Influence of Defective Formations on Photoconductivity of Layered Crystals with Cationic Substitution

The results of studying the electronic conductivity of InxTl1 – xI solid solutions of substitution are presented. The effective mass and mobility of an electron have been determined with using the first-principle calculations of the band-energy structure. The investigation was carried out for InxTl1 – xI solid solutions of substitution with the concentrations 0.125, 0.25, 0.375, 0.5, 0.625 of thallium. Dynamics of changes in the effective mass, mobility and conductivity as functions of the thallium content has been established. Peculiarities of the band-energy spectrum of defective structures (with anionic vacancies and cationic interstitials) have been investigated. Shapes of the conductivity spectrum and its transformation under the influence of defective formations have been studied

Structure and Optical Properties of b¢-Phase of Ag₈SnSe₆

Energy dispersive x-ray spectroscopy of lowtemperature b¢-Ag<sub>8</sub>SnSe<sub>6</sub> crystalcarried out. Energy dispersive spectrum shows only peaks related to Ag<sub>8</sub>SnSe<sub>6</sub>. Experimental optical absorption spectrum and band gap value 0.82 eV are determined. Theoretical calculation of absorption spectrum shows good agreement with experimental studies. Modeling of crystal structure of Ag<sub>8</sub>SnSe<sub>6</sub> argyrodite and interatomic distances calculation are carried out. Keywords: argyrodite, chalcogenides, energy dispersive analysis, optical absorption spectra, crystal structure

Моделювання спектральної залежності коефіцієнта пропускання напівпровідникових тонких плівок

The spectral dependence of the transmittance as a function of the film thickness, the refractive index of the substrate, bandgap and the Cauchy parameters (α and β) of the semiconductor material was determined from condition of interference extremes. The absorption coefficient was simulated for the structure – thin film/substrate. Cadmium chalcogenides (CdTe, CdSe, and CdS) deposited on quartz substrates was selected as model samples. Experimental behavior of substrate transmittance was used to determine its refractive index. The theoretical results are compared with the experimental data and shows good agreement.Використовуючи умову інтерференційних екстремумів визначено спектральну залежність коефіцієнта пропускання, як функцію товщини плівки, показника заломлення підкладки, ширини забороненої зони та параметрів Коші (α і β) напівпровідникових тонких плівок. Проведено моделювання коефіцієнта пропускання для структури – тонка плівка/підкладка. В якості модельних зразків обрано халькогеніди кадмію (CdTe, CdSe та CdS) осаджені на кварцові підкладки. Коефіцієнт пропускання підкладки встановлено експериментально для визначення його показника заломлення. Проводиться порівняння теоретичних результатів із експериментальними даними та вказується на хорошу збіжність

Оптичні властивості плівки CdMnTe: експериментальні та теоретичні аспекти

Тонкі плівки CdTe є представниками кристалічної групи AIIBVI і демонструють поведінку напівпровідників. Вони є важливим напрямком досліджень через широке застосування в різних галузях оптоелектронних пристроїв. Краща можливість керувати в широкому енергетичному діапазоні, наприклад, шириною забороненої зони Eg для практичних застосувань існує при зміні вмісту CdTe-MnTe (від Eg = 1.46 еВ для CdTe до Eg = 3.1 еВ для MnTe). Названі сполуки можуть розглядатися як особливий клас бінарних напівпровідних сполук, що мають перспективні оптичні параметри. Плівки Cd1 – xMnxTe було отримано методом квазізамкненого об’єму. Осадження плівок проводилось з полікристалічного порошку Cd0.88Mn0.12Te на підкладку слюди. З аналізу дифрактограми для Cd1 – xMnxTe встановлено, що плівка є однофазною. Фаза – сполука CdTe (структурний тип – ZnS, просторова група – F43m). Детальний аналіз положення експериментальних рефлексів та їхніх інтенсивностей у порівнянні із теоретичними засвідчив дуже сильну переважну орієнтацію зерен фази Cd1 – xMnxTe у синтезованій плівці (текстуру). Спостерігаються рефлекси від площин з індексами Міллера hkl (xyz). Включення манганової компоненти є причиною збільшення параметрів гратки (порівняно з вихідним з'єднанням CdTe/слюда). З аналізу EDS було встановлено, що композиційний склад плівки становить Cd0.96Mn0.04Te. Уточнений параметр елементарної комірки a = 0.6485(3) нм і V = 0.2727(3) нм3. Наводяться результати дослідження спектрів пропускання та відбиття структури Cd0.96Mn0.04Te/слюда. Спектри пропускання та відбиття плівки демонструють періодичні коливання, які викликані особливістю підкладки. Спектральна залежність оптичного поглинання плівок Cd0.96Mn0.04Te у координатах (αhv) 2 – hv демонструє наявність основної грані поглинання. Найменше значення ширини забороненої зони для плівки Cd0.96Mn0.04Te становить 1,465 еВ і характеризується прямим міжзонним оптичним переходом. В рамках методу псевдопотенціалу теоретично вивчається динаміка зміни параметрів електронної підсистеми Cd1 – xMnxTe. З використанням співвідношень Крамерса-Кроніга отримані діелектрична проникність, спектр відбиття та спектральна залежність показника заломлення. Теоретичні та експериментальні результати задовільно корелюють між собою.CdTe thin films are representatives of AIIBVI crystal group and show semiconductor behavior. They are an important research field because of their wide applications in various fields of optoelectronic devices. A better opportunity to manage in a wide energy range the band gap Eg for practical applications exists with varying the content of CdTe-MnTe (from Eg = 1.46 eV for CdTe to Eg = 3.1 eV for MnTe). The titled compounds may be considered as a particular class of binary semiconducting compounds possessing promising optical parameters. Cd1 – xMnxTe films were prepared on mica substrates by closed-space sublimation of polycrystalline Cd0.88Mn0.12Te powders. X-ray diffraction studies revealed that the as-deposited films had a zinc blende structure with a preferential (111), (222) (333) and (444) orientations. Included Mn components cause the increase in the lattice parameters (compared with parent compound CdTe/mica). From EDS analysis it was observed that composition of the film was Cd0.96Mn0.04Te. The lattice parameter was refined by X-ray diffraction: a = 0.6485(3) nm and V = 0.2727(3) nm3. Results of study of transmission and reflection spectra of the Cd0.96Mn0.04Te films-substrate combinations are present. The transmission and reflection spectra of the films exhibit periodic oscillations associated with the substrate. The spectral dependence of the optical absorption of Cd0.96Mn0.04Te films in the (αhv) 2 – hv coordinates demonstrates the presence of the fundamental absorption edge. The value of the optical band gap of the Cd0.96Mn0.04Te films was found to be equal to 1.465 eV and formed by direct interband optical transitions. Within the framework of the pseudopotential method, the dynamics of changing the parameters of the electronic subsystem of the Cd1 – xMnxTe is theoretically studied. Using the Kramers-Kronig relations, the dielectric permeability, reflective index and reflectivity spectra that satisfactorily correlate with the experimental data are obtained

Дослідження особливостей звуків легенів для виявлення бронхіту та ХОЗЛ за допомогою методів машинного навчання

The study is dedicated to the issue of investigation of the lung sounds digital analysis processing methods, searching for new informative features of pathological respiratory sounds and using machine learning methods for classifying the state of the bronchopulmonary system. In particular, the use of various methods of lung sounds analysis is considered, namely: frequency, time-frequency, wavelet, and mel-frequency cepstral analysis. The application of signal processing methods to the problem of respiration signals analysis is considered in the paper. In order to investigate the possibilities of machine learning to the problem of classification of respiration signals, the dataset of lung sounds of 296 recordings, which represent 3 classes: norm, bronchitis, and chronic obstructive pulmonary disease, was used in this work. The purpose of this study is to identify and compare the informative features of the lung sounds obtained with different signal processing methods, as well as to choose the classification method that provides the highest accuracy in the identification of the bronchopulmonary system condition. To obtain frequency features, power spectrum density dependence on frequency was calculated for respiratory signals using fast Fourier transform method. The spectral measures, as well as ratios of spectrum powers in different frequency bands, were defined. To extract the spectral-temporal features of the lung sounds, the spectrograms of the analyzed signals were investigated. The mean time dependences of the power spectral density in the indicated frequency ranges were determined. The sum of magnitudes values of the power spectrum curve for each frequency band was used as the features obtained from the spectrogram. The ratios of the energies corresponding to detail levels of the wavelet decomposition to the total energy of the decomposed signal were used as the parameters of signal recognition based on wavelet analysis. The logarithmic (mel) filterbank energies, averaged over time frames, depending on channel index and time, as well as mel frequency cepstrum depending on cepstrum index and time, are proposed to use as features derived from mel-cepstral analysis. The supervised machine learning based on decision trees, discriminant analysis, support vector machines, logistic regression, k-nearest neighbors classifiers, and ensemble learning were applied to determine the best classification models for computerized disease screening. The accuracy of the different classifiers using these feature sets was determined and compared. Based on this, a combination of features and classifiers, which provides the highest accuracy of lung condition recognition, reaching 93%, is proposed.В статье показана актуальность рассмотрения вопроса исследования методов цифрового анализа и обработки звуков легких, поиска новых информативных признаков патологических звуков легких и применения методов машинного обучения для классификации состояния бронхолегочной системы. В частности, в данном исследовании рассмотрено применение различных методов анализа звуков легких, а именно: частотного, частотно-временного, вейвлет и мел-частотного кепстрального анализа. С целью исследования возможности применения методов машинного обучения к проблеме классификации сигналов дыхания в работе использован набор данных звуков легких, состоящий из 296 сигналов, представляющих 3 класса: норма, бронхит и хроническая обструктивная болезнь легких (ХОБЛ). Целью данного исследования является сравнение информативных признаков звуков легких, полученных с помощью различных методов обработки сигналов, а также выбор методов классификации, обеспечивающих наиболее высокую точность идентификации состояния бронхолегочной системы. Для получения частотных признаков была рассчитана зависимость спектральной плотности мощности от частоты для сигналов звуков легких с использованием метода быстрого преобразования Фурье. Для каждого сигнала были рассчитаны спектральные показатели и отношения мощностей спектра в разных диапазонах частот. Для выделения спектрально-временных особенностей звуков легких были исследованы спектрограммы анализируемых сигналов. Определены средние временные зависимости спектральной плотности мощности в исследуемых диапазонах частот. В качестве признаков, полученных на основе спектрограммы, использовалась сумма значений спектральной плотности мощности для каждой полосы частот. В качестве параметров распознавания сигналов на основе вейвлет-анализа определены отношения энергий уровней детализации вейвлет-разложения к полной энергии исследуемого сигнала дыхания. В качестве признаков мел-кепстрального анализа предлагается использовать усредненные по временным фреймам логарифмические (мел) энергии банка фильтров, а также усредненный по временным фреймам мел-частотный кепстр. С целью построения лучших моделей классификации для компьютеризированного скрининга заболеваний лёгких было применено машинное обучение с учителем на основе деревьев решений, дискриминантного анализа, метода опорных векторов, логистической регрессии, классификаторов на основе метода k-ближайших соседей и ансамблевого обучения. Определена точность классификации сигналов дыхания для ряда классификаторов, использующих рассмотренные наборы признаков. Для построения моделей, обеспечивающих наиболее высокую точность распознавания состояния легких, предлагается лучшее сочетание информативных признаков звуков легких и методов машинного обучения.У статті показана актуальність розгляду питання дослідження методів цифрового аналізу і обробки звуків легень, пошуку нових інформативних ознак для розпізнавання патологічних звуків легень і застосування методів машинного навчання для класифікації стану бронхолегеневої системи. Зокрема, в даному дослідженні розглянуто застосування різних методів аналізу звуків легень, а саме: частотний, спектрально-часовий, вейвлет і мел-частотний кепстральний аналіз. З метою дослідження можливості застосування методів машинного навчання до проблеми класифікації дихальних сигналів у роботі використано набір даних звуків легень з 296 сигналів, які представляють 3 класи: норма, бронхіт та хронічне обструктивне захворювання легень (ХОЗЛ). Метою даного дослідження є порівняння інформативних ознак звуків легень, отриманих за допомогою різних методів обробки сигналів, а також вибір методу класифікації, що забезпечує найвищу точність ідентифікації стану бронхолегеневої системи. Для отримання частотних ознак розраховано залежність спектральної густини потужності від частоти для сигналів звуків легень з використанням методу швидкого перетворення Фур'є. Для кожного сигналу були розраховані спектральні показники та співвідношення потужностей спектру в різних діапазонах частот. Для виділення спектрально-часових особливостей звуків легень були проаналізовані спектрограми сигналів дихання. Визначено середні часові залежності спектральної густини потужності в досліджуваних діапазонах частот. В якості ознак, отриманих зі спектрограми використовувалася сума значень кривої спектральної густини потужності для набору частотних смуг. У якості параметрів для розпізнавання сигналів дихання на основі вейвлет-аналізу розраховано співвідношення енергій рівнів деталізації вейвлет-розкладу до повної енергії аналізованого сигналу. В якості ознак мел-кепстрального аналізу пропонується використовувати усереднені по часовим фреймам логарифмічні (мел) енергії банку фільтрів, а також усереднений по часовим фреймам мел-частотний кепстр. З метою отримання кращих моделей класифікації для комп'ютеризованого скринінгу захворювань легень було застосовано машинне навчання з учителем на основі дерев рішень, дискримінантного аналізу, методу опорних векторів, логістичної регресії, класифікаторів на основі методу k-найближчих сусідів та ансамблевого навчання. Визначено та порівняно точність класифікації сигналів дихання для низки класифікаторів, що використовують розглянуті набори ознак. Для побудови моделей, що забезпечують найвищу точність розпізнавання стану легень, пропонується найкраще поєднання інформативних ознак звуків легень та методів машинного навчання