエンドを制御するためのマイクロコントローラベースのデジタルバックエンド。【選択図】図４
2021534432.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の感知素子を備えるセンサアレイであって、前記複数の感知素子の各々は、ハイブリッドナノ構造および複数のガスの少なくとも１つを特に標的とする分子製剤で構成される堆積混合物で機能化され、前記複数の感知素子の各々は、抵抗および静電容量を備え、少なくとも１つの抵抗および静電容量は、ガス状化合物と相互作用すると変化する、センサアレイと、
前記センサアレイに結合され、前記抵抗または静電容量における前記変化を検出してそれを示すアナログ信号を生成し、前記アナログ信号をデジタル信号に変換するように構成されたアナログフロントエンドであって、
アナログデジタル変換器（ＡＤＣ）と、
アナログデジタル変換器（ＡＤＣ）と、
パーキング回路と、
測定回路と、
を備えるアナログフロントエンドと、  
前記アナログフロントエンドに結合され、前記アナログフロントエンドを制御するように構成されたデジタルバックエンドであって、アルゴリズム、モデル、および命令を備えるメモリを備えるデジタルバックエンドと、
温度および湿度センサと、
前記アナログフロントエンドに結合され、前記アナログフロントエンドを制御するように構成されたデジタルバックエンドであって、
アルゴリズム、モデル、および命令を備えるメモリと、
前記メモリに結合されたマイクロコントローラと
を備え、前記命令は、前記マイクロコントローラに、
前記ＡＤＣによる変換前に、各々が感知素子と関連する複数のセンサチャネルの各々に関する利得を計算、格納、および設定することと、
様々なオーバサンプリングファクタによって信号対雑音比を増加させることと
によって前記アナログ信号を動的に最適化させるように構成される、デジタルバックエンドと
を備えるセンサシステム。
【請求項２】
前記命令は更に、前記感知素子との位相シフトを最小限にするために、前記マイクロコントローラに、前記温度および湿度センサの測定時間を同期化させるように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記温度および湿度センサに加えて複数の外部信号を更に備え、前記命令は更に、前記感知素子との位相シフトを最小限にするために、前記マイクロコントローラに、前記温度および湿度センサおよび前記複数の外部センサの測定時間を同期化させるように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記複数の外部センサは、バロメータ、ＵＶ／可視光センサ、および／または加速度計の少なくとも１つを含む、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記命令は更に、前記マイクロコントローラに、抵抗の昇順または降順のいずれかで感知素子を測定することによって整定時間を低減させるように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記命令は更に、前記マイクロコントローラに、機能しない、または対象外の感知素子を選択的に検出させ、および／または使用不可能にさせるように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記命令は更に、前記マイクロコントローラに、絶対抵抗に基づいて外れ値として挙動する感知素子を選択的に検出させ、および／または使用不可能にさせるように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記命令は更に、前記マイクロコントローラに、信号パターンに基づいて外れ値として挙動する感知素子を選択的に検出させ、および／または使用不可能にさせるように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記命令は更に、前記マイクロコントローラに、関連アプリケーションの必要な解像度に基づいて、前記抵抗に関するカットオフ閾値を超える感知素子を選択的に検出させ、および／または使用不可能にさせるように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記命令は更に、前記マイクロコントローラに、前記複数の感知素子の各々と関連する前記デジタルまたはアナログ信号の変化速度に基づいてサンプリングレートを変更することによって、電力消費を最適化させるように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
前記命令は更に、前記マイクロコントローラに、関連アプリケーションの必要な応答時間に基づいてサンプリングレートを変更することによって、電力消費を最適化させるように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
前記命令は更に、前記マイクロコントローラに、関連アプリケーションの解像度要件に基づいてサンプリングレートを変更することによって、電力消費を最適化させるように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
複数の感知素子を備えるセンサアレイであって、前記複数の感知素子の各々は、ハイブリッドナノ構造および複数のガスの少なくとも１つを特に標的とする分子製剤で構成される堆積混合物で機能化され、前記複数の感知素子の各々は、抵抗および静電容量を備え、抵抗および静電容量の少なくとも１つは、ガス状化合物と相互作用すると変化し、前記堆積混合物は、原始的に分散した金属触媒で機能化される高表面積ナノ材料の高感度ナノ有核構造を備える、センサアレイ。
【請求項１４】
前記複数の感知素子の各々は、複数の電極とウェルとを備え、それらは回路を形成し、一貫したベースライン電気パラメータをもたらす、ピコリットルからマイクロリットル単位でのナノ材料の効率的な堆積をサポートするためにパターン形成される、請求項１３に記載のセンサアレイ。
【請求項１５】
各感知素子は、材料堆積のための最適化された標的構造を提供するために、頂部および底部にウェル部を有する円形交互嵌合電極設計を備える、請求項１３に記載のセンサアレイ。
【請求項１６】
前記複数の電極は、交互嵌合指を有するチャネルを形成し、前記堆積混合物は、前記回路をある抵抗範囲内で接続するために前記交互嵌合指の隙間に架橋しながら、高感度感知表面としての機能も果たす、請求項１４に記載のセンサアレイ。
【請求項１７】
前記ナノ材料は、カーボンナノチューブ、ジカルコゲン化物、グラフェン、金属有機骨格、および金属酸化物の少なくとも１つを備える、請求項１３に記載のセンサアレイ。
【請求項１８】
高表面積ナノ材料を備える高感度混合物を生成するためのプロセスであって、
更なる機能化のために水性または有機溶媒に分散した高表面積ナノ材料基板を得るための湿式化学法と、
湿式化学法によって前記基板上に原子的に分散した金属触媒を造核することと、
湿式化学法によって前記基板上にナノ有核金属触媒を成長させることと
を備えるプロセス。
【請求項１９】
前記湿式化学法は、酸塩基、水熱、マイクロ波、光子、還流、および超音波の少なくとも１つを含む、請求項１８に記載のプロセス。
【請求項２０】
製剤を作るために１または複数の添加物を有する溶液内に前記混合物を載置することを更に備える、請求項１９に記載のプロセス。
【請求項２１】
ハイブリッドナノ構造および分子製剤で構成される混合物を感知素子の電極上に堆積させるためのプロセスであって、超小型の自動ピエゾ駆動非接触分注システムを用いて、前記混合物を堆積させることと、還元、不活性、または酸化雰囲気内で、設定最大値までの傾斜率温度で前記堆積混合物をアニールすることと、前記アニールされた混合物を室温まで冷却することとを備えるプロセス。
【請求項２２】
複数の感知素子を備えるセンサアレイであって、前記複数の感知素子の各々は、ハイブリッドナノ構造および複数のガスの少なくとも１つを特に標的とする分子製剤で構成される堆積混合物で機能化され、前記複数の感知素子の各々は、抵抗および静電容量を備え、少なくとも１つの抵抗および静電容量は、ガス状化合物と相互作用すると変化し、前記堆積混合物は、原子的に分散した金属触媒で機能化される高表面積ナノ材料の高感度ナノ有核構造を備え、前記ナノ有核構造は、相対湿度（ＲＨ）の変化が生じると、大きな抵抗変化によってリアルタイムで応答する、センサアレイ。
【請求項２３】
前記複数の感知素子の各々は、複数の電極とウェルとを備え、それらは回路を形成し、一貫したベースライン電気パラメータをもたらす、ピコリットルからマイクロリットル単位でのナノ材料の効率的な堆積をサポートするためにパターン形成される、請求項２２に記載のセンサアレイ。
【請求項２４】
各感知素子は、材料堆積のための最適化された標的構造を提供するために、頂部および底部にウェル部を有する円形交互嵌合電極設計を備える、請求項２に記載のセンサアレイ。
【請求項２５】
前記複数の電極は、交互嵌合指を有するチャネルを形成し、前記堆積混合物は、前記回路をある抵抗範囲内で接続するために前記交互嵌合指の隙間に架橋しながら、高感度感知表面としての機能も果たす、請求項２３に記載のセンサアレイ。
【請求項２６】
前記ナノ材料は、カーボンナノチューブ、ジカルコゲン化物、グラフェン、金属有機骨格、および金属酸化物の少なくとも１つを備える、請求項２２に記載のセンサアレイ。
【請求項２７】
複数の感知素子を備えるセンサアレイであって、前記複数の感知素子の各々は、ハイブリッドナノ構造および複数のガスの少なくとも１つを特に標的とする分子製剤で構成される堆積混合物で機能化され、前記複数の感知素子の各々は、抵抗および静電容量を備え、少なくとも１つの抵抗および静電容量は、ガス状化合物と相互作用すると変化し、前記複数の感知素子の各々は、複数の電極とウェルとを備え、それらは回路を形成し、一貫したベースライン電気パラメータをもたらす、ピコリットルからマイクロリットル単位でのナノ材料の効率的な堆積をサポートするためにパターン形成される、センサアレイ
を備えるセンサシステム。
【請求項２８】
前記回路は、ハイブリッドナノ材料の製剤が前記感知素子に堆積するまで開いている、請求項２７に記載のシステム。
【請求項２９】
前記複数の感知素子は、前記センサアレイを形成するために様々な材料で配合され得る、請求項２７に記載のシステム。
【請求項３０】
前記センサアレイは、１〜３２の範囲の様々な製剤で配合される、請求項２８に記載のシステム。
【請求項３１】
前記複数の感知素子の各々に堆積した製剤の量は、約５００ピコリットル〜１０ナノリットルの範囲に及び得る、請求項２８に記載のシステム。
【請求項３２】
前記複数の電極の間隔は、複数の感知素子への同時の堆積を可能にするように構成される、請求項２７に記載のシステム。
【請求項３３】
各感知素子は、材料堆積のための最適化された標的構造を提供するために、頂部および底部にウェル部を有する円形交互嵌合電極設計を備える、請求項２７に記載のシステム。
【請求項３４】
前記円形交互嵌合電極は、前記堆積したハイブリッドナノ材料を所望の領域内に浮遊した状態に拘束する、請求項３３に記載のシステム。
【請求項３５】
前記複数の電極を包囲する前記ウェルは、前記堆積材料の氾濫を防ぐ、請求項３３に記載のシステム。
【請求項３６】
前記円形交互嵌合電極とウェルとの組み合わせは、相互汚染を防ぐ、請求項３３に記載のシステム。
【請求項３７】
前記センサアレイの各々は、高精度の大量製造のための基準を提供する複数のアライメントキーを備える、請求項２７に記載のシステム。
【請求項３８】
前記複数のアライメントキーのうち１つのアライメントキーは、歩留まりを増加させるために各シングルチップが正確にダイスされることを確実にするための高精度ダイシング用である、請求項３７に記載のシステム。
【請求項３９】
前記複数のアライメントキーのうち１つのアライメントキーは、前記ハイブリッドナノ構造製剤の前記堆積中に各シングルチップを高精度で位置特定するためのガイドである、請求項３７に記載のシステム。
【請求項４０】
前記複数の電極は、感知アプリケーションのための最小雑音妨害を有する安定した環境を提供するためにＰｔ／Ｔｉ電極構造を用いる、請求項２７に記載のシステム。
【請求項４１】
前記Ｐｔ／Ｔｉ電極構造は、生体感知アプリケーションを可能にする、請求項４０に記載のシステム。
【請求項４２】
前記Ｐｔ／Ｔｉ電極構造は、腐食性ガス感知環境においても安定した信号を提供する、請求項４０に記載のシステム。
【請求項４３】
前記Ｐｔ／Ｔｉ電極構造のＰｔ／Ｔｉ電極層の厚さは、約３００ｎｍである、請求項２７に記載のシステム。
【請求項４４】
ＩＣまたはＭＥＭＳ用シリコンウェハ、印刷回路板、可撓性ポリイミドフィルム、または場合によっては紙を含むがこれに限定されない、多数の基板材料および製造技術および機器に対応するセンサ回路。
【請求項４５】
標的ガスの選択的な検出および濃度値の測定のための方法であって、
８０、１２０、１６０、または２００ミリ秒ごとにサンプリングされた、ナノハイブリッドガスセンサの８、１６、３２、６４、または１２８のチャネルの抵抗値をとることと、
指数平均ローパスフィルタを用いて高周波雑音をフィルタ除去することと、
センサ応答変化の速度を計算することと、
温度センサを含む他のセンサチャネルに関するセンサ応答を評価することと
を備える方法。
【請求項４６】
ガス濃度値における変化に従ってセンサ出力値が過渡状態にある時、アルゴリズム入力値を推定するために、確定センサ抵抗値を予測することを更に備える、請求項４５に記載の方法。
【請求項４７】
モデル係数を介して、材料セグメントの抵抗の変化を標的下種濃度と関係付けるガスモデルを用いることを更に備え、センサ応答と標的ガス濃度の変化との前記関係は、式
【数１】
2021534432.tif 000005
によって表され、
式中、Ｒｊ０は、暴露直前の材料ｊに関する前記チャネル抵抗として定義され、Ｒｊは、前記暴露直後の前記抵抗として定義され、前記アルゴリズム入力に寄与する様々な材料ｊの全てのチャネルにわたる和がとられ、
Ｃｉ０は、前記暴露直前の標的ガスｉ濃度として定義され、Ｃｉは、暴露直後の前記標的ガスｉとして定義され、標的ガスｉごとに、各材料ｊは、特定の材料ガス係数値
【数２】
2021534432.tif 000006
を含む、請求項４６に記載の方法。
【請求項４８】
ナノハイブリッドガスセンサからの事前処理信号は、センサチャネルに堆積した特定の材料を各々が表すセグメントにグループ分けされ、複数のセグメントが、単一の標的ガスモデルに関与するために用いられる、請求項４５に記載のシステム。
【請求項４９】
ＮＯ２、ＳＯ２、ＣＯ、ＣＯ２、Ｏ３、ＣＨ２Ｏ、ＣＨ４、ＮＨ３、Ｎ２０、たとえばアセトンおよびエタノールなどの有機化合物、および様々な炭化水素の少なくとも１つを含むガスに関する濃度値を予測する前記アルゴリズムにおいて、複数のモデルが同時に実行される、請求項４８に記載の方法。
【請求項５０】
センサの応答は、大気中の複数のガス成分への暴露の結果、ならびにたとえば湿度、温度、圧力、および気流などの様々な環境要因への前記センサの反応であり、過剰制約付きモデリング方程式系によって、交差感度複雑性を解消することを更に備える、請求項４５に記載の方法。
【請求項５１】
環境要因を考慮に入れる補償係数は、湿度補償係数、温度補償係数、および圧力および気流補償係数の組み合わせである、請求項５０に記載の方法。
【請求項５２】
複数の感知素子を備えるセンサアレイであって、前記複数の感知素子の各々は、ハイブリッドナノ構造および複数のガスの少なくとも１つを特に標的とする分子製剤で構成される堆積混合物で機能化され、前記複数の感知素子の各々は、抵抗および静電容量を備え、少なくとも１つの抵抗および静電容量は、ガス状化合物と相互作用すると変化する、センサアレイ。
【請求項５３】
前記抵抗または静電容量の変化は、測定され、定量化され、ガスの識別および濃度測定のために更に処理され得る、請求項５２に記載のセンサアレイ。
【請求項５４】
前記複数のセンサ素子は、感知チャネルのアレイを形成し、各感知チャネルはシグネチャを生成し、前記処理は、パターン認識アルゴリズムを用いて前記シグネチャを処理することを備え、前記複数のガスの検出を同時に可能にする、請求項５３に記載のセンサアレイ。
【請求項５５】
前記チャネルの少なくとも１つは、湿度を測定する、請求項５４に記載のセンサアレイ。
【請求項５６】
前記複数の感知素子の各々は、前記ハイブリッドナノ構造および分子製剤が、ドロップキャストまたは電気化学堆積を用いて堆積され得るように設計される、請求項５２に記載のセンサアレイ。
【請求項５７】
前記複数の感知素子の各々は、ＭＥＭＳ基板を備える、請求項５２に記載のセンサアレイ。
【請求項５８】
複数の感知素子を備えるセンサアレイであって、前記複数の感知素子の各々は、ハイブリッドナノ構造および複数のガスの少なくとも１つを特に標的とする分子製剤で構成される堆積混合物で機能化され、前記複数の感知素子の各々は、抵抗および静電容量を備え、少なくとも１つの抵抗および静電容量は、ガス状化合物と相互作用すると変化する、センサアレイと、
前記マルチチャネルガスセンサアレイの前記複数の感知素子の各々の静電容量、抵抗、またはその両方の変化を検出し、前記変化を表すアナログ信号を生成するように構成されたトランスデューサと、
前記アナログ信号をデジタル信号に変換するように構成されたアナログ信号調整およびアナログデジタル変換回路と、
ガス検出および測定アルゴリズムを実装するパターン認識システムを用いて前記デジタル信号を処理するように構成された低電力プロセッサ回路と
を備えるセンサシステム。
【請求項５９】
前記低電力処理回路に結合されたメモリを更に備え、前記メモリは、前記特定の分子製剤でカスタマイズされた感知素子の挙動を正確に反映するモデルを組み合わせるアルゴリズムと、前記処理回路に、前記アルゴリズムおよびモデルに基づいて、生センサ出力をガス濃度読取り値に変換するためのパターン認識技術を実行させる命令とを格納するように構成される、請求項５８に記載のセンサシステム。
【請求項６０】
前記複数の感知素子の各々は、前記ハイブリッドナノ構造および分子製剤が、ドロップキャストまたは電気化学堆積を用いて堆積され得るように設計される、請求項５８に記載のセンサシステム。
【請求項６１】
前記複数の感知素子の各々は、ＭＥＭＳ基板を備える、請求項５８に記載のセンサシステム。
【請求項６２】
複数の感知素子を備えるセンサアレイであって、前記複数の感知素子の各々は、ハイブリッドナノ構造および複数のガスの少なくとも１つを特に標的とする分子製剤で構成される堆積混合物で機能化され、前記複数の感知素子の各々は、抵抗および静電容量を備え、少なくとも１つの抵抗および静電容量は、ガス状化合物と相互作用すると変化する、センサアレイと、
前記センサアレイと結合され、前記抵抗または静電容量における前記変化を検出してそれを示すアナログ信号を生成し、前記複数の感知素子と関連する複数の感知チャネルの各々を動作させ、前記アナログ信号をデジタル信号に変換するように構成されたアナログフロントエンドであって、
アナログデジタル変換器（ＡＤＣ）と、
パーキング回路と、
測定回路と
を備えるアナログフロントエンドと、
前記アナログフロントエンドに結合され、前記アナログフロントエンドを制御するように構成されたデジタルバックエンドであって、アルゴリズム、モデル、および命令を備えるメモリを備えるデジタルバックエンドと
を備えるセンサシステム。
【請求項６３】
前記命令は、前記プロセッサに、
前記ＡＤＣによる変換前に、各々が感知素子と関連する複数のセンサチャネルの各々に関する利得を計算、格納、および設定することと、
様々なオーバサンプリングファクタによって信号対雑音比を増加させることと
によって前記アナログ信号を動的に最適化させるように構成される、請求項６２に記載のシステム。
【請求項６４】
前記アナログフロントエンドは更に、前記複数の感知素子の各々に関する自己加熱効果を最小限にすること、前記複数の感知素子の各々の動作を直線領域内に維持すること、前記複数の感知素子の各々に関する電力消費を最小限にすること、および前記複数の感知素子の各々に関する短絡を防ぐことの少なくとも１つを行うように構成される、請求項６２に記載のシステム。
【請求項６５】
前記アナログフロントエンドは更に、ナノ材料ベースのセンサにわたり定電圧を印加するように構成される、請求項６２に記載のシステム。
【請求項６６】
前記パーキング回路は、任意の数の接続された感知チャネルに同時に定電圧を供給し、各個々の感知チャネルを流れる電流を制限するように構成される、請求項６２に記載のシステム。
【請求項６７】
前記パーキング回路は、複数のスイッチを備え、前記パーキング回路は、前記複数のスイッチを介して任意の個々の感知チャネルを接続または切断するように構成される、請求項６６に記載のシステム。
【請求項６８】
前記定電圧は約１Ｖである、請求項６６に記載のシステム。
【請求項６９】
前記電流は、約１ｍＡに制限される、請求項６６に記載のシステム。
【請求項７０】
前記測定回路は、前記複数の感知チャネルの少なくともいくつかに同時に定電圧を供給し、前記複数の感知チャネルの各々を流れる全電流を制限するように構成される、請求項６２に記載のシステム。
【請求項７１】
前記定電圧は約１Ｖである、請求項７０に記載のシステム。
【請求項７２】
前記電流は、約１ｍＡに制限される、請求項９に記載のシステム。
【請求項７３】
前記測定回路は、前記複数の感知チャネルのいずれかを接続または切断し、切換えチャネルが、雑音を生じにくく基準に近い大きな振幅を生成するために前記複数の感知チャネルのうちの感知チャネルと関連する全体信号にオフセットを加算する時、測定が容易な大きな振幅の信号を生成するために前記複数の感知チャネルのうちの複数の感知チャネルからの信号を加算する時、および、前記感知特性を単一の測定値に結合するために前記複数の感知チャネルのうちの複数の感知チャネルからの前記信号を加算する時、前記回路に対する整定時間を最小限にするように構成された、複数のスイッチまたはマルチプレクサのいずれかを備える、請求項７０に記載のシステム。
【請求項７４】
前記複数の感知チャネルのうちの測定中の感知チャネルを、利得段およびデータ取得段から、ならびに前記複数の感知チャネルのうちの前記パーキング回路に接続された感知チャネルから隔離するように更に構成される、請求項６２に記載の測定回路。
【請求項７５】
１または複数の利得段を更に備え、前記１または複数の利得段の各々は、
様々なミラーリング比で利得が実装される電流ミラーと、
前記電流を電圧に変換するように構成されたトランスインピーダンス増幅器と、
前記電流を電圧に変換し、前記電流から電圧への変換に利得を適用するための選択可能な抵抗のセットと、
ＯＰＡＭＰを備える二次利得段と
を備える、請求項６２に記載の測定回路。
【請求項７６】
選択可能な利得設定の間隔は事前選択され、前記複数の感知素子の各々の範囲に関して最適化される、請求項７５に記載のシステム。
【請求項７７】
前記選択可能な利得設定の間隔は、幾何学的に離間する、請求項７６に記載のシステム。
【請求項７８】
前記感知素子が前記パーキング回路から前記測定回路に、またその反対に切り換えられる時、感知素子への過渡負荷を最小限にするように構成されたメイクビフォーブレーク回路を更に備える、請求項６２に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書における実施形態は、ナノガス感知システムのためのデジタルバックエンドに関し、具体的には、アナログフロントエンドを制御し、アナログバックエンドからの信号を最適化および処理するためのデジタルバックエンドに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のデジタルガスセンサシステムは一般に、単一の金属酸化物センサを動作させ、測定する。デジタルガスセンサは一般に、それらのサンプリング方法において静的であり、概して、この方法は、一定の間隔で電圧をデジタル値に変換するためにＡＤＣをサンプリングすることを伴う。この値は、その後、一般に線形適合モデルを介して、ガス濃度に戻り変換される。
【０００３】
市販されているガスセンサは、扱いづらく、高価で、性能（たとえば精度、選択性、検出下限など）が制限され得る。加えて、他の主な欠点は、異なる種類のガスを同時に検出することができないこと、個々のガスの絶対濃度を測定することができないこと、頻繁な再較正の必要、たとえばウェアラブルデバイスなどの小さな形状因子のシステムへの統合に適合しないサイズ、たとえば加熱などの電力を大量消費する技術または超大量製造に適さない技術に依拠することを含み得る。
【０００４】
複数のガスを同時に、多くの場合、十億分率（ＰＰＢ）の感度で正確に検出する能力は、増え続ける数の産業、ならびに、家庭および都市部の空気汚染問題に対処することを目的とする全世界的な空気品質監視の取組みにとって、大変重要である。
【発明の概要】
【０００５】
本明細書において、周囲空気における粒度の高いガス情報収集をサポートするための低い検出下限（ＰＰＢ）が可能なセンサの幅広い展開のために必要なキー基本属性をもたらすナノガスセンサアーキテクチャが説明される。
【０００６】
１つの態様によると、センサシステムは、複数の感知素子を備えるセンサアレイであって、複数の感知素子の各々がハイブリッドナノ構造および複数のガスの少なくとも１つを特に標的とする分子製剤で構成される堆積混合物で機能化され、複数の感知素子の各々が抵抗および静電容量を備え、少なくとも１つの抵抗および静電容量がガス状化合物と相互作用すると変化するセンサアレイと、センサアレイに結合され、抵抗または静電容量における変化を検出してそれを示すアナログ信号を生成し、アナログ信号をデジタル信号に変換するように構成されたアナログフロントエンドであって、アナログデジタル変換器（ＡＤＣ）を備えるアナログフロントエンドと、温度および湿度センサと、アナログフロントエンドに結合され、アナログフロントエンドを制御するように構成されたデジタルバックエンドであって、アルゴリズム、モデル、および命令を備えるメモリと、メモリに結合されたマイクロコントローラとを備えるデジタルバックエンドとを備え、命令は、マイクロコントローラに、ＡＤＣによる変換前に、各々が感知素子に関連する複数のセンサチャネルの各々に関する利得を計算、格納、および設定すること、および様々なオーバサンプリングファクタによって信号対雑音比を増加させることによってアナログ信号を動的に最適化させるように構成される。
【０００７】
これらのおよび他の特徴、態様、および実施形態は、「発明を実施するための形態」と題されたセクションにおいて後述される。
【０００８】
添付図面と関連して、特徴、態様、および実施形態が説明される。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】ガスセンサを構成するための基本原理を示す。
【図２】１つの実施形態に係る、ハイブリッドナノ構造ガス感知素子の物理的実装の予想図である。
【図３】ガスセンサアレイの実施形態を示す図である。
【図４】１つの実施形態に係る、図３のハイブリッドナノ構造ガス感知アレイを組み込むハイブリッドナノ構造ガスセンサシステムのブロック図である。
【図５】図４のハイブリッドナノ構造ガスセンサシステムを通るガス情報の流れを示すチャートである。
【図６】図４のハイブリッドナノ構造ガスセンサシステムのＰＣＢ実施形態の周囲で組み立てられるウェアラブル製品例の分解図である。
【図７】本明細書で説明される様々な実施形態と関連して用いられ得る有線または無線システム例を示すブロック図である。
【図８】１つの実施形態に係る、図３および図４のセンサチップに含まれた図３のセンサアレイ内で複製され得る単一チャネル例を示す図である。
【図９−１０】３２のチャネルを備える図３のセンサチップ完成品に関する実施形態例を示す図である。
【図１１−１２】２０のチャネルを備えるセンサチップ完成品に関する他の実施形態例を示す図である。
【図１３】図５〜７で説明されるいずれかの実施形態を実装するウェハ完成品の図である。
【図１４】１つの実施形態例に係る、図４のシステムに含まれ得るパーキング回路を示す図である。
【図１５】１つの実施形態に係る、図４のシステムに含まれ得る測定回路例を示す図である。
【図１６】１つの実施形態に係る、図１５の回路に含まれ得るマルチプレクサ実装例の図である。
【図１７】複数のセンサと結合されたパーキング回路例および測定回路例を示す図である。
【図１８】図１５の電流ミラーの代わりに用いられ得るＯＰ−ＡＭＰ回路を示す図である。
【図１９】図１５の測定回路の電流ミラーの出力を、図４のシステムに含まれたＡＤＣへ送信され得るアナログ信号に変換するための回路を示す図である。
【図２０】１つの実施形態に係る、図４のシステムのデジタルバックエンドの特定の構成要素を示す図である。
【図２１】１つの実施形態に係る、図４のデジタルバックエンドシステムにおいて実装され得る動的オーバサンプリングレートのプロット例を示すグラフである。
【図２２】１つの実施形態に係る、図４のデジタルバックエンドシステムにおいて実装され得る最適化対非最適化整定時間のプロット例を示すグラフである。
【図２３】１つの実施形態に係る、図４のデジタルバックエンドシステムにおいて実装され得る、信号にわたる動的サンプリングレートおよびデューティサイクルのプロット例を示すグラフである。
【図２４】感知素子の電極上に堆積されアニールされた、１つの実施形態に係る高感度材料の様々な倍率でのＳＥＭマイクログラフの画像である。
【図２５】図８の材料を有する感知材料に関する、室温および３５％の相対湿度（ＲＨ）での５−１０−２０百万分率（ＰＰＭ）一酸化炭素（ＣＯ）暴露に関するリアルタイム感知応答のプロットを示すグラフである。
【図２６】図８の材料を有する感知材料に関する、室温および３５％の相対湿度（ＲＨ）での２５−５０−１０００百万分率（ＰＰＭ）一酸化炭素（ＣＯ）暴露に関するリアルタイム感知応答のプロットを示すグラフである。
【図２７】図８の材料を有する感知材料に関する、室温および３５％の相対湿度（ＲＨ）での５０−１００−２００百万分率（ＰＰＭ）一酸化炭素（ＣＯ）暴露に関するリアルタイム感知応答のプロットを示すグラフである。
【図２８】１つの実施形態に係る単一チャネル例１０２を示す図である。
【図２９】チップにワイヤボンドされた担体上の商用温度および湿度センサによって測定された場合の室温および４５％、５０％、および６０％の相対湿度（ＲＨ）での空気攪乱に関するリアルタイム感知応答を描くグラフである。
【図３０】電極上に堆積した感湿ポリマ材料のＳＥＭマイクログラフを示す画像である。
【図３１】電極上に堆積した感湿ポリマ材料に関する室温および４５％、５０％、および６０％の相対湿度（ＲＨ）での空気攪乱を示す。
【図３２】電極上に堆積されアニールされた高感湿ＡｅｒＮ２Ｓ材料のＳＥＭマイクログラフを示す。
【図３３】電極上に堆積されアニールされた高感湿ＡｅｒＮ２Ｓ材料に関する室温および４５％、５０％、および６０％の相対湿度（ＲＨ）での空気攪乱を示す。
【図３４】１つの実施形態に係る、指数平均ローパスフィルタを用いた高周波雑音のフィルタ除去を示すグラフである。
【図３５】１つの実施形態、ガス濃度変化への過渡材料応答に関する確定抵抗値を予測するためのプロセス例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本明細書において、ハイブリッドナノ構造ガス感知システムに関する実施形態が説明される。本開示およびその様々な特徴および利点の詳細は、添付図面において説明および／または例示され、以下で詳述される非限定的な実施形態および例を参照して、より詳しく説明される。理解すべき点として、図面に示される特徴は、必ずしも一定の比率で拡大縮小されておらず、１つの実施形態の特徴は、本明細書に明示的に記述されない場合でも、当業者が認識するように他の実施形態とともに用いられ得る。周知の構成要素および処理技術の説明は、本開示の実施形態を不必要に曖昧にしないために省略され得る。本明細書で用いられる例は、本開示が実施され得る方法の理解を容易にすること、かつ本開示の実施形態を当業者が実施することを更に可能にすることのみが意図される。したがって、本明細書における例および実施形態は、本開示の範囲を限定するものとして解釈されてはならない。なお、図面のうちのいくつかの図を通して、類似した参照番号が同様の部品を表すことに留意する。
【００１１】
本明細書で説明されるハイブリッドナノ構造ガス感知システムに組み込まれたアーキテクチャは、多様な混合物の周囲空気におけるガス分析物の存在を選択的に識別するという基本要件を達成するが、複数のガスを同時に識別し、サイズおよび電力の観点から（モバイルおよびウェアラブルアプリケーション用を含む）非常に小さな形状因子に適合し、ＩｏＴアプリケーションへの統合が容易かつ自己較正型であることによって、アプリケーションおよび／またはサービスプロバイダを定期的な再較正の負担および費用から解放するようにも設計される。
【００１２】
図１は、成果を上げたガスセンサ１００のための基本構成要素を説明する。示されるように、そのようなセンサは、基板１０６の上に高感度層１０４を堆積することによって作り出された感知素子１０２を含む。感知素子１０２は更に、感知素子１０２の１または複数の電気特性を変化させるガス状化合物１０８と相互作用し得る。電気特性の変化は、特別に設計された信号処理エレクトロニクス１１２を通してセンサ生信号１１０を供給することによって検出され得る。その結果生じる応答信号１１４は、直接、またはパターン認識技術の適用を介して、測定および定量化され得る。
【００１３】
本明細書で説明される実施形態は、６つの基本素子を備える。１つ目は、信頼性の高い大量製造に適した基板上に形成された構造部品を、浮遊状態のハイブリッドナノ構造を含む堆積電解質と結合する、基本的なセンサ素子または感知チャネルである。電解質の製剤は、特定のガスまたはガスグループに特有である。シリコン基板１０６および構造部品は、ＭＥＭＳ製造プロセスを用いて形成され得る。構造部品は、基本的に、２つの電極間の未完成電気回路である。電解質の堆積によって電気回路は完成し、バイアスされガス分析物に触れた時、回路の電気特性の１または複数の変化が、ガスを検出および測定するために用いられる。
【００１４】
以下は、たとえば本明細書で説明され、周囲空気における粒度の高いガス情報の収集をサポートするための低い検出限界（ＰＰＢ）が可能なセンサの幅広い展開のために必要なキー基本属性をもたらすような、ナノガスセンサアーキテクチャに組み込まれ得る高感度ナノ有核構造を作るためのプロセスを概説する。その後、幅広い分野のアプリケーションにわたる画期的な製品を可能にする真に実用的な見識がガス情報から導出され得る。
【００１５】
基本センサ素子または感知チャネル１０２は、信頼性の高い大量製造に適した基板１０４上に形成された構造部品を、浮遊状態のハイブリッドナノ構造２０８を含む堆積製剤１０８と結合する。製剤１０８は、ガスまたはガスグループに特有である。上述したように、シリコン基板１０４が用いられてよく、構造部品は、ＭＥＭＳ製造プロセスを用いて形成され得る。構造部品は基本的に、本明細書で更に詳しく説明されるように、２つの電極間の未完成電気回路である。製剤１０８の堆積は、電気回路を完成させ、バイアスされガス分析物に晒された時、回路の１または複数の電気特性の変化が、ガスを検出および測定するために用いられる。
【００１６】
ハイブリッドナノ構造ガスセンサは、周囲空気中の複数のガスを同時に検出し、それらの絶対濃度を報告するために必要な全ての機能を提供し得る。ハイブリッドナノ構造センサアレイ３０５（図３の説明を参照）の感知能力は常に「オン」であり、ガス検出および測定アルゴリズムは、センサが、使用前に特別な較正ステップを必要としないこと、および自身の動作寿命にわたり自己較正し続けることを可能にする。
【００１７】
感知素子１０２の設計は、一般的に用いられるいくつかの堆積技術に対応するが、大量製造環境における所望の品質および再現性を達成するために、特別にカスタマイズされた機器および専有技術を必要とする。したがって、感知素子１０２は、後述するように、ピコリットル単位でのナノ材料の効率的な堆積をサポートし、マルチガスセンサの設計を可能にするために多数の要素をアレイに組み込むことを容易にするために、特別にパターン形成され得る。
【００１８】
１または複数の分子製剤１０８は、特定のガスを完全かつ選択的に識別するために必要であり得る。各々が独自の製剤１０８で「プログラム」されることが可能な複数の感知素子１０２をセンサアレイ３０５に結合することは、複数のガスを同時に検出および測定するために必要な柔軟性を提供する。またこれは、センサチップ上で直接、後に詳述される、たとえば任意のガスセンサ設計において考慮されるべき重要なファクタである湿度を測定することなどの豊富な機能選択肢を可能にもする（結局、水蒸気は単にもう１つのガスである）。他の例は、同じガスまたはガスグループに関する、ガスの存在に極めて迅速に反応することが可能な製剤１０８の組み合わせであるが、一方、より緩慢に作用する他の製剤が正確な濃度測定のために用いられてよく、これは、危険な物質の存在への極めて迅速な警告が必要とされるが、実際の正確な濃度測定は同時に必要でないこともあるアプリケーション（たとえば産業緊急事態における第１対応者）において重要である。
【００１９】
図２４は、感知素子１０２の電極上に堆積しアニールされた、１つの実施形態に係る高感度材料７０２の様々な倍率でのＳＥＭマイクログラフの画像である。高表面積ナノ材料は、空中環境汚染物質を感知するために原子的に分散した金属触媒で機能化される。堆積した材料製剤は、特定の抵抗範囲内で回路を接続するために交互嵌合指１２０２（図１２を参照）の隙間に架橋しながら、高感度感知表面としての機能も果たす。
【００２０】
図２５は、室温および３５％の相対湿度（ＲＨ）での５−１０−２０百万分率（ＰＰＭ）一酸化炭素（ＣＯ）暴露に関するリアルタイム感知応答のプロットを示すグラフである。最初の１５分間の大気暴露の後、それぞれ５分および１０分間隔でＣＯ暴露がオンおよびオフ状態である時間に対し、感知素子１０２の応答抵抗が描かれる。電極１２０２上に堆積したこの材料に関する５ｐｐｍのＣＯ暴露において、抵抗変化割る初期抵抗（ΔＲ／Ｒ）は、＞３％である。
【００２１】
図２６は、室温および３５％の相対湿度（ＲＨ）での２５−５０−１００十億分率（ＰＰＢ）二酸化窒素（ＮＯ２）暴露に関するリアルタイム感知応答のプロットを示すグラフである。最初の１５分間の大気暴露の後、それぞれ５分および１０分間隔でＮＯ２暴露がオンおよびオフ状態である時間に対し、感知素子１０２の応答抵抗が描かれる。電極１２０２上に堆積したこの材料に関する２５ｐｐｂのＮＯ２暴露において、抵抗変化割る初期抵抗（ΔＲ／Ｒ）は、＞２０％である。
【００２２】
図２７は、室温および３５％の相対湿度（ＲＨ）での５０−１００−２００十億分率（ＰＰＢ）オゾン（Ｏ３）暴露に関するリアルタイム感知応答のプロットを示すグラフである。最初の１５分間の大気暴露の後、それぞれ５分および１０分間隔でＯ３暴露がオンおよびオフ状態である時間に対し、感知素子１０２の応答抵抗が描かれる。電極１２０２上に堆積したこの材料に関する５０ｐｐｂのＯ３暴露において、抵抗変化割る初期抵抗（ΔＲ／Ｒ）は、＞３５００％である。
【００２３】
たとえば図８に示すような高感度材料の大量生産は、複数ステップの合成プロセスによって本明細書で説明される実施形態に従って可能にされる。第１に、高表面積ナノ材料（カーボンナノチューブ、ジカルコゲン化物、グラフェン、金属有機骨格、金属酸化物など）が、更なる機能化のために水性または有機溶媒に分散した高表面積ナノ材料基板を得るために、様々な湿式化学法（酸塩基、水熱、マイクロ波、光子、還流、超音波など）を介して調達または合成される。第２に、原子的に分散した金属触媒が、様々な湿式化学法を介して基板上に造核される。第３に、ナノ有核金属触媒が、様々な湿式化学法を介して基板上に成長する。
【００２４】
その後、合成材料は、超小型自動ピエゾ駆動非接触分注システムを用いて電極１２０２上に堆積される製剤を作成するために、１または複数の添加物を有する溶液内で調製され得る。堆積した材料は、還元、不活性、または酸化雰囲気内で設定最大値までの傾斜率温度でアニールされ、室温まで冷却される。
【００２５】
図２８は、１つの実施形態に係る単一チャネル１０２の例を示す図である。各チャネル１０２は、電極１２０２およびウェル１２０４で構成される。電極１２０２は、Ｓｉ／ＳｉＯ２基板（不図示）の上にある。特定の実施形態において、基板の材料はケイ素（Ｓｉ）から成るが、基板の選択肢はＳｉに限定されない。たとえばガラス、酸化アルミニウム、ポリイミド軟性膜、印刷回路基板（ＰＣＢ）、および様々な紙製支持体などの他の材料が、実施形態に依存して選択され得る。基板に含まれた誘電体層（不図示）は、に酸化ケイ素（ＳｉＯ２）で作られ得るが、重ねて、材料の選択はＳｉＯ２に限定されず、他の選択肢は、たとえば窒化ケイ素（Ｓｉ３Ｎ４）であってよい。
【００２６】
特定の実施形態において、誘電性ＳｉＯ２層の厚さは３００ｎｍであるが、この厚さは、次の特定の値、２００、２２０、２３０、２４０、２５０、３００、３５０、４００、４５０、および５００ｎｍを含む約２００〜５００ｎｍの範囲に及び得る。基板の厚さは、特定の実施形態において５００μｍであるが、次の特定の値、２５０、３００、３５０、４００、４５０、５００、５５０、６００、６５０、７００、および７５０μｍを含む約２５０〜７５０μｍの範囲に及び得る。単一チャネルの幅は、特定の実施形態において２００μｍであるが、次の特定の値、１００、１５０、２００、２５０、３００、３５０、４００、４５０、５００、５５０、および６００μｍを含む約１００〜６００μｍの範囲に及び得る。
【００２７】
図２９は、チップ３０５にワイヤボンドされた担体上の市販の温度および湿度センサによって測定された場合の室温および４５％、５０％、および６０％の相対湿度（ＲＨ）での空気攪乱に関するリアルタイム感知応答を描くグラフである。最初の１５分間の大気暴露の後、それぞれ５分および１０分間隔で増加した相対湿度暴露の攪乱がオンおよびオフ状態である時間に対し、センサ応答抵抗が描かれる。
【００２８】
図３０は、電極１２０２上に堆積した感湿ポリマ材料３００２の様々な倍率でのＳＥＭマイクログラフを示す画像である。堆積したポリマ材料１４０２は、特定の抵抗範囲内で回路を接続するために電極１２０２の交互嵌合指の隙間に架橋しながら、感湿感知表面としての機能も果たす。
【００２９】
図３１は、電極１２０２上に堆積した感湿ポリマ材料１４０２によって測定された場合の室温および４５％、５０％、および６０％の相対湿度（ＲＨ）の空気攪乱に関するリアルタイム感知応答を描くグラフである。室温および４０％のＲＨでの最初の１５分間の空気暴露の後、それぞれ５分および１０分間隔で増加した相対湿度暴露の攪乱がオンおよびオフ状態である時間に対し、センサ応答抵抗が描かれる。４０％のＲＨから４５％のＲＨへの５％のＲＨ変化に応答して、抵抗変化割る初期抵抗（ΔＲ／Ｒ）は、＞１０％である。
【００３０】
図３２は、電極１２０２上に堆積しアニールされた高感湿材料１６０２の様々な倍率でのＳＥＭマイクログラフを示す画像である。堆積した材料１６０２は、特定の抵抗範囲内で回路を接続するために電極１２０２の交互嵌合指の隙間に架橋しながら、高感湿感知表面としての機能も果たす。
【００３１】
図３３は、電極１２０２上に堆積しアニールされた高感湿材料１６０２によって測定された場合の室温および４５％、５０％、および６０％の相対湿度（ＲＨ）の空気攪乱に関するリアルタイム感知応答を描くグラフである。室温および４０％のＲＨでの最初の１５分間の空気暴露の後、それぞれ５分および１０分間隔で増加した相対湿度暴露の攪乱がオンおよびオフ状態である時間に対し、センサ応答抵抗が描かれる。４０％のＲＨから４５％のＲＨへの５％のＲＨ変化に応答して、抵抗変化割る初期抵抗（ΔＲ／Ｒ）は、＞１００％である。
【００３２】
第２の素子は、データ取得エレクトロニクス１１２とインタフェース接続するために特別に設計および最適化されたアレイ構造への複数の感知チャネルの配列である。アレイ構造は、パターン認識アルゴリズムの使用と組み合わせられると、特定のガスまたはガスグループのためにアレイ内の個々の感知チャネルの１または複数をカスタマイズするとともに、選択性としてそのような重要な機能をもたらすために他の感知チャネルを使用することによって、単一のセンサを用いて複数のガスを同時に検出することを可能にする。
【００３３】
図２は、１つの実施形態例に係るハイブリッドナノ構造物理感知素子１０２の概念図である。基板１０６のために様々な材料が用いられてよく、その上に、感知素子１０２のその他の部分が構成される。しかし、超大量製造の観点から、シリコン技術が好適であってよく、特に、たとえば更なる革新に対応し、または特別な製品ニーズに対処するために、組立て中のセンサチップの精巧化に基づいてプロセスの複雑性を調整するための柔軟性を有する、顧客定義型の製造ステップのセットに必要な基礎を提供するＭＥＭＳ技術が好適である。またシリコン技術は、実績のある試験方法の利用、およびガス感知技術のニーズに合うようにカスタマイズされ得る自動試験機器の複数情報源も提供する。
【００３４】
感知素子１０２は、２つの電極２０２間の未完成または「開」電気回路で構成され、これはその後、浮遊状態のハイブリッドナノ構造２０８を有する分子製剤電解質２０４を堆積させることによって完成され、または「閉じ」られる。このプロセスは、いくつかの一般的に用いられる堆積技術に適合するが、大量製造環境における所望の品質および再現性を達成するために特別にカスタマイズされた機器および専有技術を必要とする。特定の実施形態において、感知素子１０２は、ピコリットル量単位でのナノ材料の効率的な堆積をサポートし、マルチガスセンサの設計を可能にするために複数の素子をアレイに組み込むことを容易にするために、特別にパターン形成され得る。
【００３５】
電極２０２はその後、システムのその他の部分へ信号１１０を伝達するために、ボンディングパッド２０６にボンドされ得る。
【００３６】
１または複数の分子製剤は、特定のガスを完全かつ選択的に識別するために必要であり得る。各々が独自の製剤で「プログラム」されることが可能な複数の感知素子１０２をセンサアレイに結合することは、複数のガスを同時に検出および測定するために必要な柔軟性を提供する。またこれは、センサチップ上で直接、たとえば任意のガスセンサ設計において考慮されるべき重要なファクタである湿度を測定することなどの豊富な機能選択肢を可能にもする（結局、水蒸気は単にもう１つのガスである）。他の例は、同じガスまたはガスグループに関する、ガスの存在に極めて迅速に反応することが可能な製剤の組み合わせであるが、一方、より緩慢に作用する他の製剤が正確な濃度測定のために用いられてよく、これは、危険な物質の存在への極めて迅速な警告が必要とされるが、実際の正確な濃度測定は同時に必要でないこともあるアプリケーション（たとえば産業緊急事態における第１対応者）において重要である。
【００３７】
図３は、表面に分子製剤２０４が堆積され得る感知チャネル構造を形成するためのＭＥＭＳ製造プロセスとともにシリコン基板３０２が用いられるマルチチャネルガスセンサアレイ３０５の好適な実施形態を示す。例示のために、個々のセンサダイ３０４のサイズは実際に実現可能なサイズよりも大幅に大きく示されており、単一の８’’インチウェハ３００は一般に、数千のマルチガス対応センサチップを生み出す。感知素子１０２のアレイ３０５は、単一のダイ３０４上に実装され、各ウェハ３００は、数千のダイまたはチップ３０４を生み出す。各感知素子１０２は、その後、特定の分子製剤２０４を表面に堆積することによって機能化され得る。
【００３８】
したがって、ＭＥＭＳ製造の後、各感知素子１０２の作製を完了するために追加のステップが必要である。第１に、分子製剤２０４が、専用機器を用いて堆積し硬化される。これは、ウェハレベルで生じ、機器は、複写形式の複製モジュールおよび作製プロセスによって製造設備の出力のスケーリングを可能にするためにモジュール形式で設計される。製造ステップの完了後、ウェハ３００は、感知素子１０２の損傷を防ぐために、クリーンダイシング技術を用いて個片化されなくてはならない。そのような技術の例は、ステルスダイシングである。
【００３９】
チャネル１０２は、電極およびウェルという２つの主な要素で構成される。表面に製剤２０４が堆積する電極は、ハイブリッドナノ材料２０８が２つの隣接した電極間に架橋するまで、開回路を形成する。ウェルは、電極を包囲する壁である。ウェルは、製剤堆積プロセス中、材料の氾濫を防止する。ウェルは、２つの部分（「頂部」および「底部」）に形成される。したがって完成したチャネル１０２は、一定数の電極セグメントと、頂部および底部電極の外側の２つの個別の壁とで構成される。チップが３２のチャネルを有することを前提とすると、合計３，３００のチップは、８インチウェハ完成品を形成する。
【００４０】
図８は、１つの実施形態に係る単一チャネル例１０２を示す図である。各チャネル１０２は、電極８０２およびウェル８０４で構成される。電極８０２は、Ｓｉ／ＳｉＯ２基板３０２（図８には不図示）の上にある。特定の実施形態において、基板３０２の材料はケイ素（Ｓｉ）で作られるが、基板の選択肢はＳｉに限定されない。たとえばガラス、酸化アルミニウム、ポリイミド軟性膜、印刷回路基板（ＰＣＢ）、および様々な紙製支持体などの他の材料が、実施形態に依存して選択され得る。基板に含まれた誘電体層（不図示）は、二酸化ケイ素（ＳｉＯ２）で作られ得るが、重ねて、材料の選択はＳｉＯ２に限定されない。たとえば、他の選択肢は、窒化ケイ素（Ｓｉ３Ｎ４）であってよい。
【００４１】
特定の実施形態において、誘電性ＳｉＯ２層の厚さは３００ｎｍであるが、この厚さは、次の特定の値、２００、２２０、２３０、２４０、２５０、３００、３５０、４００、４５０、および５００ｎｍを含む約２００〜５００ｎｍの範囲に及び得る。基板３０２の厚さは、５００μｍであってよいが、次の特定の値、２５０、３００、３５０、４００、４５０、５００、５５０、６００、６５０、７００、および７５０μｍを含む約２５０〜７５０μｍの範囲に及び得る。単一チャネル１０２の幅は、２００μｍであってよいが、次の特定の値、１００、１５０、２００、２５０、３００、３５０、４００、４５０、５００、５５０、および６００μｍを含む約１００〜６００μｍの範囲に及び得る。
【００４２】
特定の実施形態において、電極８０２は、白金（Ｐｔ）およびチタン（Ｔｉ）層を用いて形成されるが、材料の選択肢は、たとえばクロム（Ｃｒ）および金（Ａｕ）などの他の材料を含んでよい。特定の実施形態において、Ｐｔ／Ｔｉ層の全厚さは３００ｎｍであるが、次の特定の値、２００、２５０、３００、３５０、４００ｎｍを含む約２００〜４００ｎｍの範囲に及び得る。特定の実施形態において、電極８０２の形状は、示されるように円形である。この特定の形状は、次の理由、１）均質な堆積形状を生み出し、２）最適なセンサ性能のために材料製剤を電極内に維持し、３）堆積した製剤の氾濫を防ぎ、４）堆積した製剤の迅速な乾燥を確実にするために選択されたが、本明細書で説明される実施形態とともに他の形状が用いられ得ることが理解される。
【００４３】
特定の実施形態において、電極の幅は５μｍであるが、次の特定の値、３、４、５、６、７、８、９、および１０μｍを含む３〜１０μｍの範囲に及び得る。特定の実施形態において、電極ペアごとのコイルの数は７であるが、７〜１４の範囲に及び得る。
【００４４】
特定の実施形態において、ウェル８０４は、頂部および底部を有し、２つの部分が結合して、電極８０２の周囲にウェル全体８０４をもたらす。ウェルのための材料は、Ｓｉ３Ｎ４であってよいが、他の材料（たとえばＳｉＯ２とＳｉ３Ｎ４との組み合わせ）が用いられてもよい。特定の実施形態において、ウェル８０４は、１）電極８０２の上に製剤を拘束し、２）隣接したチャネルからの相互汚染を防止し、３）大量堆積機器のためのアライメントキーを提供するように設計される。
【００４５】
電極８０２の隙間８０６は、感知製剤２０４が堆積する必要のある場所である。堆積製剤２０４は、電気回路を完成させるために必要な接続をもたらし、最終的に、様々なアプリケーションにおけるガス分析物のための感知層となる。製剤２０４が堆積しなければ、回路は開いている。特定の実施形態において、隙間のサイズは３μｍであるが、隙間サイズは、次の特定の値、２．５、３、３．５、４、４．５、５、５．５、６、６．５、７、７．５、８、８．５、９、９．５、および１０μｍを含む約２．５〜１０μｍの範囲に及び得る。
【００４６】
図９および１０は、３２のチャネルを備えるセンサチップ完成品３０４のための実施形態例を示す図である。特定の実施形態において、各チップ３０４は２．７ｍｍ×２．７ｍｍであり、信号雑音を低減し、冗長性をもたらしてチップ誤動作の機会を低減するために、４つの個別の共通グラウンド９０２を有する。アライメントキー１（９０４）は、ダイシング（ダイの個片化）中のアライメントに用いられる。アライメントキー２（９０６）は、大量製造のためのウェハ内での高精度アライメントのための専用マークである。アライメントキー１および２の両者を組み合わせることによって、非常に高精度の大量堆積が実現され得る。
【００４７】
特定の実施形態において、各チップ３０４は、オンチップ回路をオフチップ電極に接続するために個々のチャネル１０２をワイヤボンドするための３２のボンディングパッド９０８を有する。全てのチャネル１０２が、ガス感知を目的とした個々のセンサであってよい。図１０に示すように、特定の実施形態において、各パッド９０８は、０．１ｍｍ×０．１ｍｍであり、２つのボンディングパッド９０８の間隔は、０．０７５ｍｍである。また、示されるように、チップ３０４全体の面積は、約２．７×２．７ｍｍであってよく、各チャネル１０２の径は、約．２２５ｍｍであってよい。なお、図９および図１０の例は、３２のチャネルを有するチップ３０５を示すが、２ｍｍ×２ｍｍ〜５ｍｍ×５ｍｍの様々なチップ面積を生み出す８、１６、２０、２４、３２、３６、または４０のチャネルを有する様々な実装が可能である。
【００４８】
堆積される製剤２０４の数は、対象のアプリケーションに依存して変動し得る。３２のチャネルを有する特定の実施形態において、同数の３２の異なる製剤２０４が堆積され得るが、その数は１〜３２の任意の数であってよい。中心から中心までの各チャネル１０２の間隔は、様々な要件およびアプリケーションに合うように調整され得る。特定の実施形態において、間隔は６００μｍであるが、４００〜８００μｍの範囲に及び得る。
【００４９】
図１１および図１２は、２０のチャネル１０２を備えるセンサチップ完成品３０４のための他の実施形態例を示す図である。様々なアプリケーションに適合するために、様々な数のチャネル１０２が用いられ得る。この特定の実施形態において、各チャネル１０２は、図９および図１０で説明される３２チャネル実施形態よりも大きい（４００μｍ）。たとえば空気品質監視または漏洩検出などの特定のアプリケーションに関して、目的を達成し、有用な情報を取得するために、各チャネル１０２内に堆積される感知材料２０４の量は、１ナノリットルを超過する必要があり得る。また、たとえば家庭内環境監視などのある特定のアプリケーションにおいて、高精度測定のためのクリーン信号を得るために、より大きなチャネルサイズが不可欠である。
【００５０】
図１１および図１２の実施形態において、チップ３０４は、３ｍｍ×３ｍｍの面積である。各チップ３０４は、信号読出しのための２０の個別のボンディングパッド１１０８を有する。各パッドは、０．１ｍｍ×０．１ｍｍであり、２つのボンディングパッド１１０８の間隔は、パッド１１０８の位置に依存して、それぞれ０．１ｍｍおよび０．３７ｍｍである。アライメントキー１（１１０４）および２（１１０６）は、同じチップアライメント目的を果たし、高精度の大量堆積のための手段を提供する。
【００５１】
図１３は、図９〜１１において説明される実施形態のいずれかを実装するウェハ完成品３００の図である。３ｍｍ×３ｍｍのチップ面積の場合、８インチウェハは、約３，３００のチップで構成される。各チップ３０４の間隔は、最適なダイシング動作のために設定される。ウェハ３００ごとのチップ３０４の量もまた、高いウェハ加工歩留まりをサポートするために計算されている。
【００５２】
第３の素子は、以下で詳述される、センサアレイ３０５の電気特性における変化を検出し、信号調整を提供し、センサ素子１０２からのアナログ信号を、データ取得システムによって使用可能なデジタル形式に変換するデンシトランスデューサである。トランスデューサは、感知チャネル１０２のアレイにバイアスを提供し、パーキングおよび測定という２つの機能モードを提供する低電圧アナログ回路であってよい。感知チャネル１０２は、測定モードではない時、あるいは所与のアプリケーションのために全く使用されない／使用可能でない時、パーキングモードである。回路は、電力消費を最適化するため、パーキングまたは測定モードのいずれかにおいてチャネル１０２の任意の組み合わせを使用可能にするため、およびモード間のシームレスな遷移を提供するために、感知チャネル１０２を動作の直線領域内に維持するように設計される。
【００５３】
図１４〜１９は、マルチチャネルガスセンサアレイ３０５をバイアスするための低電力回路を示す。説明される回路は、２つの主なブロックで構成される。センサ１０２が測定されていない第１のブロックは、「パーキング回路」と称される。他方は、センサ１０２が測定されている時に用いられ、「測定回路」と称される。対象となる電気特性は、静電抵抗および微分抵抗の両者である。この場合の感知素子１０２は、ナノ材料２０８によって機能化されたセンサ１０２の一部を指す。センサチャネルは、感知素子１０２、基板、および感知素子１０２とボードとの間の接続を提供する他のハードウェアである。
【００５４】
図１４は、１つの実施形態例に係るパーキング回路１４００を示す図である。パーキング回路１４００は、測定を待機しながら調整するためのＮ個のセンサ１０２の接続を可能にする。パーキング回路１４００は、定電圧源１４０２、ＯＰ  ＡＭＰ１４０４、および各センサ１０２を個々に接続／切断するための単極単投スイッチ（ＳＰＳＴ）１４０６で構成される。
【００５５】
電圧基準１４０２は、バッファ増幅器を用いて調整された高精度１Ｖ基準であってよい。基準電圧は、２．５Ｖ未満のどれであってもよい。様々な感知素子との最大適合性のために、特定の実施形態に関して１Ｖが選択される。これは、センサ１０２を直線領域内に維持するとともに、全体電力消費を低減する。また１Ｖは、マイクロコントローラ回路のデジタル論理レベルとともに用いられる場合、測定の妥当な範囲を提供する。
【００５６】
加えて、各センサ１０２への電流は、感知素子１０２の損傷を防ぐために、１ｍＡに制限され得る。回路を制限するコスト効果の良い手段として、単純な直列抵抗体が用いられ得る。これは更に、回路またはシステム全体を短絡から保護する。
【００５７】
ＳＰＳＴスイッチ１４０６は、センサ１０２を電圧基準１４０２と個々に接続または切断するための手段を提供する。これは、システムが、アクティブセンサ１０２のサブセットを動的に制御することを可能にし、全体電力消費を調整する。センサ１０２は、特定の抵抗値未満に下がると、電力消費を許容可能な限界値未満に維持するために使用不可能にされ得る。加えて、同じセンサチップ３０４の構成が、多数のアプリケーションにおいて用いられてよく、選択的に使用可能にされたセンサチャネル１０２のサブセットのみを有する。また、特定のチャネル１０２が機能しない、または「故障した」と識別されると、これは切断され、アプリケーションによって無視される。
【００５８】
図１５は、１つの実施形態例に係る、図４のシステムに含まれ得る測定回路例１５００を示す図である。測定回路１５００は、この例において、マルチプレクサ１５０２、電流ミラー１５０４、電流電圧段１５０６、および利得段１５０８で構成される。測定回路の出力は、システム４００の素子４０４内のＡＤＣ１５１０へ送信され得る。単一の感知素子１０２または感知素子１０２のセットを隔離する個別の測定回路は、センサ１０２間のクロストークを最小限にすることを可能にする。対象となるセンサ１０２は、測定時に自身の持つ基準電圧に接続され、パーキングセンサ１０２における過渡電流が供給電圧または雑音に影響を及ぼすことを防ぐ。
【００５９】
図１６は、１つの実施形態例に係るマルチプレクサ１５０２の実装例の図である。マルチプレクサ１５０２は、Ｎ個のチャネル１０２から１つを選択することを可能にする。特定の実施形態において、マルチプレクサ１５０２は、ＳＰＳＴスイッチとして実装され得る。複数の抵抗の並列結合は、対象となるセンサ（複数も可）チャネル１０２へのオフセット電流として働き得る。たとえば、１０ｋＯｈｍセンサを１ＭＯｈｍセンサと結合することは、０．００１ｍＡを供給する１ＭＯｈｍセンサ単独の測定に対し、０．１０１ｍＡを生み出す。
【００６０】
１つが低濃度で飽和している、同じガスに用いられる２つの感知素子１０２を用いることで、抵抗は水平域になる。センサ素子「１」が１００ｐｐｂで水平域に到達する場合、センサ素子「２」は、１００ｐｐｂにおいて応答を、また１０００ｐｐｂにおいて水平域をようやく示し始め、これらはいずれも、０ｐｐｂ〜１０００ｐｐｂの範囲全体をカバーするために同時に接続および測定され得る。０〜１００ｐｐｂで、センサ「２」はオフセットとして動作するのみであるが、センサ「１」は抵抗の変化を示す。１００ｐｐｂ〜１０００ｐｐｂで、センサ「１」はオフセットとして動作するのみであるが、センサ「２」は抵抗の変化を示す。
【００６１】
多重チャネル１０２の場合、１ＭＯｈｍ抵抗器とともに１０ｋＯｈｍのオフセットを用いることは、２つのうち小さい方に近い抵抗値を有するセンサチャネル１０２から切り換える場合の整定時間を低減し得る。これは、電流全体が同じ大きさであることを可能にし、整定時間を低減する。
【００６２】
回路は、複数のセンサ１０２のための電流加算器としても働いてよく、同時に、不確実性および雑音を相殺する。１ＭＯｈｍの複数のセンサ１０２が接続されると、０．００１ｍＡの変化を測定する代わりに、Ｎ×０．００１ｍＡの測定になる。システムによってもたらされる白色雑音もまた、ｓｑｒｔ（Ｎ）改善度を提供するこれらの信号を平均化することによって相殺され得る。これは、同様の特性を有する複数の感知素子１０２が存在する場合、測定の速度を高める手段としても働き得る。
【００６３】
図１７は、複数のセンサ１０２と結合されたパーキング回路例１４００および測定回路例１５００を示す図である。マルチプレクサ回路１５０２およびパーキング回路１４００との接続は、メイクビフォーブレーク動作を可能にする。単一チャネル１０２は、測定回路１５００およびパーキング回路１４００の両者に同時に接続され得る。センサチャネル１０２はその後、測定回路１５００に接続されたまま、パーキング回路１４００から切断される。それらは同じ電圧または同じ電位であるため、これは、センサチャネルおよび感知素子１０２への過渡負荷を最小限にすることを可能にする。
【００６４】
図１８は、図１５の電流ミラー１５０４の代わりに用いられ得るＯＰ−ＡＭＰ回路１８００を示す図である。電流ミラーは、定電圧源を作り出す１つの方法であるが、ＯＰ−ＡＭＰを有する同様の回路が用いられ得る。利得段は、個別のプログラマブル利得増幅器として実装されるが、所望される場合、電流ミラーと統合され得る。積分利得の例は、限定ではないがたとえば１：１、１：２、１：４、１：８などの様々なミラーリング比を有する電流ミラーであってよい。
【００６５】
電流ミラーのこの実装において、感知素子１０２に印加される電圧もまた１Ｖであるが、重ねて、パーキング回路１４００と同じ特性を有する。これは、２．５Ｖ未満、かつ感知素子１０２の損傷を防ぐために制限された電流でなくてはならない。
図１９は、電流ミラー１５４０の出力を、ＡＤＣ１５１０に送信され得るアナログ信号に変換するための回路を示す図である。電流ミラー１５０４の出力は、電流を、ＡＤＣ１５１０を用いた測定のための電圧に変換するために、抵抗器Ｒｎに接続される。出力においてＳＰＳＴスイッチ（不図示）に接続された抵抗器ネットワーク１９０２には、８つの異なる抵抗器（Ｒｎ）がある。ネットワーク１９０２の各抵抗器Ｒｎは、可能な整合抵抗器の数を増加させるために並列に接続され得る。センサ１０２と同じ値またはそれより大きい値である抵抗が理想的であり、出力電圧が１Ｖ以上であることを可能にする。ネットワーク１９０２内の出力抵抗器Ｒｎは、測定のための電圧を最大にするために選択される。ＡＤＣ１５１０における基準およびセンサ１０２の既知の抵抗範囲に依存して、様々な抵抗値が作られ得る。
【００６６】
センサを横断する電流（Ｉｓ）は、ミラーへ流れ込む電流（Ｉｉｎ）と同じであり、これは、センサを横断する電圧（Ｖｓ）をセンサの抵抗（Ｒｓ）で割ることによって計算され、Ｉｉｎ＝Ｉｓ＝Ｖｓ／Ｒｓである。
【００６７】
電流出力は、電流ミラー利得比（Ｇ１）によって設定され、Ｉｏｕｔ＝Ｇ１×Ｖｓ／Ｒｓである。
【００６８】
ＡＤＣ１５１０の入力において望ましい電圧は、基準に依存する。ＡＤＣ１５１０に関する目標閾値は一般に、センサが変化するための追加のヘッドルームを可能にしながら信号を最大にするために７０％〜９０％の範囲内である。したがって、
Ｖａｄｃ×ＡＤＣｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＝Ｒｖｓ×ＩｏｕｔまたはＲｖｓ＝［（Ｖａｄｃ×ＡＤＣｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）／（Ｇ１×Ｖｓ）］×Ｒｓ
である。
【００６９】
たとえば、センサ１０２は、１Ｖの電圧を有し、ＡＤＣ１５１０は、２．５Ｖの基準を有し、電流ミラー１５０４は、１：１の比を提供するので、
Ｒｖｓ＠７０％＝１．７５×ＲｓおよびＲｖｓ＠９０％＝２．２５×Ｒｓ
である。
【００７０】
この例において、１７．８ｋＯｈｍｓ〜５ＭＯｈｍｓの範囲でネットワーク１９０２内に８つの幾何学的に離間した抵抗器（Ｒｎ）が存在するが、感知素子１０２が基準値の点から均等に離間していない場合、値は非対称的に離間してよい。この抵抗器ブロック全体は、電流から電圧への変換の代替手段として、トランスインピーダンス増幅器（ＴＩＡ）に置き換えられ得る。
【００７１】
加えて、ＳＰＳＴスイッチ（不図示）に接続されたネットワーク１９０４内に、８つの抵抗器（Ｒｎ）を有するＯＰ−ＡＭＰ１５０８で構成された二次利得段が存在する。初期電圧選択抵抗器と同じ概念が、ここで利得のために適用され得る。いくつかの実装において、電流電圧変換において非対称な間隔を有し、二次利得において対称な間隔を有することが理想的であり得る。１つは、感知素子１０２の抵抗範囲に特有であり、１つは、全体利得に一般的である。これは、全体利得成分ＧをＧ１およびＧ２の２つの成分に分け、
Ｒｖｓ＝［（Ｖａｄｃ×ＡＤＣｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）／（Ｇ１×Ｇ２×Ｖｓ）］×Ｒｓ
である。
【００７２】
利得の目的はここでは、ＡＤＣ１５１０への最大入力を提供することである。この場合、２．５Ｖの基準が用いられ、回路は、信号の飽和を回避するために感知素子の抵抗における変化のための十分な余地を維持しながらも、可能な限り２．５Ｖに近いものを提供しようと試みる。ＳＡＲ  ＡＤＣ１５１０は、オーバサンプリングすること、および雑音および前回路段に積み重なったエラーを低減することを可能にするために用いられ得る。
【００７３】
各サンプルにもたらされるエラーの積み重ねの潜在的原因は、電圧基準誤差、入力から出力への電流ミラー伝達、ＯＰ−ＡＭＰ１５０８雑音利得、熱結合などを含むが、これに限定されない。
【００７４】
図５は、たとえば以下で更に詳しく説明されるシステム４００などのナノガスセンサシステム完成品を通る基本的な情報の流れを示す。ステップ５０２において、センサアレイ３０５が、その環境内のガス分析物１０８の混合物に触れると、センサ素子１０２に堆積した材料の感知層１０４、または感知チャネルは、それらの製剤２０２に従って、混合物内の特定の成分ガスの存在に反応する。この反応は、感知チャネル１０２の電気特性に変化をもたらし、それが、ステップ５０４において、エレクトロニクスサブシステム内のトランスデューサによって捕捉され、その後、ステップ５０６において、サブシステムＭＣＵ内でプログラムされたパターン認識システムによって分析される。出力は、検出されているガスの濃度の絶対値である。これはその後、ステップ５０８において、たとえば時間または地理的位置などの他の所望のメタデータと結合され、デジタル記録となる。このデジタル記録（またはその一部）は、ステップ５１０において、任意選択的にローカルに表示され得る（たとえば、センサが電話機と対になっている装着型アプリケーションの場合、データは、電話機で動作している特別に書かれたモバイルアプリケーションによって更に操作され表示され得る）。より重要な点として、データは、ステップ５１２において、アプリケーションに依存するメカニズムを介して、クラウドデータプラットフォームへアップロードされ、ここでデータは、ステップ５１４において正規化され、ステップ５１６において様々なアプリケーションを介して査定され得る。
【００７５】
第４の素子は、たとえば全体センサシステム管理およびセンサが組み込まれるより大きなシステムとの必要に応じて暗号化を伴う通信などの追加の機能も提供する、ＭＣＵベースのデータ取得および測定エンジンまたはデジタルバックエンドである。デジタルバックエンドは、マイクロコントローラ、集積回路、およびデータ取得最適化アルゴリズムで構成される。デジタルバックエンドは、アナログフロントエンドのためのコントローラとして働く。各チャネルに関するバイアスおよび利得設定は、デジタルバックエンドによって最適化される。これは、電力消費、サンプリング時間、サンプリング期間、および信号対雑音比を含むが、これに限定されない。
【００７６】
図２０は、１つの実施形態例に係るデジタルバックエンド４０６の特定の構成要素を示す図である。システム４００の特定の実施形態において、追加の温度および湿度センサ２００２が、たとえばバロメータ、ＵＶおよび可視光センサ２００４などの他のセンサとともに追加され得る。これらは、たとえばＩ２Ｃ、ＳＰＩ、ＵＡＲＴなどのデジタルインタフェースを介して、ＭＣＵ２０００に接続される。アレイ３０５からのセンサデータは、本明細書で説明されるようなパターン認識アルゴリズムへの入力の１つとして用いられる。
【００７７】
アナログフロントエンド４０４は、デジタルバックエンド４０６によって制御され格納される利得設定の範囲を提供する。初期較正ステップは、ＡＤＣ１５１０の充填をアナログ基準の７０％〜９０％で最大化しようと試みる。充填値は、ＡＤＣ１５１０の積分非直線性（ＩＮＬ）または微分非直線性（ＤＮＬ）に依存して変更され得る。これは、直線状に利得を増加させる反復探索、利得設定の範囲にわたる二分探索、または直接計算のいずれかであってよい。各センサチャネル１０２がこのプロセスを経て、選択された利得設定は、メモリに格納される。各測定の後、利得設定は、次のサイクルのために更新される。
【００７８】
外部センサ２００２〜２００６の測定は、位相遅れを最小限にするために、ナノガスセンサ１０２の測定と同期化される。たとえば、湿度センサが変換を行って結果を提供するために２５ｍｓを要する場合、変換は、ナノガスセンサの測定が完了する２５ｍｓ前に開始する。
【００７９】
図２１に示すように、データのオーバサンプリングは、ＡＤＣ読取りおよび平均化を繰り返し行うことによって得られ得る。このオーバサンプリングレートは、各チャネル１０２間のレイテンシを最小限にするために調整される。センサチャネル１０２の抵抗範囲に依存して、オーバサンプリングファクタは増加され得る。
【００８０】
サンプリングされるチャネル１０２の順序は、データ取得時間を低減するために最適化され得る。センサ１０２は、電圧または抵抗によって、昇順または降順のいずれかで測定され得る。これによって、連続したチャネル間のデルタが最小限になり、その結果、図２２のグラフに示すように各チャネル間に必要な整定時間が低減される。
【００８１】
またデジタルシステムは、対象ではないセンサチャネル１０２を使用不可能にする。これは、外れ値である、損傷している、または応答しないと決定されたチャネル１０２を含む。外れ値は、センサチャネル１０２の予想抵抗範囲に基づいて決定される。加えて、センサチップ３０４が同じ材料の複数のチャネル１０２を含む場合、平均応答曲線からの逸脱が、外れ値を識別するために用いられ得る。
【００８２】
損傷したセンサ１０２は、短絡または開回路のいずれかであってよい。どちらの場合も、抵抗は、低すぎるか高すぎるかであり、回路から切断され、チャネル１０２を反復する時に無視され得る。大きな抵抗に関するカットオフ閾値は、アプリケーションの検出下限（ＬＤＬ）、感知素子１０２の感度、ＡＤＣ１５１０の有効解像度に依存する。感知素子１０２の感度が、ガスのｐｐｂあたりの特定の百分率であると知られている場合、閾値は、以下に従って計算することができ、式中、ＳｎＲは所望の信号対雑音比である。
【００８３】
［Ｖｂｉａｓ／（ＬＤＬ×Ｒｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ）］×Ｇａｉｎ＞ＳｎＲ×
［（ＡＤＣｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ）／Ｖａｒｅｆ］
【００８４】
図２３に示すように、サンプリングレートは、検出時間およびアプリケーションに依存して動的に調整され得る。動的調整は、デジタルバックエンド４０６のデューティサイクルを低減することを可能にし、全体電力消費を低減する。ガス濃度が急速に変化することが予想されない状況において、サンプリングレートは低減され得る。加えて、センサの所望の応答時間に依存して、サンプリングレートは増減され得る。
【００８５】
任意の所与のアプリケーションに関して、サンプリングレートは、一定である必要はない。サンプリングレートは、センサ電気特性における変化が検出されると増加され得る。たとえば、サンプリングレートが比較的遅く、毎秒１サンプルである検出期間が存在し得る。抵抗変化が所与の閾値を超えると、サンプリングレートは毎秒５サンプルに増加され得る。
【００８６】
第３および第４の素子は、協働し、個別の構成要素として実装された感知チャネルのアレイ３０５とともに働くように特に調整された電子サブシステム完成品を形成するように設計される。トランスデューサ４０４は、ＭＣＵ４０６において動作し、ガス検出および測定アルゴリズム（複数も可）を実装するパターン認識システムのための最適なＡ／Ｄ変換を提供するように構成可能なファームウェアである。
【００８７】
電子サブシステム４０２は、標的使用モデルおよび技術／費用トレードオフに依存する様々な技術での実装に適している。ＰＣＢ実装は、同じコアエレクトロニクスを有する複数の形状因子およびアプリケーションをサポートするために、迅速な転換および（たとえば様々な通信インタフェースを有する）関連製品グループの傾斜を可能にする。サイズおよび電力／性能のトレードオフが不可欠である場合、電子サブシステム４０２は、システムオンチップ（ＳｏＣ）として実装され、これはその後、感知チャネルのアレイ３０５を担持するＭＥＭＳチップとともにシステムインパッケージ（ＳＩＰ）に統合され得る。
【００８８】
その後、センサダイ３０４は、図４に機能ブロック図が示されるハイブリッドナノ構造ガスセンサ４００を完成させるために、センサの電子サブシステムと組み立てられる必要がある。
【００８９】
電子サブシステムは、ＰＣＢまたはＳｏＣとして実装され得る。ＰＣＢルートに進む場合、センサダイ３０４は、ＰＣＢ組立て（ＰＣＢＡ）ステップの完了後に電子サブシステム４０２板にワイヤボンドされてよく、あるいは、センサダイ３０４自体が個別にＳＭＴパッケージに組み立てられた場合、センサダイ３０４は、ＰＣＢＡの一部として板にはんだ付けされ得る。ＳｏＣルートに進む場合、センサダイは、電子サブシステム４０２のＳｏＣダイとともに、単一パッケージ（システムインパッケージ）に積層されて組み立てられ、あるいは、場合によっては各々が個別のパッケージに組み立てられ得る。
【００９０】
それ自体のパッケージに組み立てられるにしろ、ＳＩＰに組み立てられるにしろ、センサチップ３０４は、周囲空気に触れなければならない。したがって、パッケージの蓋は、センサの上に十分なサイズの孔を含む。
【００９１】
センサ製造プロセスの様々な時点で試験が発生する。
【００９２】
センサの機能化（分子製剤２０４の堆積）の後、センサチップ３０４の突発的な損傷を防ぐために、残りの製品製造フローは、特定の取扱い上の注意を伴う必要がある（たとえば、ピックアンドプレースツールは、感知素子の表面に接触してはならない）。
【００９３】
第５の素子は、ガス検出および測定アルゴリズムである。このアルゴリズムは、ハイブリッドナノ構造センサアレイの多変量出力を読み取り、それをアルゴリズム内で処理することによって、標的ガス濃度を予測するための方法を実装する。アルゴリズムは、センサ信号をリアルタイムで分析し、標的ガスの濃度に関する推定値を出力する。アルゴリズム開発は、センサアレイの感知チャネルに堆積した材料に特有のモデルに基づく。これらのモデルは、実験室内の豊富な量のデータ（多数の標的ガス濃度、ガスの組み合わせ、様々な値の温度、相対湿度、および他の環境パラメータ）の集合に基づいて訓練される。高度な教師付きモデリング技術が、標的ガス濃度の真値と予測値との考えられる最適な一致に到達するために用いられる。配備前、モデル性能を最適化し、センサ検証を完成させるために、広範囲の実験室および野外試験が実行される。
【００９４】
特定の実施形態において、アルゴリズムは、効率的なメモリ管理および高速処理速度を確実にするために、指数平均ローパスフィルタリングを用いてよい。図３４は、指数平均ローパスフィルタを用いた高周波雑音のフィルタリングを示すグラフである。高周波成分は、プロット８０２として示され、フィルタされた信号は、直線８０４として描かれる。
【００９５】
図３５は、変化するガス濃度への過渡材料応答に関する確定抵抗値推定値の計算を示す図である。第１に、ステップ３５０２において、各チャネルに関する抵抗率が計算される。各チャネルに関する抵抗率の値は、その後、指数平均ローパスフィルタの副生成物として用いられ、ステップ３５０４において過渡抵抗を評価するために材料時定数と乗算される。時定数は、標的ガスへの材料応答の測定された特性である。過渡抵抗と現在の抵抗値との和である確定抵抗推定値は、その後、ステップ３５０６において決定される。
【００９６】
したがって、特定の実施形態において、標的ガスの選択的な検出および濃度値の測定のための方法は、８０、１２０、１６０、または２００ミリ秒ごとにサンプリングされた、ナノハイブリッドガスセンサの８、１６、３２、６４、または１２８のチャネルの抵抗値を処理することと、図８に示す指数平均ローパスフィルタを用いて高周波雑音をフィルタ除去することとを備える。この後、たとえばセンサ応答変化の速度を計算すること、および温度センサチャネルを含む他のセンサチャネルに関するセンサ応答を評価することなどの信号処理が後続する。
【００９７】
図９に示すような、確定センサ抵抗値の予測は、その後、ガス濃度値における変化に続いてセンサ出力値が過渡状態にある時、アルゴリズム入力値を推定するために用いられ得る。これは、センサ材料と変化中のガスとの相互作用における平衡に到達するまでに長時間待機する必要なく、標的ガス濃度予測を加速するために行われる。
【００９８】
ガスモデルはその後、モデル係数を介して材料セグメントの抵抗変化を標的ガス濃度と関係付けるために用いられ得る。センサ応答と標的ガス濃度における変化との関係は、次の式によって表される。
【数１】
2021534432.tif 000003
【００９９】
Ｒｊ０は、暴露直前の材料ｊのチャネル抵抗として定義され、Ｒｊは、暴露直後の抵抗として定義される。アルゴリズム入力に寄与する様々な材料ｊの全てのチャネルにわたり、この和がとられる。
【０１００】
Ｃｉ０は、暴露直前の標的ガスｉ濃度として定義され、Ｃｉは、暴露直後の標的ガスｉ濃度として定義される。標的ガスｉごとに、各材料ｊチャネルは、特定の材料ガス係数値
【数２】
2021534432.tif 000004
を含む。
【０１０１】
ナノハイブリッドガスセンサチャネルからの事前処理された信号は、その後、各々がセンサチャネルに堆積した特定の材料を表すセグメントにグループ分けされ得る。単一の標的ガスモデルと関係するために複数のセグメントが用いられ得る。たとえばＮＯ２、ＣＯ、Ｏ３、ＣＨ２Ｏ、ＣＨ４などのガスの濃度値を予測するアルゴリズムにおいて、複数のモデルが同時に実行される。
【０１０２】
センサの応答は、大気内の複数のガス成分への暴露、ならびに、たとえば湿度、温度、圧力、および気流などの様々な環境要因へのセンサの反応の結果である。アルゴリズムは、過剰制約付きモデリング方程式系を介して、この交差感度複雑性を解消する。環境要因を考慮に入れるための補償係数は、ｉ湿度補償係数、ｉｉ温度補償係数、およびｉｉｉ圧力および気流補償係数である。
【０１０３】
方程式系の最適解は、標的ガスの濃度値を含むアルゴリズムの出力である。
【０１０４】
特定の実施形態において、ハイブリッドナノ構造ガスセンサからの多重チャネル時系列信号を用いてヌル参照ベースラインを追跡するための方法は、ナノハイブリッドガスセンサの多重チャネルの抵抗値を取ることと、それらを、既知の濃度の寄与ガスを有する周囲大気内でベンチマークされた基準抵抗値と比較することとを備える。ベンチマーク値からの逸脱は、その後、標的ガス濃度に関するスタート値を調整するために用いられ得る。調整プロセスは、温度、湿度、および多重チャネルのナノハイブリッドガスセンサからの入力を用いる。
【０１０５】
最初の５つの素子は、一体となってハイブリッドナノ構造ガスセンサ４００を構成し、周囲空気内の複数のガス１０８を同時に検出し、それらの絶対濃度を報告するために必要な機能の全てを提供する。ハイブリッドナノ構造センサアレイ３０５の感知能力は、常に「オン」であり、ガス検出および測定アルゴリズムは、センサ４００が、使用前に特別な較正ステップを必要とせず、その動作寿命にわたり自己較正し続けることを可能にする。
【０１０６】
第６の素子は、実用的な見識を推測するために情報を分析、照会、および視覚化するためにビッグデータ技術が用いられ得るグローバルデータベースにおいてホストされる、事実上無制限の数のアプリケーションの一部として展開された事実上無制限の数のセンサ４００を可能にするクラウドデータプラットフォームである。クラウドベースの環境を用いることは、個々のテナントの権利に基づいてデータがどのように分割、組織化、保護、およびアクセスされ得るかをカスタマイズするために必要な柔軟性の全てを提供する。
【０１０７】
クラウドデータプラットフォームは、クラウドアプリケーションがデータセット上で作動することを可能にすることによって、システムに別の層の高度化を提供する。たとえば、同じ近傍に位置するセンサ４００は、一般に、一貫したガス値を報告するので、誤った結果が識別されること、およびセンサネットワークの１つのノードの潜在的な誤作動が調査されることを可能にする。
【０１０８】
多数の接続されたデバイス（ＩｏＴ−モノのインターネット）による極めて粒度の高いガス情報の連続的な収集は、監視の範囲を越え、大量の収集データからの実用的な見識（ビッグデータ分析、人工知能）を生成するために不可欠である。
【０１０９】
いくつかのアプリケーション例を以下で紹介する。
【０１１０】
例１。我々は毎日２０，０００回呼吸し、科学的に明らかになっているように、我々が吸い込む空気は我々の健康に影響を及ぼすが、吸い込む空気内に何があるかを我々はあまり知らない。有意義な行動をとるために、消費者、科学者、役人、および事業主は、上述した市販のガスセンサの限界によって本発明以前には不可能であった、個人レベル、局所レベル、および粒度レベルで空気汚染物質を測定する能力を必要とする。
【０１１１】
山のような証拠が提示するように、出生前および生後早期の、たとえば化石燃料による空気汚染物質などの一般的な環境毒素への暴露は、成長中の人間の脳に持続的な損傷をもたらし得る。これらの影響は特に、非常に脆弱な胎児、乳児、および幼児において顕著であり、これは、脳の骨組みおよび機能構造の多くが、これらの初期成長段階に確立されるためである。健康的な脳の成長へのこれらの妨害は、後の幼年期および小児期における様々な認知、感情、および行動上の問題の原因となり得る。
【０１１２】
本明細書で説明されるセンサ技術は、研究者が、妊娠中の女性の環境空気汚染物質への暴露およびその結果生じる成長中の脳への影響に関する非常に詳細かつ正確なデータを集めることを可能にする。この技術の能力は、世界中の新生児および小児の健康の改善に関して広範囲にわたる影響を有する当技術分野における現在の方法および取り組みに対する重大な進歩を表す。
【０１１３】
より具体的には、個人的な空気監視および局所的な屋内および屋外監視は、科学的研究、治療行為、個人的予防処置、権利擁護などの突破口となる。
【０１１４】
本明細書で説明されるセンサ技術は、全ての処理およびガスの結果を、今後のスマート都市のために開発中の幅広い範囲のスマートシステムへ供給する。センサは、ＩｏＴデバイスへのプラグアンドプレイ統合のために設計され、小さな形状因子は、ＬＥＤ照明からスマートメータ、スタンドアロン監視ステーション、非固定式デバイス（ドローン、公共車両、ウェアラブル、電話機など）に至るまでの多数のデバイスに対応する。
【０１１５】
例２。本明細書で説明されるセンサ技術は、食品鮮度を監視し、腐敗および有害な残留農薬の存在を検出するために消費者を手助けする、たとえば接続型冷蔵庫などのスマート家電において用いられ得る。本発明の同時マルチガス感知能力は、特定の食品の状態と関連するガスパターンを認識することができるセンサを可能にする。
【０１１６】
例３。本明細書で説明されるセンサ４００のネットワークまたはグリッドは、企業が、通常業務中（たとえば漏れに関して）、あるいは天災または人災の発生時に現場を監視することを可能にするために、石油化学コンビナートおよび製油所などの工業地域に統合され得る。またセンサは、到達することが困難な領域または潜在的に危険な領域におけるデータ収集のためにドローンに搭載されてもよい。ウェアラブルおよび固定およびモバイルネットワークにおいて展開されるこの技術の能力は、個人保護および広域にわたる粒度の高いデータの両方を提供し、予防措置がタイムリーに行われるために設備の絶え間ない監視を可能にし、切迫した意思決定が必要である時に臨界時間を節約し、従業員および救急隊員を保護するために貴重な情報を提供する。
【０１１７】
同じ技術が、公共の安全および国土安全保障を担う第一対応者および役人の手に新しい強力なツールを委ねる。
【０１１８】
図６は、小型ＰＣＢとして実装されたセンサ４００を有する、この例ではバッテリ駆動装着型デバイスである製品例６００を示す。センサ技術は、任意の数のＩｏＴデバイスへの統合にふさわしい。センサは、機能するために能動的な気流の生成を必要としないが、センサの表面にある感知層１０４は、周囲空気に触れる必要があり、同時に、塵および流体からある程度の保護を提供される必要がある。これは通常、防飛沫および防塵性を提供するために用いられる薄膜（ＰＴＦＥ、０．５ｕｍメッシュ）を有する有孔シールド（たとえばエンクロージャの蓋）の奥にセンサ４００があることを確実にするエアインタフェースを設計することによって達成される。屋外アプリケーションは、耐候性要件を満たすために、より複雑なエアインタフェースの設計を必要とし得る。
【０１１９】
図７は、本明細書で説明される様々な実施形態と関連して用いられ得る有線または無線システム例５５０を示すブロック図である。たとえば、システム５５０は、上述したプラットフォーム、デバイス、またはプロセスの１または複数として、またはそれらとともに用いられてよく、たとえばセンサ４００、対応するバックエンドまたはクラウドサーバ（複数も可）、および／または本明細書で説明される他のデバイスなどのデバイスの構成要素を表してよい。システム５５０は、サーバまたは任意の従来型パーソナルコンピュータ、あるいは有線または無線データ通信が可能な他の任意のプロセッサ対応デバイスであってよい。当業者には明白であるように、他のコンピュータシステムおよび／またはアーキテクチャが用いられてもよい。
【０１２０】
システム５５０は好適には、たとえばプロセッサ５６０などの１または複数のプロセッサを含む。たとえば入力／出力を管理するための補助プロセッサ、浮動小数点数学演算を行うための補助プロセッサ、信号処理アルゴリズムの高速実行に適したアーキテクチャを有する専用マイクロプロセッサ（たとえばデジタル信号プロセッサ）、メイン処理システムに従属するスレーブプロセッサ（たとえばバックエンドプロセッサ）、二重または多重プロセッサシステムのための追加のマイクロプロセッサまたはコントローラ、またはコプロセッサなどの追加のプロセッサが提供され得る。そのような補助プロセッサは、個別のプロセッサであってよく、またはプロセッサ５６０に統合され得る。システム５５０とともに用いられ得るプロセッサの例は、限定ではないが、Ｐｅｎｔｉｕｍ（登録商標）プロセッサ、Ｃｏｒｅ  ｉ７（登録商標）プロセッサ、およびＸｅｏｎ（登録商標）プロセッサを含み、それらは全て、カリフォルニア州サンタクララ所在のインテル社から入手可能である。システム４００において用いられ得るプロセッサ例は、ＡＲＭプロセッサ群および新たなオープンソースＲＩＳＣ  Ｖプロセッサアーキテクチャを含む。
【０１２１】
プロセッサ５６０は好適には、通信バス５５５に接続される。通信バス５５５は、システム５５０の記憶域と他の周辺構成要素との間の情報転送を容易にするためのデータチャネルを含んでよい。通信バス５５５は更に、データバス、アドレスバス、および制御バス（不図示）を含む、プロセッサ５６０と通信するために用いられる信号のセットを提供してよい。通信バス５５５は、たとえば業界標準アーキテクチャ（ＩＳＡ）、拡張業界標準アーキテクチャ（ＥＩＳＡ）、マイクロチャネルアーキテクチャ（ＭＣＡ）、周辺構成要素相互接続（ＰＣＩ）ローカルバス、またはＩＥＥＥ４８８汎用インタフェースバス（ＧＰＩＢ）、ＩＥＥＥ６９６／Ｓ−１００などを含む電気電子技術者協会（ＩＥＥＥ）によって交布された規格に準拠したバスアーキテクチャなどの、任意の標準または非標準バスアーキテクチャを備えてよい。
【０１２２】
システム５５０は好適には、メインメモリ５６５を含み、二次メモリ５７０も含んでよい。メインメモリ５６５は、たとえば上述した機能および／またはモジュールの１または複数などのプロセッサ５６０で実行するプログラムのための命令およびデータの記憶域を提供する。理解すべき点として、メモリに格納されプロセッサ５６０によって実行されるプログラムは、Ｃ／Ｃ＋＋、Ｊａｖａ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ、Ｐｅａｒｌ、Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ、．ＮＥＴなどを限定ではなく含む任意の適当な言語に従って書かれ、および／またはコンパイルされ得る。メインメモリ５６５は、一般に、たとえばダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）および／またはスタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）などの半導体ベースのメモリである。他の半導体ベースのメモリ型は、たとえば、同期式ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＳＤＲＡＭ）、ラムバスダイナミックランダムアクセスメモリ（ＲＤＲＡＭ）、強誘電性ランダムアクセスメモリ（ＦＲＡＭ）、および読取専用メモリ（ＲＯＭ）を含むその他を含む。
【０１２３】
二次メモリ５７０は、任意選択的に、内部メモリ５７５および／またはリムーバブル媒体５８０、たとえばフロッピーディスクドライブ、磁気テープドライブ、コンパクトディスク（ＣＤ）ドライブ、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）ドライブ、他の光学ドライブ、フラッシュメモリドライブなどを含んでよい。リムーバブル媒体５８０は、周知の方法で読出しおよび書入れされる。リムーバブル記憶媒体５８０は、たとえばフロッピーディスク、磁気テープ、ＣＤ、ＤＶＤ、ＳＤカードなどであってよい。
【０１２４】
リムーバブル記憶媒体５８０は、コンピュータ実行可能コード（すなわちソフトウェア）および／またはデータが格納されている非一時的コンピュータ可読媒体である。リムーバブル記憶媒体５８０に格納されたコンピュータソフトウェアまたはデータは、プロセッサ５６０による実行のためにシステム５５０に読み込まれる。
【０１２５】
代替実施形態において、二次メモリ５７０は、コンピュータプログラムまたは他のデータまたは命令がシステム５５０にロードされることを可能にするための他の同様の手段を含んでよい。そのような手段は、たとえば、外部記憶媒体５９５およびインタフェース５９０を含んでよい。外部記憶媒体５９５の例は、外付けハードディスクドライブまたは外付け光学ドライブ、および／または外付け光磁気ドライブを含んでよい。
【０１２６】
二次メモリ５７０の他の例は、たとえばプログラマブル読取専用メモリ（ＰＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読取専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能読取専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、またはフラッシュメモリ（ＥＥＰＲＯＭと同様のブロック指向メモリ）などの半導体ベースのメモリを含んでよい。また、外部媒体５９５からシステム５５０へソフトウェアおよびデータが転送されることを可能にする、他の任意のリムーバブル記憶媒体５８０および通信インタフェース５９０も含まれる。
【０１２７】
システム５５０は、通信インタフェース５９０を含んでよい。通信インタフェース５９０は、システム５５０と外部デバイス（たとえばプリンタ）、ネットワーク、または情報源との間でソフトウェアおよびデータが転送されることを可能にする。たとえば、コンピュータソフトウェアまたは実行可能コードは、通信インタフェース５９０を介してネットワークサーバからシステム５５０へ転送され得る。通信インタフェース５９０の例は、内蔵ネットワークアダプタ、ネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）、パーソナルコンピュータメモリカード国際協会（ＰＣＭＣＩＡ）ネットワークカード、カードバスネットワークアダプタ、無線ネットワークアダプタ、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ネットワークアダプタ、モデム、ネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）、無線データカード、通信ポート、赤外線インタフェース、ＩＥＥＥ１３９４ファイヤワイヤ、またはシステム５５０をネットワークまたは他のコンピューティングデバイスにインタフェース接続することが可能な他の任意のデバイスを含む。
【０１２８】
通信インタフェース５９０は好適には、たとえばＥｔｈｅｒｎｅｔ  ＩＥＥＥ８０２規格、Ｆｉｂｅｒ  Ｃｈａｎｎｅｌ、デジタル加入者線（ＤＳＬ）、非対称デジタル加入者線（ＡＤＳＬ）、フレームリレー、非同期転送モード（ＡＴＭ）、統合デジタルサービス網（ＩＳＤＮ）、パーソナル通信サービス（ＰＣＳ）、送信制御プロトコル／インターネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）、シリアルラインインターネットプロトコル／ポイントツーポイントプロトコル（ＳＬＩＰ／ＰＰＰ）などの業界公布プロトコル規格を実装するが、カスタマイズドまたは非標準インタフェースプロトコルも同様に実装してよい。
【０１２９】
通信インタフェース５９０を介して転送されたソフトウェアおよびデータは、一般に、電気通信信号６０５の形式である。これらの信号６０５は、好適には、通信チャネル６００を介して通信インタフェース５９０へ提供される。１つの実施形態において、通信チャネル６００は、有線または無線ネットワーク、あるいは任意の様々な他の通信リンクであってよい。通信チャネル６００は、信号６０５を搬送し、ほんの数例を挙げると、ワイヤまたはケーブル、光ファイバ、従来型電話線、セルラフォンリンク、無線データ通信リンク、無線周波数（「ＲＦ」）リンク、または赤外線リンクを含む様々な有線または無線通信手段を用いて実装され得る。
【０１３０】
コンピュータ実行可能コード（すなわち、コンピュータプログラムまたはソフトウェア）は、メインメモリ５６５および／または二次メモリ５７０に格納される。コンピュータプログラムは、通信インタフェース５９０を介して受信され、メインメモリ５６５および／または二次メモリ５７０に格納されてもよい。そのようなコンピュータプログラムは、実行されると、上述したような本発明の様々な機能を行うためにシステム５５０を作動させる。
【０１３１】
この説明において、「コンピュータ可読媒体」という用語は、システム５５０へコンピュータ実行可能コード（たとえばソフトウェアおよびコンピュータプログラム）を提供するために用いられる任意の非一時的コンピュータ可読記憶媒体を指すために用いられる。これらの媒体の例は、メインメモリ５６５、（内部メモリ５７５、リムーバブル媒体５８０、および外部記憶媒体５９５を含む）二次メモリ５７０、および（ネットワーク情報サーバまたは他のネットワークデバイスを含む）通信インタフェース５９０と通信可能に結合された任意の周辺デバイスを含む。これらの非一時的コンピュータ可読媒体は、実行可能コード、プログラミング命令、およびソフトウェアをシステム５５０へ提供するための手段である。
【０１３２】
ソフトウェアを用いて実装される実施形態において、ソフトウェアは、コンピュータ可読媒体に格納され、リムーバブル媒体５８０、Ｉ／Ｏインタフェース５８５、または通信インタフェース５９０によってシステム５５０へロードされ得る。そのような実施形態において、ソフトウェアは、電気通信信号６０５の形式でシステム５５０へロードされる。ソフトウェアは好適には、プロセッサ５６０によって実行されると、プロセッサ５６０に、本明細書で上述した本発明の特徴および機能を行わせる。
【０１３３】
実施形態において、Ｉ／Ｏインタフェース５８５は、システム５５０の１または複数の構成要素と１または複数の入力および／または出力デバイスとの間のインタフェースを提供する。入力デバイス例は、限定ではないが、キーボード、タッチ画面または他のタッチ感知式デバイス、生体感知デバイス、コンピュータマウス、トラックボール、ペン系ポインティングデバイスなどを含む。出力デバイスの例は、限定ではないが、陰極線管（ＣＲＴ）、プラズマディスプレイ、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、プリンタ、真空蛍光ディスプレイ（ＶＦＤ）、表面伝導型電子放出素子ディスプレイ（ＳＥＤ）、電界放出ディスプレイ（ＦＥＤ）などを含む。
【０１３４】
またシステム５５０は、音声およびデータネットワークを介した無線通信を容易にする、任意選択的な無線通信構成要素も含む。無線通信構成要素は、アンテナシステム６１０、無線システム６１５、およびベースバンドシステム６２０を備える。システム５５０において、無線周波数（ＲＦ）信号は、無線システム６１５の管理下で、アンテナシステム６１０によって無線で送信および受信される。
【０１３５】
１つの実施形態において、アンテナシステム６１０は、１または複数のアンテナと、アンテナシステム６１０に送信および受信信号経路を提供するための切換機能を行う１または複数のマルチプレクサ（不図示）とを備えてよい。受信経路において、受信ＲＦ信号は、マルチプレクサから、受信ＲＦ信号を増幅し増幅信号を無線システム６１５へ送信する低雑音増幅器（不図示）へ結合され得る。
【０１３６】
代替実施形態において、無線システム６１５は、様々な周波数を介して通信するように構成された１または複数の無線機を備えてよい。１つの実施形態において、無線システム６１５は、復調器（不図示）および変調器（不図示）を１つの集積回路（ＩＣ）に結合してよい。復調器および変調器は、別々の構成要素であってもよい。入来経路において、復調器は、無線システム６１５からベースバンドシステム６２０へ送信されるベースバンド受信オーディオ信号を残すようにＲＦ搬送波信号をはぎ取る。
【０１３７】
受信信号がオーディオ情報を含む場合、ベースバンドシステム６２０は、信号を復号し、それをアナログ信号に変換する。その後、信号は増幅され、スピーカへ送信される。ベースバンドシステム６２０は、マイクロフォンからのアナログオーディオ信号も受信する。これらのアナログオーディオ信号は、デジタル信号に変換され、ベースバンドシステム６２０によって符号化される。またベースバンドシステム６２０は、送信のためにデジタル信号を符号化し、無線システム６１５の変調器部分へルート指定されるベースバンド送信オーディオ信号を生成する。変調器は、ベースバンド送信オーディオ信号をＲＦ搬送波信号と混合し、アンテナシステムへルート指定され、電力増幅器（不図示）を通過し得るＲＦ送信信号を生成する。電力増幅器は、ＲＦ送信信号を増幅し、それをアンテナシステム６１０へルート指定し、ここで信号は、送信のためのアンテナポートに切り換えられる。
【０１３８】
ベースバンドシステム６２０は、プロセッサ５６０にも通信可能に結合される。中央処理ユニット５６０は、データ記憶領域５６５および５７０へのアクセスを有する。中央処理ユニット５６０は、好適には、メモリ５６５または二次メモリ５７０に格納され得る命令（すなわちコンピュータプログラムまたはソフトウェア）を実行するように構成される。コンピュータプログラムは、ベースバンドプロセッサ６１０から受信され、データ記憶領域５６５または二次メモリ５７０に格納されるか、または受信時に実行されてもよい。そのようなコンピュータプログラムは、実行されると、上述したような本発明の様々な機能を行うためにシステム５５０を作動させる。たとえば、データ記憶領域５６５は、様々なソフトウェアモジュール（不図示）を含んでよい。
【０１３９】
様々な実施形態は、たとえば特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、またはフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などの構成要素を用いて、主にハードウェアにおいて実装されてもよい。本明細書で説明される機能を行うことが可能なハードウェアステートマシンの実装もまた、当業者には明らかである。様々な実施形態は、ハードウェアおよびソフトウェア両方の組み合わせを用いて実装されてもよい。
【０１４０】
また、当業者は、上述の図面および本明細書に開示された実施形態と関連して説明された様々な例示的な論理ブロック、モジュール、回路、および方法ステップが、しばしば、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、または両者の組み合わせとして実装され得ることを理解する。このハードウェアとソフトウェアとの相互置換性を明確に示すために、様々な例示的な構成要素、ブロック、モジュール、回路、およびステップは、それらの機能の観点から一般に上述された。そのような機能がハードウェアとして実装されるかソフトウェアとして実装されるかは、特定のアプリケーションおよびシステム全体に課された設計制約に依存する。当業者は、説明された機能を各特定のアプリケーションのために様々な方法で実装し得るが、そのような実装の決定は、本発明の範囲からの逸脱をもたらすものと解釈されてはならない。加えて、モジュール、ブロック、回路、またはステップにおける機能のグループ分けは、説明の容易性のためである。特定の機能またはステップが、本発明から逸脱することなく、１つのモジュール、ブロック、または回路から他のモジュール、ブロック、または回路へ移動され得る。
【０１４１】
また、本明細書に開示された実施形態と関連して説明された様々な例示的な論理ブロック、モジュール、機能、および方法は、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、または他のプログラマブル論理デバイス、ディスクリートゲートまたはトランジスタロジック、ディスクリートハードウェア構成要素、または本明細書で説明された機能を行うように設計されたそれらの任意の組み合わせを用いて実装または実行され得る。汎用プロセッサは、マイクロプロセッサであってよいが、代替としてプロセッサは、任意のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、またはステートマシンであってよい。プロセッサは、コンピューティングデバイスの組み合わせ、たとえばＤＳＰとマイクロプロセッサとの組み合わせ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと併用される１または複数のマイクロプロセッサ、または他の任意のそのような構成として実装されてもよい。
【０１４２】
加えて、本明細書に開示された実施形態と関連して説明された方法またはアルゴリズムのステップは、ハードウェアにおいて直接、プロセッサによって実行されるソフトウェアモジュールにおいて、または両者の組み合わせで具体化され得る。ソフトウェアモジュールは、ＲＡＭメモリ、フラッシュメモリ、ＲＯＭメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、レジスタ、ハードディスク、リムーバブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、または、ネットワーク記憶媒体を含む他の任意の形式の記憶媒体に常駐し得る。典型的な記憶媒体は、プロセッサが記憶媒体から情報を読み取り、記憶媒体へ情報を書き込むことができるように、プロセッサに結合され得る。あるいは、記憶媒体は、プロセッサに統合され得る。プロセッサおよび記憶媒体は、ＡＳＩＣに常駐してもよい。
【０１４３】
本明細書で説明されるソフトウェア構成要素のいずれかは、様々な形式であってよい。たとえば、構成要素は、独立型ソフトウェアパッケージであってよく、あるいは、より大きなソフトウェア製品に「ツール」として組み込まれたソフトウェアパッケージであってよい。これは、たとえばウェブサイトなどのネットワークから、独立型製品として、または既存のソフトウェアアプリケーションにインストールするためのアドインパッケージとしてダウンロード可能であってよい。またこれは、クライアントサーバソフトウェアアプリケーションとして、ウェブ使用可能なソフトウェアアプリケーションとして、および／またはモバイルアプリケーションとして利用可能であってもよい。
【０１４４】
特定の実施形態が上述されたが、説明された実施形態は例示にすぎないことが理解される。したがって、本明細書で説明されるシステムおよび方法は、説明された実施形態に基づいて限定されてはならない。むしろ、本明細書で説明されるシステムおよび方法は、上記説明および添付図面とともに参照された場合、以下に続く特許請求の範囲のみを考慮して限定されなければならない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８（ａ）】
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【図１８（ｂ）】
2021534432.tif 000025
【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【国際調査報告】
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