CN103140767B - 高产率半导体器件测试 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种测试系统，所述测试系统提供用于分析的输出信号，而不需要所述测试硬件在稳定间隔期间闲置。所述测试系统包括预处理器，所述预处理器识别所述输出信号中出现的近直流漂移，然后调整所述输出信号以消除所述近直流漂移。可以计算用于分析的代表信号采集期间的多个时间中的每一个处的所述近直流漂移的值集，并可通过对所述值集拟合曲线将它们用于建立所述信号的稳定分布的模型。然后，可以从代表所述输出信号的样本减去所述稳定分布的模型，从而提供用于进一步分析的调整信号。

Description

高产率半导体器件测试

背景技术

1.技术领域

本发明整体涉及测试电子器件，更具体地讲涉及增加的测试系统的产率。

2.相关领域

在半导体器件的制造过程中，已知对器件进行测试以确保它们正常工作。很多情况下，对每个器件进行多种测试，每种测试涉及对器件应用激励信号，然后测量器件的响应信号输出。

为支持半导体制造设施中必须进行的大量测试，通过自动测试设备进行测试。可将测试设备编程以生成电信号，该电信号可作为测试激励应用到被测器件。还可将测试设备编程以捕获被测器件的输出。

对捕获的信号进行分析以确定被测器件是否正常运行。如果分析反映出器件不能完全根据需要运行，则可以改变对器件进行的制造工艺。例如，在测试后，可以将有缺陷的器件废弃，而无需进一步加工。或者，可将运行但不能满足所有所需性能标准的器件“分级”。分级允许将具有部分功能的器件出售，但通常以低价售出。

测试系统捕获的输出信号的特点取决于被测器件的预期功能。一些半导体器件仅产生数字输出。但其他器件仅产生模拟输出或产生模拟输出和数字输出两者。例如，预期用作移动电话或磁盘驱动器的控制器的半导体芯片产生模拟输出。为支持具有模拟输出的器件的测试，自动测试设备具有模拟信号捕获组件和信号处理电路，例如数字信号处理器，其可以是专用的硬件，或者可以是进行数字信号处理操作的 通用处理单元。数字信号处理器处理样本以确定输出信号的参数值，然后可将所述值与那些参数的可接受范围比较，以确定被测器件的性能。这些参数的例子包括信号振幅、总谐波失真、带内噪声以及互调信号的幅度。

通常使用周期信号（很多情况下为正弦信号）对产生模拟输出信号的器件进行测试。一旦被测器件对输入信号作出响应，输出信号也可能为周期性的。这种响应并非即刻出现。相反，在紧接着应用或改变激励信号后，可能存在输出过渡到稳态周期信号的过渡间隔。

该过渡间隔有时称为“稳定间隔”或“稳定时间”，因为输出信号表现为“稳定”到其稳态状况。在此间隔中，信号还可以描述为包括“近直流漂移”分量，因为尽管在稳定间隔期间振荡，周期信号仍表现为关于随时间推移缓慢改变的水平振荡。输出信号振荡所围绕的点朝向输出信号稳定时振荡所围绕的点“漂移”。在任何指定时间，近直流漂移代表稳定间隔期间该时间处的该振荡源与稳态下的该振荡源之间的差值。

特别是对应为周期性模拟信号的对象进行测试时，如果在信号稳定过程中收集信号样本，通过处理那些样本而确定的信号参数值可能得出关于器件运行的错误结论。此类错误结论可能例如由于诸如电压峰值(Vpk)的测量值的漂移的影响，或又如由于近直流漂移所形成的频率域内的频谱泄漏。为避免错误测试结果，已知的是，在测试半导体器件时不在稳定间隔期间收集样本，或者将该稳定间隔期间收集的样本废弃而不进行分析。可以根据所需精确度水平设置稳定间隔，但可以是例如直流漂移降低95%所需的时间。或者，可以将稳定时间经验性地设置为足够少的器件测试失败的“足够”时间，如果应用更长的等待时间，这些器件将通过测试。

稳定间隔可为毫秒级，或者例如数十或数百毫秒级。完整的器件 测试可能需要成百上千次单独测试，因此将这些稳定时间相加。该稳定时间可为测试半导体器件所需总时间的相对较高的百分比。每次应用或改变激励信号时等待输出信号稳定的需要可形成称为“器件有限产率”的情况。器件有限产率是指布置在半导体制造环境中的自动测试系统具有以更高速率测试器件的能力，并且如果其不在稳定间隔期间等待以收集可用样本，则可以更高速率测试器件。

由于建立半导体测试设施以支持半导体制造的成本较高，并且因为此类成本必须按比例地分配到每个被测器件的总制造成本中，因此器件产率有限是不可取的。

发明内容

在一个方面，本发明可以实施作为测试电子器件的方法。本方法可以包括接收代表电子器件输出的多个周期信号样本。通过多个样本的至少一部分，可以计算周期信号的第一稳定分布。可以从多个样本减去第一稳定分布，从而获得第一多个调整样本。可以在第一多个调整样本上执行分析功能。

在另一方面，本发明涉及制造半导体器件的方法。所述制造可以包括测试器件以及根据器件的测试结果有条件地执行至少一个制造操作。

在另一方面，本发明可以实施作为测试系统。测试系统可以包括被配置用于接收被测器件输出的数字转换器。预处理器可以接收来自数字转换器的多个样本并根据多个样本导出被测器件输出的稳定分布。可以从多个样本减去稳定分布，从而得到多个调整样本。被配置用于接收多个调整样本的处理器可以根据多个调整样本执行测试功能。

在另一方面，本发明可以实施作为非瞬时性、计算机可读存储介 质，其包括计算机可执行指令，执行所述指令时，其处理代表电子器件输出的多个周期信号样本。可以根据如下方法进行该处理，所述方法包括对多个样本的至少一部分拟合多项式。可以从多个样本减去基于多项式的值，从而得到调整过的样本，基于多项式的值代表电子器件输出的稳定。

上述为由所附权利要求限定的本发明的非限制性内容。

附图说明

附图并非意图按比例绘制。在附图中，在多张图中所示的每个相同或近乎相同的部件由相同的标号表示。为了清晰起见，并非对每张附图中的每个部件都进行了标记。在图中：

图1为被配置用于测试半导体器件的自动测试系统的功能框图；

图2为示出稳定间隔期间捕获的输出信号与稳态下的输出信号之间的差异的曲线；

图3A-3C示出了根据本发明的一些实施例调整输出信号的处理；

图4为根据本发明的一些实施例调整输出信号的处理的流程图；以及

图5为示出图4的流程图所示一些处理步骤的详细内容的流程图。

具体实施方式

本发明人已认识并理解到，电子器件制造的效率可用测试系统改善，该测试系统使用在输出信号的稳定间隔期间收集的输出信号样本生成准确的测试结果。通过对这些样本的分析，可对信号的近直流漂移建模。通过近直流漂移模型，可辨别出信号的稳定分布。可使用稳定分布调整捕获的样本，用于代表不受稳定间隔期间出现的近直流漂移影响的输出信号。

根据经调整样本执行的分析功能的准确度接近于在等待稳定间隔之后获取的样本上执行该功能时实现的准确度。然而，通过不等到稳 定间隔过去后才获得可用于分析输出信号的样本，减少了对被测器件应用激励信号时与捕获足够的输出信号样本时之间的时间。当测试系统的产率为器件所限制时，减少把测试系统资源专用于捕获来自被测器件的输出的时间量可增加测试系统的产率，使得整个半导体制造操作更加有效。

可以使用采用本领域已知技术构造的自动测试系统进行根据本发明实施例的快速准确的半导体器件测试。然而，自动测试系统可以不同于常规的测试系统，不同之处在于其适于在输出信号的相应稳定间隔期间捕获和分析来自被测器件的输出。

图1提供了根据本发明的一些实施例的测试系统100的例子，该测试系统可以在稳定间隔期间捕获和分析输出。可在用于制造半导体器件或电子组件的设施中使用测试系统100。器件或组件中的每一个可以处于任何合适的制造阶段。在某些情况下，在半导体器件在具有多个其他器件的晶片上仍为裸芯片形式时，诸如测试系统100的测试系统可用于测试该半导体器件。在其他情况下，在将器件从晶片切断并包装为单个组件后，诸如测试系统100的测试系统可用于测试这些器件。在其他情况下，诸如测试系统100的测试系统可用于测试电子组件。此外，可以在制造设施中进行这些测试操作，在其中于半导体器件或电子组件的制造过程中进行制造、包装或其他操作。但在某些情况下，半导体或电子组件制造操作可以分散，使得测试系统100位于仅执行测试操作的设施内。因此，半导体器件的制造操作中使用测试系统100的具体阶段并非对本发明的限制。

可以使用构造测试设备的已知技术构造测试系统100。在图1所示具体例子中，测试系统100包括控制器120和一个或多个仪器130₁…130_N。每个仪器可以生成应用到一个或多个被测器件（或组件）DUT110的一个或多个激励信号。仪器130₁…130_N中的每一个可以另外或作为另外一种选择捕获一个或多个来自DUT110的输出信号。

可以通过控制器120控制仪器130₁…130_N的操作。控制器120可以被编程用于控制仪器，从而生成和测量适用于分析特定被测器件或组件的信号。由仪器130₁…130_N总共生成的激励信号的数量和种类以及通过仪器130₁…130_N测量和分析的来自DUT110的输出信号的数量和种类可以取决于DUT110的预期操作。因此，通过仪器130₁…130_N生成和测量的信号的具体数量和种类对于本发明并不重要。

仪器130₁…130_N中的每一个的构造可以取决于仪器将要生成或测量的具体信号。因此，仪器130₁…130_N中的每一个可以是应用多个仪器的物理组件内的电路，或者在其他实施例中可以是单独的物理组件，所述组件互连形成仪器130₁…130_N中的一个。在一些实施例中，本发明可以用于周期性模拟信号。但在一些实施例中，测试系统可以另外生成和测量其他类型的模拟或数字信号。

在图1的例子中，仪器130₁为模拟仪器，旨在生成应用到DUT110的模拟信号，作为测试的激励信号。仪器130₁还被配置用于捕获DUT110输出的模拟信号，以及用于分析捕获的信号。捕获信号的分析可以反映表明DUT110是否正常运行的参数值。其他仪器130₂…130_N可以具有类似构造或可以被配置用于执行本领域已知的其他测试功能。

在图1的例子中，显示出仪器130₁由图案生成器140控制。如本领域已知，图案生成器140可以是自动测试系统中的组件。图案生成器140可以被配置用于控制仪器130₁内的其他组件，或者在一些实施例中控制其他仪器，从而生成应用到DUT110上的测试点的激励信号。相似地，图案生成器140可以控制仪器130₁内的其他组件，从而测量和分析来自DUT110上测试点的输出信号。在图1所示实施例中，应用激励信号的测试点不同于在其上测量响应信号的测试点。然而，并不要求在不同点测量激励和响应信号，或者由测量响应信号的相同仪器应用激励信号。此外，应当理解，不止一个激励信号可以同时应用 到DUT110，并且可以测得不止一个响应信号，作为DUT110的输出。此外，应当理解，激励信号不一定为模拟信号，并且可以是例如触发器件操作的数字信号。在一些实施例中，当被测器件在没有任何明确输入的情况下生成模拟输出时，可能不存在明确激励信号。因此，应当认识到，出于图示简便性，仅示出一个激励和一个响应信号。

对于复杂器件，可以进行多个测试，从而评估该器件是否正常运行。因此，图案生成器140可以被编程用于控制仪器130₁，从而在单个被测器件上进行多个测试。可以通过控制器120控制进行每个测试的定时，使得所有仪器的操作可以同步进行。在常规的测试系统中，涉及捕获DUT110输出的响应信号的每个测试可以结合稳定间隔，使得在稳定间隔期间不捕获DUT110的输出，或者如果在稳定间隔期间捕获输出，则将其废弃。可以对DUT110上进行的每个测试重复该稳定间隔，因为每个测试可以引起输出信号的变化。在针对近直流漂移调整由DUT110生成的输出信号的分析的实施例中，可以对每个测试进行调整。

由图案生成器140控制的组件中的一个可以是定时生成器150。定时生成器150还可以是本领域已知的组件或仪器。虽然可以通过控制器120确定测试过程的总体控制，但仪器130₁可以生成定时信号，以控制仪器130₁或另一个仪器130₂…130_N内的一个或多个组件的操作。那些定时信号可以在程序设定的时间出现，从而为测试系统100提供灵活性，所述测试系统将被编程用于对许多不同种类的器件执行测试。

由定时生成器150生成的定时信号可以控制其他组件，例如波形生成器160。波形生成器160还可以是本领域已知的组件。在这个例子中，波形生成器160可为可编程用于生成周期信号。在图示实施例中，周期信号可为正弦波，该正弦波具有根据DUT110上将进行的具体测试而设定的频率和振幅。然而，本发明并不限于处理正弦测试信号， 并且在一些实施例中，波形生成器160可为可编程用于生成任意波形形状的周期信号。在其他实施例中，DUT110可以不需要对一些或所有特定测试进行激励，并且在此类情况下，波形生成器160可以被禁用或可以不包括在仪器130₁内。

无论波形生成器160生成的信号的具体格式如何，该信号均可以耦合到DUT110。此处，该耦合示意性地示为通过放大器162发生。波形生成器160与DUT110之间的具体机械连接和电连接对于本发明并不关键，并且为简便起见，并未在图1中明确示出。然而，该耦合可以使用本领域已知的技术执行，或者如果没有提供明确的激励信号，该耦合可以完全不存在。

在DUT110的测试过程中，可以测得一个或多个输出信号。图1示出了通过仪器130₁测得的一个此类输出信号。如图所示，DUT110上可接入该输出信号的测试点耦合到仪器130₁。测试点可以是可形成电连接的任何合适的点，并且可以在特别结合用于支持测试接入的结构上，或者可以是在器件的正常操作过程中可对其形成电连接的器件。在这个例子中，将输出信号通过缓冲器166耦合并提供到数字转换器，在数字转换器中以数字形式表示模拟输出。但应当理解，缓冲器电路166对本发明并不关键。在图1的例子中，捕获电路180可以用作数字转换器。捕获电路180还可以已为本领域已知，并且例如可以包括采样电路和对数字转换器的模拟。但应当理解，捕获电路180的具体构造对本发明并不关键。

无论捕获电路180的具体构造如何，捕获电路180都可以获得来自DUT110的一系列输出信号样本。这些样本可为数字形式，用于在数字处理器中进行处理。在图1的例子中，将捕获电路180获得的样本提供到预处理器182，该预处理器可以具体实现为数字信号处理器或其他合适的电路。在图1所示实施例中，将捕获电路180捕获的样本直接提供给预处理器182。然而，在通过预处理器182处理前将捕获的 样本存储在数字存储器中或换句话讲缓冲该样本的实施例是可行的。然而，出于简便性考虑，未示出在处理前缓冲输出信号样本的构造。

可以例如通过存储在程序存储器184中的计算机可执行指令对预处理器182进行编程，以执行根据本发明实施例的处理技术，从捕获的输出信号去除近直流漂移。然后，可以将在去除近直流漂移后由预处理器182产生的调整过的输出信号提供给处理器190。处理器190可以是本领域已知的处理器，或者可以是任何其他合适的电路。处理器190可以被配置用于测量捕获的输出信号的参数值，例如其振幅、总谐波失真、带内噪声或互调信号。但应当理解，对捕获的DUT110输出进行的具体处理对本发明并不关键，并且处理器190可以被配置用于进行任何合适的处理。

处理器190中进行的处理的结果可用于确定DUT110的适用配置。然而，处理结果可以与通过测试其他被测器件收集的其他信息聚集，用于推断需要对制造半导体器件或电子组件（如DUT110）中所用制造操作进行的调节。

应当认识到，图1以分立元件的形式示出了预处理器182和处理器190。然而，本发明并未要求预处理器182与处理器190分离。在一些实施例中，测试系统可以包括数字信号处理芯片、器件、仪器或程序，并且预处理器182和处理器190的功能可以通过相同数字信号处理芯片、器件、仪器或程序执行。然而，其他具体实施也是可能的。在其他实施例中，预处理器182可以是单独的专用集成电路(ASIC)或其他电路。在专用电路中实现预处理器182从而将近直流漂移从捕获的输出信号去除的实施例中，该电路的构造可限定其操作，使得单独的程序存储器184并非必需。然而，根据本发明实施例的测试系统的合适的具体实施可以将函数加入与测试系统内的数字信号处理器相关的编程库中。因此，该函数可用于测试被测器件的工程师编写的测试程序。调用该函数时，可以输入从被测器件捕获的一组样本的形式接受 它，并且可以返回一组反映已去除近直流漂移的捕获信号的调整样本。可将此类库函数的输出提供给以常规方式准备的一个或多个分析函数。可以例如通过程序存储器184中的计算机可执行指令实现此类库函数，这些指令在测试系统100执行包括库函数调用的程序时执行。但应当理解，用于去除近直流漂移的技术可以任何合适的方式加入半导体器件或电子组件的测试中。

无论该技术以何种方式加入测试系统，在调用时，去除近直流漂移可以得到准确的测试结果，同时占用测试器资源的时间更短。

图2为示出来自被测器件110的输出210的草图，该草图可用于理解根据一些实施例的测试系统的操作。该曲线包括样本数量轴。在这个例子中，该曲线以第一捕获样本开始，并且示出了2048个样本上的波形形状，但应当理解，样本的具体数量对本发明并非决定性的并且任何合适的样本数量均适用。虽然输出信号210在该间隔内是周期性的，但可见信号210振荡所围绕的水平随间隔而变化，在该间隔内捕获了输出信号样本。

叠加在输出信号210上的是稳态信号212的表示。稳态信号212同样是周期信号，但在这个例子中，稳态信号212振荡所围绕的水平恒定在零左右。当然，在其他例子中，稳态下的信号平均值可以不为零。如果在输出信号210的稳定间隔末尾捕获到足够的输出信号210样本，输出信号210将表现为类似于稳态信号212。

在图2的例子中，可见在时间轴的前段，输出信号210偏离稳态信号212的程度更加明显。随着时间推移，输出信号210稳定并且更接近于稳态信号212。在现有测试技术中，对稳定间隔后的输出信号210部分进行分析，使得捕获的输出信号210非常类似于稳态信号212。根据本发明的一些实施例，并不是避免在稳定间隔期间获得样本或将稳定间隔期间获得的样本废弃，而是对输出信号210样本进行数学调 整，以生成更接近于稳态信号210的经调整信号。

图3A-3C示出了根据本发明一些实施例可以对捕获的输出信号进行的处理。图3A示出了输出信号310。在这个例子中，输出信号310通常为正弦信号。此处，示出了输出信号310的四个周期P₁…P₄，但应当理解，输出信号310的具体周期数量对本发明并不关键。如图3A中可见，输出信号310逐渐稳定，使得其跨周期P₁、P₂和P₃逐渐接近其稳态值，该图可作为本文对稳定间隔的图示说明。输出信号310示为在周期P₄基本上达到其稳态值。然而，应当理解，出于图示简起见，图3A中示出了在四个周期上的逐渐稳定。实际输出信号可能需要少于或多于四个周期以达到稳态。

在诸如测试系统100的测试系统中，其中以数字形式捕获输出信号用于处理，输出信号310可以通过一系列样本表示。此处，示出了一系列周期性样本，但出于图示简便起见，仅对样本312₁、312₂…312_N进行了编号。

根据本发明的一些实施例，对样本312₁、312₂…312_N进行处理，以计算输出信号310的稳定分布。稳定分布代表近直流漂移量关于时间的变化，并且可以任何合适的方式计算，所述方式将近直流漂移分量从稳定间隔上的输出信号310中减去。在图3B所示实施例中，计算一组代表直流漂移的值，并且通过用曲线拟合这些值来获得稳定分布。

在图3B的例子中，使用跨越一段时间的样本生成代表该时段内输出信号310中的直流漂移的值。使用多个周期的每一个的计算值作为数据组中的数据点，然后用曲线拟合所述数据点以建立稳定分布模型。图3B示出了具有四个此类值的数据组，每个值对应于图3A所示四个周期P₁…P₄中的一个。具体地说，值320₁代表周期P₁期间的输出信号310。值320₂代表周期P₂期间的输出信号310。值320₃代表周期P₃期间的输出信号310，以及值320₄代表周期P₄期间的输出信号310。

可以任何合适的方式生成代表每个周期内输出信号310的近直流漂移的值320₁…320₄，所述方式允许输出信号310的近直流漂移分量与信号的稳态分量分离。在所示例子中，值320₁…320₄中的每一个由输出信号310的周期内的对应样本312₁、312₂…312_N计算得出。在这种情况下，值320₁…320₄中的每一个代表输出信号310的对应周期内的样本312₁、312₂…312_N的平均值。

用于形成数据组的一种合适的方法包括获取一个周期内的平均y值（代表信号水平），在捕获的样本中，该平均值对于正弦信号可以是波长。选择对应的x值（代表时间或样本数量）作为该波的中心点。对于每个波，可在相同阵列中重复该计算。如果样本长度为（例如）2K(N=2048)个样本，并且预期的DUT输出信号是捕获的输出信号的快速傅里叶变换(FFT)的bin(M=10)中的音调，则波长为：

可以将该值截断至204个样本，用于求出平均值。也可以选择对应的x值作为整数样本数量。但应当理解，选择的具体样本数，以及是否对该数量进行截断、增加到下一个整数、或换句话讲进行调整对本发明并不关键。

该“波长平均值”代表特定波的近似直流偏移。这些波长平均值中的每一个将随着信号稳定而增大或减小，但不会携带关于DUT输出声调、其谐波、失真产物、或除近直流频率处之外的任何噪声的信息。因此，此类波长平均值对曲线拟合提供合适的近直流漂移表示，但应当理解，对于信号的特定周期选择合适的近直流漂移表示的具体方法对本发明并不关键。

对于曲线拟合，不必在捕获的输出信号的所有波长范围上计算平 均值。相反，在一些实施例中，可以在足够数量的波上测定波长平均值，从而找到接近于输出信号的稳定分布的具有所需阶数的多项式。但在一些实施例中，波长平均值包括样本集中的至少第一和最后全波长。

虽然描述了测定用于曲线拟合的数据集的具体技术，但应当认识到，可以使用其他方法生成代表输出信号310的直流漂移分量的值。作为可供选择的技术的一个例子，可以使用输出信号310在多个周期的每一个中的最大值生成数据集，可对该数据集拟合曲线。另外，虽然通过具有比样本3121更小值的数据集代表输出信号310，但在一些实施例中，312₂…312_N可以具有优势，例如降低处理复杂性以及降低该过程对所测输出信号310中的噪声的敏感性，不需要生成代表输出信号310的每个周期的单个值。每个周期可生成不止一个样本。在一些实施例中，可以根据输出信号310的所有样本312₁、312₂…312_N进行曲线拟合。

无论形成数据集的值320₁…320₄的生成数量和方式，都可以通过对这些值拟合曲线来计算建立该直流漂移模型的稳定分布。图3B示出了代表输出信号310的稳定分布的曲线330，该曲线已拟合到值集320₁…320₄。曲线330可为任何合适的形式。同样，可以任何合适的方式将曲线330拟合到代表输出信号310的直流漂移分量的值。在一些实施例中，使用最小二乘技术将曲线330拟合到样本。在一些实施例中，曲线330可为多项式。在其他实施例中，曲线330可为指数曲线或样条曲线，例如三次样条曲线。

在一些实施例中，代表近直流漂移的趋势曲线的数据点的曲线拟合可以表示为牛顿式多项式。多项式可具有任何合适的阶数。然而，随着多项式的阶数增大，曲线拟合所需的处理也增多。在一些实施例中，阶数可以为4至8。作为具体例子，七阶多项式可以在良好的拟合与可接受水平的处理之间提供理想的折中。

然而，可以任何合适的方式将任何合适的曲线拟合到数据集。作为进行该曲线拟合的方式的具体例子，可以使用联立方程组对数据点集拟合多项式。这些可以表示为矩阵式(2)：

公式2中的矩阵称为范德蒙矩阵。范德蒙矩阵的每一行仅包含待拟合数据点的一个x坐标值，并且每一列具有其对应行的x值，并且指数连续从0升至k。用于多项式回归时，k次幂对应于k阶多项式逼近曲线。等号左边的列向量保留数据点的y值，等号右边的列向量保留所需多项式曲线的系数。可以发现，正是这种系数向量限定了拟合数据集的多项式。

可将矩阵符号的(2)表示为(3)：

y=Va    公式(3)

使用V^T作为V的矩阵变换，将公式3的两边都乘以V^T并应用一些基础代数解出公式(4)中的系数向量：

a＝(V^TV)^-lV^Ty    公式(4)

求出公式4的数解的标准方法涉及具有多个浮点运算(“flops”)（阶数大约为n³）的高斯消元法，并且得出具有公式(5)中给出形式的多项式：

$a_0+a_{1}x+a_2{x}^2+\·\·\·+a_k{x}^k=\hat{y}$ 公式(5)

可以使用此类方法对数据拟合多项式。然而，在一些实施例中，可以使用其他多项式形式。可以使用牛顿式多项式，并且可以用比解出范德蒙矩阵更少的计算求出数解。此类技术可降低数据集中误差（噪声、舍入误差等）的影响，从而使所得多项式系数中的误差更少。然而，可以其他形式表示多项式，例如可以作为选择使用的勒让德多项式或伯恩斯坦多项式。

在使用牛顿式多项式的实施例中，可以通过公式(6)表示多项式：

$\hat{y}=b_0+b_1(x-x_0)+b_2(x-x_0)(x-x_1)+b_2(x-x_0)(x-x_1)(x-x_2)+\·\·\·+b_k(x-x_0)...(x-x_k)$

公式(6)

此处，使用“b”作为多项式的系数，表明牛顿式中的系数值将不同于标准式中的系数值。

可以通过构造式(7)至(9)的差商的三角矩阵对牛顿式多项式进行数值求解。

[y₀]=y₀    公式(7)

$[y_0,y_1]=\frac{y_1-y_0}{x_1-x_0}$ 公式(8)

$[y_0,y_1,y_2]=\frac{[y_1,y_2]-[y_0,y_1]}{x_2-x_0}=\frac{\frac{y_2-y_1}{x_2-x_1}-\frac{y_1-y_0}{x_1-x_0}}{x_2-x_0}$ 公式(9)

可以使用本领域已知的技术进行此类计算。

无论以何种方式获得曲线330，都可以使用代表输出信号310的 稳定分布的曲线330调整输出信号310，从而生成已调整输出信号350（图3C）。在所示例子中，通过从样本312₁、312₂…312_N的每一个减去曲线330的对应值生成已调整输出信号350。例如，通过从未调整输出信号310的样本312₁减去曲线330对应时间位置处的值，形成已调整输出信号350的样本352₁。相似地，可以通过从样本312₂减去曲线330对应时间位置处的值，形成已调整输出信号350中的样本352₂的值。由于图3B中的曲线330由合适的数学表达式（例如在一些实施例中的多项式）表示，所以它可生成与样本集中312₁…312_N中的每个点处的近直流漂移相对应的值，因此可以相似地形成已调整输出信号350的其他样本中的每一个。

一旦形成已调整输出信号350，可以用和现有技术中使用稳态信号相同的方式或以任何其他合适的方式将其用于测试操作。然而，可以根据比使用现有技术时输出信号310达到稳态所需的间隔更短的间隔内收集的样本形成已调整输出信号350，然后获得用于分析的样本。

在一些实施例中，可以对曲线拟合过程进行多次迭代，从而调整输出信号。在每次迭代中，可以对新的近直流漂移建模并将其从先前迭代中生成的调整信号减去。在每次迭代中，可以进一步降低已调整信号中的近直流漂移量。然而，在一些实施例中，任意大量的迭代可能是不可取的。进行的迭代次数可能需要在适合度与计算复杂性之间进行权衡。作为另外的因素，进行多次迭代时，迭代间误差可能累积，使得如果进行太多迭代，准确性可能随迭代次数增大而降低，并且误差从一次迭代累积到下一次迭代。

在某些情况下，数据集的曲线拟合类型可能对进行的迭代次数产生影响。例如，拟合牛顿式多项式可能是可取的，因为对数据点集拟合牛顿式多项式需要的计算可比拟合其他形式的多项式需要的计算更少。另外，牛顿式多项式更不容易受到噪声影响。然而，在一些实施例中，期望将迭代次数限定在例如4和12之间（包括4和12），或4 至10之间或更少。作为具体的例子，在一些实施例中，期望使用根据七阶牛顿式多项式的曲线拟合进行8次迭代。

图4示出了操作测试系统的方法，该方法根据本发明的一些实施例调整输出信号样本的稳定分布。可以通过诸如自动测试系统100（图1）执行该过程。但应当理解，可以采用任何合适的设备执行图4的处理。

在明确应用激励信号的实施例中，图4的处理可以从框405开始。将被测器件（如DUT110）连接到测试系统100并且启动该器件的测试时，图4的处理可以从半导体或电子组件制造操作开始。作为测试的一部分，可以对被测器件应用一个或多个激励信号，或可以进行一些事件，从而生成待捕获和分析的输出信号。因此，在框405处对被测器件应用一个或多个激励信号。可以任何合适的方式应用此类激励信号，包括使用本领域已知的技术。

在框410处，捕获输出信号样本。可以通过诸如捕获电路180（图1）的捕获电路或以任何其他合适方式捕获此类样本。根据一些实施例，在捕获分析用样本前等待输出信号达到稳态并非必要。因此，框410的处理可以在框405的处理后几乎没有或没有延误便开始。这样，框405的开始与框410的结束之间的间隔可以短于现有技术的间隔，在所述间隔中利用测试资源进行测试。

一旦捕获了样本，或在一些实施例中捕获样本的同时，可以使用捕获的输出信号样本进行子处理415。415中的处理调整捕获的输出，从而对近直流漂移进行补偿。在图1所示实施例中，可以通过预处理器182执行子处理415。但应当理解，可以任何合适的硬件组件执行子处理415。

无论使用何种具体硬件执行子处理415，子处理415内的处理可 以从框419开始。可以选择用于计算稳定分布的技术。在图4的例子中，框419的处理代表可以在一些实施例中执行的可选步骤。在这个例子中，可以使用不同技术计算稳定分布，并且进行中的每次测试可以包括将使用的特定技术的规格。例如，上文描述了可以通过拟合具有特定阶数的多项式或以任何合适方式表示的曲线来测定稳定分布。因此，框419的处理可以涉及确定曲线类型或可用于表示稳定分布的曲线的任何合适的参数值。可以（例如）通过读取编程参数的值或以任何其他合适的方式确定这些值。

在框420处，可以通过捕获的输出计算稳定分布。在框430处，可以使用计算的稳定分布调整捕获的输出。下文所述图5更详细地提供了可以在框420和框430处进行的处理的例子。

无论计算稳定分布以及使用稳定分布调整捕获的输出的具体机制如何，图4的处理可以继续进行到判定框432。在图4的例子中，迭代计算已调整输出信号。通过对来源于先前迭代中计算得出的调整输出的数据集拟合代表稳定分布的曲线，进行第一次后的每次迭代。在通过框410、420和430表示的第一次迭代中，可以直接通过捕获的输出计算稳定分布。可以使用任何合适的机制确定要在计算调整输出中进行的迭代次数。在一些实施例中，可以进行固定的迭代次数。作为具体例子，在一些实施例中，迭代次数可为6或更多。但在其他实施例中，迭代次数可为12或更少。因此，在一些实施例中可以进行6和12次之间（包括6和12）的迭代。在其他实施例中，可以仅进行一次迭代。在此类实施例中，可以省略判定框432。

但应当理解，其他技术可以适当地用于在判定框432处确定是否已完成所需次数的迭代，例如迭代中计算的稳定分布的幅度可以指示其他迭代是否可用。作为一个例子，如果稳定分布的最大振幅低于阈值，判定框432的处理可以确定已完成所需次数的迭代。反之，如果迭代间计算的稳定分布的最大或平均幅度增大，判定框432的处理可 以确定已完成所需次数的迭代。又如，如本领域已知，每次迭代后可以应用线性最小二乘法拟合，并且如果斜率大小低于阈值，判定框432的处理可以确定已完成所需次数的迭代。

无论以何种方式在框432处确定迭代次数，如果还有其他迭代要进行，则处理分行至框440。在图4的例子中，框440的处理代表可以在一些实施例中进行的可选步骤。在这个例子中，用于计算稳定分布的不同技术可用于不同迭代。作为具体例子，在一些实施例中，可以通过对来源于捕获的输出的值拟合七阶多项式，在第一次迭代中计算稳定分布。在后续的迭代中，可以通过对先前迭代中计算的调整输出拟合更低阶多项式来计算稳定分布。因此，类似于框419的处理的框440的处理可能需要选择根据进行中的迭代用于计算稳定分布的技术。然而，任选地显示框440的处理，因为在一些实施例中，用于计算稳定分布的相同方法可用于所有迭代中。

无论每次迭代中使用何种具体技术，处理都可以进行到框442。在框442处，可以根据先前迭代中计算的已调整的捕获输出计算残余稳定分布。在第二次迭代中，例如，已调整捕获输出将是在框430处计算的捕获输出。在后续迭代中，已调整捕获输出将是如先前迭代中处理过程中框444处的方式计算的捕获输出。

一旦在框442处计算稳定分布，处理进行到框444，在此处应用残余稳定分布，从而对已调整捕获输出进行进一步调整。在通过减去代表稳定分布的值而计算已调整输出的实施例中，框444的处理根据框442处计算的残余稳定分布构成另外的减法运算。

无论以何种方式进行进一步调整，处理循环回到判定框432。在判定框432处，如果还有其他迭代要进行，则处理可以再次分行至框440。如果没有其他迭代要进行，则处理从判定框432分行至框450。在框450处，分析已调整输出。在一些实施例中，可以在测试系统内 的处理器190（图1）或其他合适的组件中进行框450的处理。框450的处理可以包括在常规测试系统中对稳态输出进行的任何操作。

一旦完成框450的分析，处理可以进行到框452。在框452处，可以根据分析改进半导体制造操作。框450的处理可以类似于常规半导体或电子组件制造操作中进行的处理，并且可以包括根据对一个或多个器件的测试结果有条件地进行的一个或多个操作。例如，由于分析指示生成捕获的输出信号的被测器件有缺陷，可以将该器件按路线运送到制造设施的一部分，在此可以对器件或组件进行修理或废弃。在测试系统对作为晶片一部分的半导体器件进行测试的实施例中，可以将器件与大量正在制造的部件分开并废弃，而不对器件进行包装或后续处理。在其他实施例中，该分析可用于进行被测器件的性能分级。在其他实施例中，该分析可以作为另外一种选择或除此之外用于辨识对半导体或电子组件制造操作的调整，这种调整可以增加正在制造的优良部件的产量。因此，应当理解，框452处进行的制造工艺的修改可能需要任何合适的修改。

转到图5，示出了可以在处理框420和处理框430内进行的处理的例子。该处理从框510开始。在这个例子中，框510、512和514的处理用于确定样本数，对这些样本求平均值，从而得到代表捕获的输出信号的值。例如，图3A和3B示出输出信号310的每个周期包括8个样本。对8个样本的每一个求平均值，从而得到代表输出信号310中直流漂移的样本320₁…320₄中的一个。但应当理解，待求平均值的每个周期的样本数可以取决于输出信号的频率以及数据捕获电路的采样率。因此，可以采用确定输出信号样本数从而生成代表直流漂移的样本的技术。

在图5的例子中，通过框510、512和514进行确定样本数从而求平均值的处理。在框510处，对捕获的输出信号进行快速傅里叶变换(FFT)。在框512处对FFT运算的结果进行分析，以确定捕获的输出信 号中的最大频率分量。在框512处，通过识别FFT的具有最大绝对值的点来确定最大频率分量。

在框514处，通过将捕获的输出信号的长度（可以表示为样本数）除以框512处识别的点计算每个周期的样本数。一旦框514处识别到每个周期的样本数，该数值可用于对代表捕获的输出信号的周期的样本组求平均值。

一旦框520处生成平均值，这些平均值可以作为捕获的输出信号的直流漂移值集。可以使用这种方法分析正弦信号。即使信号不是正弦信号，仍可以使用该方法。然而，对于非正弦信号，可以使用其他技术确定周期内样本数，或对代表直流漂移的信号进行分析。

无论以何种方式生成值集，可以对值拟合多项式曲线、指数曲线或其他所选曲线，从而表征稳定分布，如图3B中所示。在框524处，可以对框522计算的多项式进行分析，从而从该多项式提取趋势曲线。该趋势曲线可代表多项式的一部分，不包括任何稳态分量。在图3B的例子中，曲线330的稳态值显示为S。可以通过从曲线330减去值S而从曲线330计算趋势曲线。

无论以何种方式形成趋势曲线，处理均可以进行到框430，在此通过从先前信号减去等于趋势曲线的量而产生已调整信号。在一些实施例中，在框430中减去趋势曲线的加权部分，例如二分之一或四分之一。在进行迭代过程的实施例中，第一次迭代中的先前信号可为捕获的输出信号。在后续迭代中，先前信号可为先前迭代中计算的已调整信号。

以上描述本发明的至少一个实施例的多个方面，应当理解本领域的技术人员可易于进行各种改变、修改和改进。

例如，用于调整输出信号以消除近直流漂移效应的技术描述为实施为用于测试半导体器件或电子组件的自动测试系统中的预处理器。此类预处理器可以近实时提供已调整输出信号，用于对被测器件进行其他分析。然而，该技术可以在任何合适的处理器中在任何合适的时间实施。例如，该技术可以实施为通过测试系统或其他可用计算机的控制器执行的程序。

另外，输出信号的调整不需要实时进行。例如，可以捕获输出信号样本并随后对其进行分析。虽然在这种情况下，分析输出信号前有延迟，该延迟可能超过稳定间隔，但可以期望对输出信号进行计算调整，以消除近直流漂移效应，因为减少了激励和测量来自DUT的响应时占用测试系统资源的时间，从而增加了测试系统的产率。

另外，将该技术应用到自动测试设备并非必需。该技术可以结合到任何测试设备，不管是不是自动测试设备。

另外，虽然将测试半导体器件描述为本发明技术的典型应用，但应当理解，本文所述技术可用于测试具有模拟输出的任何类型的器件，例如移动电话或音频系统。此外，应当理解，虽然这些技术可用作测试功能的预处理，但它们并非局限于此，并且可用于对任何合适的后续处理的模拟信号进行预处理。

此类改变、修改和改进旨在作为本公开的一部分，并且被视为落入本发明的精神和范围内。因此，上述的说明和附图仅作为举例的方式。

可通过多个方式中的任一种实施本发明的上述实施例。例如，可使用硬件、软件或它们的组合来实施这些实施例。当通过软件实施时，该软件编码可在任何合适的处理器或处理器集合上执行，不论其是在单个计算机中提供还是分布在多个计算机中。此类处理器可作为集成 电路实施，并且在集成电路组件中具有一个或多个处理器。然而，可以使用任何合适形式的电路实施处理器。

另外，应当理解计算机可实施为多种形式中的任一种，例如机架式计算机、台式计算机、膝上型计算机或平板计算机。另外，计算机可嵌入通常未被视为计算机但具有合适的处理功能的装置，包括个人数字助理(PDA)、智能电话或任何其他合适的便携式或固定电子装置。另外，计算机可以物理连接到测试系统并作为其一部分，或者它可以通过本领域已知的此类接口连接，所述接口包括例如以太网、蓝牙、WiFi、USB、因特网等。

另外，计算机可具有一个或多个输入和输出装置。此外，这些装置可用于提供用户界面。可用于提供用户界面的输出装置的实例包括用于视觉呈现输出的打印机或显示屏幕以及用于听觉呈现输出的扬声器或其他发声装置。可用于用户界面的输入装置的实例包括键盘和诸如鼠标、触控式面板和数字面板的指向装置。又如，计算机可通过语音识别或以其他听觉形式接收输入信息。

此类计算机可以任何合适的形式通过一个或多个网络互连，包括局域网或广域网，诸如企业网络或互联网。此类网络可基于任何合适的技术且可根据任何合适的协议运行，并且可包括无线网络、有线网络或光纤网络。

另外，本文所概述的多种方法或过程可被编码为可在一个或多个处理器上执行的软件，该处理器采用多种操作系统或平台中的任一种。另外，此类软件可使用多种合适的编程语言和/或编程或脚本工具编写，也可编译为可执行的机器语言编码或在框架或虚拟机上执行的中间编码。

在这个方面，本发明可实施为由一个或多个程序编码的一个计算 机可读取介质（或多个计算机可读取介质）（例如，计算机存储器、一个或多个软盘，光盘(CD)、光碟、数字视频光盘(DVD)、磁带、闪存、现场可编程门阵列或其他半导体器件中的电路配置，或其他非瞬时实体计算机存储介质），当在一个或多个计算机或其他处理器上执行时，该程序执行实施本发明上述多种实施例的方法。该一个或多个计算机可读取介质可以是可转移的，使得存储在其上的一个或多个程序能被加载到一个或多个不同计算机或其他处理器上以实施本发明上述的多个方面。如本文所用，术语“非瞬时性计算机可读取存储介质”仅涵盖可被视为产品（即，制品）或机器的计算机可读取介质。

本文所用的术语“程序”或“软件”在广义上指任何类型的计算机编码或者可用于对计算机或其他处理器进行编程以实施本发明上述多个方面的一组计算机可执行指令。另外，应当理解，根据本实施例的一个方面，当被执行时，实施本发明的方法的一个或多个计算机程序不需驻留在单个计算机或处理器上，但是可以模块化形式分布在多个不同的计算机或处理器中以实施本发明的多个方面。

计算机可执行指令可以为多种形式，例如，由一个或多个计算机或其他装置执行的程序模块。通常，程序模块包括执行特定任务或实施特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等。通常，程序模块的功能可按需要结合或分布在多个实施例中。

另外，数据结构可以任何合适的形式存储在计算机可读取介质中。为了例示简明起见，数据结构可示为具有通过数据结构中的位置而相关的字段。同样可通过将计算机可读取介质中表示字段之间关系的位置分配给字段作为存储来实现此类关系。然而，任何合适的机制均可用于在数据结构的字段中的信息之间建立关联性，包括通过使用在数据元素之间建立关系的指针、标签或其他机制。

可单独地、结合地或以在上述实施例中未特别讨论的各种配置方 式使用本发明的多种方面，因此其应用不受限于上述说明所述或附图中所示的组件的细节和配置。例如，在一个实施例中所述的方面可以任何方式与其他实施例中所述的方面结合。

另外，本发明可实施为一种方法，并且已提供其示例。作为该方法的一部分所进行的操作可以任何合适的方式进行排序。因此，可构建以不同于所示的顺序执行操作的实施例，可包括同时执行一些操作，即使在示例性实施例中示为顺序执行的操作。

在权利要求中使用诸如“第一”、“第二”、“第三”等序数术语修饰权利要求要素，其本身并不意味任何优先权、优先序或一个权利要求要素相对于另一个的顺序或执行方法操作的时间顺序，而是仅用作将具有某个名称的一个权利要求要素与另一个具有相同名称（除了使用的序数术语）的要素加以区分的标签，以辨别权利要求要素。

另外，本文所用的短语和术语均是用于说明的目的，并且不应视为限制。本文中所使用的“包括”、“包含”或“具有”、“内含”、“涉及”和它们的变型形式均意味着包含其后所列的项目及其等同物以及额外的项目。

Claims (18)

1.一种通过电子器件处理信号输出的方法，所述方法包括：

接收代表所述电子器件的输出的多个周期信号样本；

通过所述多个样本的至少一部分计算所述周期信号的第一稳定分布；

从所述多个样本减去所述第一稳定分布，从而获得第一多个调整样本；以及

对所述第一多个调整样本执行分析功能。

2.根据权利要求1所述的方法，其中计算包括对所述多个样本拟合多项式。

3.根据权利要求1所述的方法，其中计算包括对所述多个样本拟合曲线。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所述方法还迭代地包括：

对所述多个样本拟合曲线，并且在第一次迭代后的每次迭代中，通过以下方式调整所述多个样本：

计算在前一次迭代中提供的所述调整样本反映的所述电子器件的输出的稳定模型；以及

通过从所述前一次迭代中提供的所述调整样本减去所述迭代中计算的所述稳定模型的值，提供调整样本。

5.根据权利要求1所述的方法，还包括：

通过所述第一多个调整样本计算所述第一多个调整样本的第二稳定分布；以及

从所述第一多个调整样本减去所述第二稳定分布，从而获得第二多个调整样本。

6.根据权利要求5所述的方法，其中计算包括对所述多个样本拟合第一曲线以及对所述第一多个调整样本拟合第二曲线。

7.根据权利要求6所述的方法，其中所述第一曲线和所述第二曲线不同。

8.根据权利要求4所述的方法，其中对所述多个样本拟合曲线包括对所述第一次迭代中的所述多个样本拟合多项式，以及对于所述第一次迭代后的每次迭代，对所述前一次迭代中提供的所述调整样本拟合多项式。

9.根据权利要求4所述的方法，其中迭代地拟合所述曲线包括进行6和12次之间并包括6和12次的迭代。

10.根据权利要求9所述的方法，其中在所述迭代的至少一部分中，所述曲线为阶数在4和8之间并包括4和8的多项式。

11.根据权利要求10所述的方法，其中所述拟合所述多项式包括拟合牛顿式多项式。

12.根据权利要求1所述的方法，其中计算包括对所述多个样本拟合指数曲线或样条曲线。

13.一种制造半导体器件的方法，所述方法包括：

根据权利要求1所述的方法测试所述器件；以及

根据测试所述器件的结果有条件地进行至少一个制造操作。

14.一种测试系统，包括：

数字转换器，所述数字转换器被配置用于接收被测器件的输出；

预处理器，所述预处理器被配置用于：

从所述数字转换器接收多个样本；

根据所述多个样本导出所述被测器件的输出的稳定分布；

从所述多个样本减去所述稳定分布，从而生成多个调整样本；以及

处理器，所述处理器被配置用于接收所述多个调整样本并根据所述多个调整样本执行测试功能。

15.根据权利要求14所述的测试系统，其中所述预处理器包括数字信号处理器。

16.根据权利要求15所述的测试系统，其中所述预处理器通过计算机可执行指令配置，用于导出所述稳定分布并调整所述多个样本。

17.根据权利要求16所述的测试系统，其中所述计算机可执行指令包括数字信号处理库的一部分。

18.根据权利要求14所述的测试系统，其中所述预处理器包括ASIC。