Laser Diode의 Threshold Current 계산 알고리즘 - Least Square Method

LD(Laser Diode)는 낮은 전류에서는 LED처럼 동작하지만 일정전류 이상(임계전류) 부터는 발진이 되면서 광출력이 급격히 증가하는 현상이 나타나게 됩니다. LD 의 특성 평가에서 이 임계전류값은 중요한 특성지표로 사용이 됩니다.  

임계전류를 계산하는 방식은 여러 방법이 있습니다. 이번장에서는 대표적인 방법으로 Least Square(직선근사) 방식을 이용한 Threshold Current 계산 코드를 적용하였습니다. 

Threshold Current  정의

1. 계산 파라메타 ( 아래 이미지 참조 )

  *  Pth1, Pth2 : 전체 측정 파워데이타 중에서 직선근사를 적용할 파워의 범위 ( 가능한 낮은 파워구간을 선택하는것이 좋다.)

  * vector<float> Power : 측정된 파워 데이타 

  * vector<float> Current : 측정된 전류 데이타

측정 파라메타 정보

2. 계산 알고리즘 코드 ( C++ )

vector<float> Current ;
vector<float> Power ;

float Ith_LeastSquare_Method(const float Pth1, const float Pth2)
{
    float fDegree, fYvalue, result ;

    tuple<float, float>value = LeastSquare(Current, Power, powerLow, powerHigh) ;

    fDegree = get<0>(value) ;    // 직선의 방정식의 기울기 
    fYvalue = get<1>(value) ;    // 직선의 방정식의 Y 절편 

    if(fDegree == 0) result = -1 ;
    else
    {
        try
        {
            result = -fYvalue / fDegree ;    // 직선의 방정식에서 X 절편값 계산(Ith)
        }
        catch(...)
        {
            result = -1 ;
        }
    }

    return result ;
}
//---------------------------------------------------------------------------
tuple<float, float> __fastcall CLIV_Calculate_Data::LeastSquare(const vector<float>& xAxis, const vector<float>& yAxis, const float lowValue, const float highValue)
{
    float sumx=0, sumy=0, sumxx=0, sumxy=0 ;
    float mother, child1, child2 ;
    float rDegree, rYvalue ;
    int index = 0, length = 0 ;

    auto endIt = cend(yAxis) ;
    auto startIt  = find_if(cbegin(yAxis), endIt, [lowValue](float i){ return i >= lowValue ; }) ;
    auto finishIt = find_if(cbegin(yAxis), endIt, [highValue](float i){ return i >= highValue ; }) ;

    if(finishIt == endIt)
    {
        rDegree = rYvalue = 0 ;
    }
    else
    {
        index = startIt - cbegin(yAxis);

        for(auto yIt = startIt ; yIt != finishIt ; ++yIt)
        {
            sumx += xAxis[index] ;
            sumy += *yIt ;
            sumxx += (xAxis[index] * xAxis[index]) ;
            sumxy += (xAxis[index] * (*yIt)) ;
            length ++ ;
            index ++ ;
        }

        mother = (length * sumxx) - (sumx * sumx) ;
        child1 = (length * sumxy) - (sumx * sumy) ;
        child2 = (sumxx  * sumy)  - (sumxy * sumx) ;

        if(mother == 0) rDegree = rYvalue = 0 ;
        else
        {
            rDegree = child1 / mother ;
            rYvalue = child2 / mother ;
        }
    }

    return make_tuple(rDegree, rYvalue) ;
}
//---------------------------------------------------------------------------