Defesa Pública da Dissertação de Mestrado da Engenheira Eletricista Cláudia Theis da Silveira
Data: 30/04/2021 – sexta-feira
Horário: 13h30min
A defesa será realizada através da plataforma Mconf com acesso pelo link: https://mconf.ufrgs.br/webconf/00047686
Banca examinadora:
Profª Drª Fernanda Gusmão de Lima Kastensmidt – PPGC / PGMicro – UFRGS
Prof. Dr. Altamiro Amadeu Susin – PPGEE – UFRGS
Prof. Dr. Ivan Müller – PPGEE – UFRGS
Presidente da banca: Prof. Dr. Gilson Inácio Wirth – PPGEE – UFRGS (Orientador)
Título da Dissertação: “IMPLEMENTAÇÃO E COMPARAÇÃO DE ALGORITMOS PARA EXTRAÇÃO DE PARÂMETROS DE RTN”
Resumo:
“Atualmente o estudo de ruído gerado internamente pelos dispositivos, como o Random Telegraph Noise (RTN), é de grande relevância, visto que este estudo pode fornecer informações importantes sobre as propriedades físicas e atomísticas dos dispositivos micro e nano eletrônicos, dentre os quais como Resistive Random Access Memory (ReRAM) e MOSFET. Neste trabalho, será desenvolvido um algoritmo baseado em uma ferramenta conhecida como Hidden Markov Model (HMM), que é uma técnica muito utilizada na análise de sinais estocásticos. A partir do desenvolvimento deste algoritmo pretende-se realizar a extração de parâmetros de sinais RTN a partir de dados sintéticos e dados experimentais medidos em dispositivos eletrônicos, tais como a ReRAM e o MOSFET. Além disso, será realizada uma comparação do método desenvolvido com um segundo método de extração de parâmetros de sinais RTN, o qual foi implementado pelo aluno Pedro Augusto Böckmann Alves. Por fim, através da comparação dos resultados extraídos por cada um dos métodos, será feita uma análise de desempenho de ambos os algoritmos implementados, na presença de ruído gaussiano (branco). Posteriormente, os algoritmos são aplicados para a extração de parâmetros de dados experimentais de RTN medidos em MOSFETs e ReRAMs.
Palavras-chave: Algoritmo. Random Telegraph Noise. Hidden Markov Model. Extração de Parâmetros.”
