Implementação e comparação de algoritmos para extração de parâmetros de RTN

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. Com o desenvolvimento deste algoritmo pretende-se realizar a extração de parâmetros de sinais RTN a partir de valores sintéticos e dados experimentais medidos em dispositivos eletrônicos, tais como a ReRAM e o MOSFET. Além disso, será realizada uma comparação dos resultados extraídos pelo método desenvolvido com os resultados obtidos através de um segundo método de extração de parâmetros de sinais RTN, o qual foi implementado pelo aluno Pedro Augusto Böckmann Alves, e se baseia na discretização de medidas. 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 RTN a partir de dados experimentais de RTN medidos em dispositivos MOSFETs e ReRAMs. O parâmetro medido neste trabalho foi a corrente elétrica ao longo do tempo. Os resultados deste trabalho mostraram que ambos os métodos são capazes de realizar a extração dos parâmetros de sinais RTN, e também pode-se observar que o segundo método é menos preciso quando comparado ao método baseado na ferramenta HMM.Nowadays the study of noise generated internally by devices, such as the Random Telegraph Noise (RTN), is of great relevance, since this study can provide important information about the physical and atomistic properties of micro and nano electronic devices, among which as Resistive Random Access Memory (ReRAM) and MOSFET. In this work, an algorithm based on a tool known as the Hidden Markov Model (HMM) will be developed, which is a technique widely used in the analysis of stochastic signals. From the development of this algorithm it is intended to perform the extraction of RTN signal parameters from synthetic values and experimental data measured in electronic devices, such as ReRAM and MOSFET. In addition, a comparison of the results extracted by the developed method with the results obtained through a second method of extracting parameters from RTN signals will be carried out, which was implemented by the student Pedro Augusto Böckmann Alves, and is based on the discretization of measures. Finally, by comparing the results extracted by each method, a performance analysis of both implemented algorithms will be made, in the presence of Gaussian (white) noise. Subsequently, the algorithms are applied to extract parameters from experimental RTN data measured in MOSFETs and ReRAMs. The parameter measured in this work was the electric current over time. The results of this work showed that both methods are capable of extracting the parameters of RTN signals, and it can also be observed that the second method is less accurate when compared to the method based on the HMM tool