图3 SNR与压阻条长度、厚度及掺杂浓度的关系
文献[4]考虑了相关的优化参数：薄膜的形状（圆形还是方块）；薄膜厚度的一致性（有没有中心凸起座）；压阻条的各向异性和弹性等。他们通过引入一个修正的信噪比参数[η]来优化薄膜的晶面和压阻条的晶向，其中[η]考虑了非线性与噪声的关系，但是没有考虑尺寸关系。由图4可以看到，在{110}薄膜上沿<111>晶向排列的压阻条，比在{100}薄膜上沿<110>晶向排列的压阻条的[η]大，因此当{110}薄膜为方形且有中心凸起座，而压阻条沿<111>晶向排列，此时为最优化解，即其修正信噪比[η]最高。
图4 修正的信噪比参数[η]与角度关系
4 结 语
通过对噪声起源分析，并通过文献搜索与阅读[5?6]，汇集了一些有针对性的降低噪声的方法，这也为将来设计高信噪比的压力传感器提供了参考。但是上述的提高SNR方法中往往是以牺牲其他参数为代价的。例如提高掺杂浓度能够降低噪声和温度系数，但是也降低了灵敏度；而Bae 等人通过优化[n，][l]来提高SNR则是以牺牲输出摆幅为代价；而在传感器表面增加很厚的保护凝胶来抑制感应电荷的形成，由于凝胶弹性问题有可能引起严重的迟滞问题，即输出电压跟随输入气压变化时的延迟时间增加。因此器件设计往往是一个折衷式设计，往往需要考虑多个性能参数，来达到所需要的最优化方案。
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