基于低压CMOS工艺的新型负电压型电荷泵电路

采用UMC 0.18 μm 1.8 V/3.3 V CMOS工艺设计并流片验证了一个应用于生医刺激器的新型负电压型电荷泵电路.介绍了几种典型的负电压型电荷泵电路,比较其优缺点,在此基础上设计了一个新型4级交叉耦合型负电压电荷泵.和现有的结构相比,该电路在启动过程和工作过程中都不存在过压问题,器件任意两端口之间的电压均小于电源电压VDD,同时降低了MOS器件衬底效应、反向漏电流对电荷泵效率的影响.电荷泵的电容采用MIM电容,升压电容为50 pF,输出电容为100 pF.芯片面积为2.3 mm×1.3 mm,测试结果表明负电压型电荷泵电路输出电压为-10.3 V,系统最高效率为56％.当输出电流为3.5 mA时,输出电容为100 pF时,纹波电压为150 mV.     

光谱重构油菜叶绿素含量快速检测方法及设备研制

为了实现油菜叶片中叶绿素含量的快速无损检测,开发了手持式多光谱成像系统用于采集油菜叶片在460,520,660,740,840和940 nm 六个波段的光谱图像。将一台能够采集可见光/近红外（380～1 023 nm）512个波段光谱图像但是价格高昂且体积大的室内高光谱成像系统作为参考仪器,将手持式多光谱成像系统作为目标仪器后,采用伪逆法（pseudo-inverse method）求得高光谱成像系统和多光谱成像系统两台仪器之间的转换矩阵F,从而实现6个波段的多光谱图像向512个波段的高光谱图像的重构,提高了手持式设备的光谱分辨率。运用偏最小二乘回归算法（PLSR）建立了重构的光谱与油菜叶片的叶绿素含量之间的关系模型。结果表明,重构的可见光范围内的光谱反射率与叶绿素浓度之间具有很强的相关性,PLSR回归模型建模集的决定系数R2_c为0.82,建模集均方根误差RMESC为1.98,预测集的决定系数R2_p为0.78,预测集均方根误差RMESP为1.50,RPD为2.14。虽然应用本文开发的手持式成像系统结合PLSR模型实现油菜叶绿素含量快速无损预测的精度低于基于室内高光谱成像系统获得的高光谱图像建立的PLSR模型（R2_c,RMESC,R2_p,RMESP和RPD分别为0.90,1.41,0.82,1.36和2.37）,但是明显优于基于原始多光谱成像系统4个波段（460,520,660和740 nm）反射率建立的PLSR模型得到的结果（R2_c,RMESC,R2_p,RMESP和RPD分别为0.78,2.06,0.72,1.85和1.88）。表明光谱重构技术可提高多光谱成像预测油菜叶绿素含量的精度,并且与室内高光谱成像系统相比,开发的手持式设备具有体积小、成本低廉和操作简便等优点,可为田间油菜叶片的生理状态和养分检测及可视化表达提供技术支持。