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基于MEMS技术的硅脉象传感与检测系统的研究

中文摘要第1-8页
Abstract第8-19页
第1章 绪论第19-43页
   ·引言第19-20页
   ·脉象传感器的分类和研究现状第20-29页
     ·脉象传感器的分类第20-21页
     ·脉象传感器国内研究现状第21-26页
     ·脉象传感器国外研究现状第26-29页
   ·MOSFET压力传感器的研究现状第29-36页
     ·MOSFET压力传感器的国内研究现状第29-32页
     ·MOSFET压力传感器的国外研究现状第32-36页
   ·纳米硅/单晶硅异质结研究现状第36-38页
   ·纳米硅/单晶硅异质结MOSFET脉象传感与检测系统的研究目的和意义第38-41页
     ·研究目的第38-39页
     ·研究意义第39-41页
   ·论文主要研究内容第41-42页
   ·本章小结第42-43页
第2章 纳米硅/单晶硅异质结MOSFETs脉象传感器的理论分析与结构设计第43-82页
   ·MOSFETs硅脉象传感器的理论模型第43页
   ·MOSFETs硅脉象传感器的理论分析第43-48页
     ·当外加脉搏压力P=0第44-46页
     ·当外加脉搏压力P≠0第46-48页
   ·半导体材料压阻效应基本理论第48-56页
     ·半导体材料压阻效应第48-50页
     ·单晶硅压阻系数第50-56页
   ·纳米硅/单晶硅异质结MOSFETs脉象传感器力敏结构设计第56-80页
     ·半导体材料选择第56-57页
     ·长方形硅膜的应力分析第57-67页
     ·长方形硅膜厚度设计第67-70页
     ·纳米硅/单晶硅异质结MOSFET沟道电阻位置设计第70-74页
     ·硅悬臂梁设计第74-80页
   ·纳米硅/单晶硅异质结MOSFETs脉象传感器结构模型第80-81页
   ·本章小结第81-82页
第3章 纳米硅/单晶硅异质结MOSFETs脉象传感器制作工艺第82-95页
   ·纳米硅/单晶硅异质结MOSFETs脉象传感器制作工艺第82-88页
     ·纳米硅/单晶硅异质结MOSFETs脉象传感器芯片加工工艺第82-85页
     ·激光刻蚀纳米硅/单晶硅异质结MOSFETs硅悬臂梁第85-88页
   ·纳米硅/单晶硅异质结MOSFETs脉象传感器管芯性能检测封装结构第88-91页
     ·硅杯式纳米硅/单晶硅异质结MOSFETs脉象传感器管芯性能检测封装结构第89-90页
     ·悬臂梁式纳米硅/单晶硅异质结MOSFETs脉象传感器管芯性能检测封装结构第90-91页
   ·纳米硅/单晶硅异质结MOSFETs脉象传感器电源激励方式第91-93页
     ·恒压源供电第92-93页
     ·恒流源供电第93页
   ·本章小结第93-95页
第4章 纳米硅/单晶硅异质结MOSFETs脉象传感器实验结果与讨论第95-135页
   ·纳米硅/单晶硅异质结p-MOSFET特性第95-108页
     ·纳米硅/单晶硅异质结p-MOSFET基本结构第95-97页
     ·纳米硅/单晶硅异质结p-MOSFET I-V特性第97-98页
     ·纳米硅/单晶硅异质结p-MOSFET温度特性第98-108页
   ·纳米硅/单晶硅异质结MOSFETs脉象传感器静态特性研究第108-125页
     ·纳米硅/单晶硅异质结MOSFETs脉象传感器线性度第110-120页
     ·纳米硅/单晶硅异质结MOSFETs脉象传感器重复性第120-122页
     ·纳米硅/单晶硅异质结MOSFETs脉象传感器迟滞第122-123页
     ·纳米硅/单晶硅异质结MOSFETs脉象传感器准确度第123-124页
     ·纳米硅/单晶硅异质结MOSFETs脉象传感器灵敏度第124-125页
   ·悬臂梁式纳米硅/单晶硅异质结MOSFETs脉象传感器的测试第125-126页
   ·纳米硅/单晶硅异质结MOSFETs脉象传感器温度特性第126-133页
   ·本章小结第133-135页
第5章 纳米硅/单晶硅异质结MOSFETs脉象检测系统设计与实测结果分析第135-173页
   ·纳米硅/单晶硅异质结MOSFETs脉象检测系统概述第135-136页
   ·纳米硅/单晶硅异质结MOSFETs脉象检测系统各功能模块的设计第136-143页
     ·信号预处理电路设计第136-139页
     ·A/D转换电路设计第139-141页
     ·单片机外围电路设计第141-142页
     ·通讯接口电路设计第142-143页
   ·纳米硅/单晶硅异质结MOSFETs脉象检测系统的脉象检测结果第143-147页
   ·采用人工神经网络处理脉象检测结果第147-172页
     ·人工神经网络第147-150页
     ·采用BP神经网络分析脉象检测结果第150-166页
     ·采用概率神经网络分析脉象检测结果第166-172页
   ·本章小结第172-173页
结论第173-176页
主要创新点第176-177页
参考文献第177-187页
致谢第187-188页
攻读博士学位期间发表学术论文第188-189页
攻读博士学位期间申请发明专利第189页
攻读博士学位期间科研项目第189-191页
详细摘要第191-205页

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