DLTS 파일을 넣으면 무엇을 확인할 수 있나요?
측정 파일을 DLTS 행으로 파싱하고 그래프로 변환합니다. 이후 DLTS Spectrum, Trap Summary, Data Review 근거를 검토할 수 있습니다.
Deep-Level Transient Spectroscopy
DLTS 온도 sweep 파일을 그래프로 변환하고 DLTS Spectrum, Trap Summary, Data Review 흐름을 한 작업공간에서 검토합니다.
.csv, .txt, .dat, .tsv
온도와 DLTS signal 열을 사용해 온도별 신호 변화를 비교하고, 피크 방향을 trap response 근거로 검토합니다.
DLTS Spectrum 검토는 mapped temperature와 signal column에 의존합니다. trap response 비교 전 signal polarity와 temperature coverage를 확인하세요.
DLTS signal에서 1차 피크 후보를 추출하고 peak temperature, signal magnitude, rate-window 근거, emission-rate metadata를 요약합니다.
Trap Summary는 1차 peak screening이며 정량 trap extraction이 아닙니다. peak temperature, rate-window evidence, emission metadata를 확인하세요.
피크 후보를 신뢰하기 전에 parsed rows, mapped columns, temperature range, rate-window count, canonical readiness를 확인합니다.
Data Review는 DLTS screening의 준비 상태 확인 단계입니다. mapped column, row count, rate-window metadata, canonical status를 확인하세요.
Load CSV/TXT/DAT/TSV DLTS rows and review the source signal against temperature or time where the source file provides those columns.
Compare DLTS signal versus temperature and inspect the signal polarity and peak region used for first-pass trap-response screening.
Summarize primary peak candidates with peak temperature, signal value, rate-window count, and emission-rate metadata when available.
Keep parsed rows, mapped columns, temperature range, rate-window metadata, and canonical validation evidence visible before export.
측정 파일을 DLTS 행으로 파싱하고 그래프로 변환합니다. 이후 DLTS Spectrum, Trap Summary, Data Review 근거를 검토할 수 있습니다.
현재 공개 흐름은 spectrum, peak candidate, mapped columns, rate-window metadata 확인을 지원합니다. 정량 Arrhenius 추출은 현재 공개 워크플로 범위에 포함되지 않습니다.
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