文章目录原理参数测试原理光电二极管(PhotoDiode, PD)是将光信号还原为电信号的一种器件是光接收机的第一级也是最关键的光电转换器件。当光照射到 PD 的半导体 PN 结或 PIN 结构时如果光子能量大于半导体的带隙光子会被吸收激发出电子-空穴对。在反向偏置电压的作用下这些载流子高速漂移形成外部电路中的光电流且律产生的平均光电流I p h R P i I_{ph}RP_iIphRPi其中P i P_iPi是入射光功率R RR是响应度。在实际的光点信号转换的过程中存在各种不同类型的噪声比如散粒噪声由于光子和电子的离散性即使光功率恒定光子到达的随机性也会导致电流的微小波动。其方差与总电流信号电流暗电流I d I_dId成正比信号越强散粒噪声越大。热噪声即约翰逊-奈奎斯特噪声因负载电阻R L R_LRL中电子的热运动产生与信号大小无关是一个常数背景噪声。温度T c T_cTc越高负载R L R_LRL越小则热噪声越大。PD还有两个重要参数即带宽限制B BB和饱和电流I s I_sIs参数OptiCommPy提供了光电二极管photodiode函数函数签名为optic.models.devices.photodiode(E,paramNone)其中E是输入光场param是OptiCommPy内置的参数类其具体成员包括参数说明默认值单位param.R光电二极管响应度1A/Wparam.Tc温度25°Cparam.Id暗电流5e-9Aparam.RL负载阻抗50Ωparam.B带宽30e9Hzparam.IpdSat光电流饱和值5e-3Aparam.N频率响应滤波器的抽头数255param.fType频率响应类型‘rect’字符串param.ideal是否启用理想 PD 模型False布尔型param.shotNoise是否向光电流中添加散粒噪声True布尔型param.thermalNoise是否向光电流中添加热噪声True布尔型param.currentSaturation是否启用光电流饱和效应False布尔型param.bandwidthLimitation是否启用带宽限制True布尔型param.Fs采样频率NoneHzparam.seed随机数生成器的种子None测试下面模拟理想和非理想的光电二极管其差异如下fromoptic.models.devicesimportphotodiodefromoptic.utilsimportparametersimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt plt.rcParams[font.sans-serif]Times New RomanFs100e9tnp.arange(0,2e-9,1/Fs)E_in1.0*np.exp(1j*2*np.pi*10e9*t)*(10.5*np.sin(2*np.pi*2e9*t))# 理想 PDparam_idealparameters()param_ideal.idealTrueidealIphotodiode(E_in,param_ideal)# 实际 PD (开启噪声带宽限制为 15 GHz观察高频分量被滤除和噪声毛刺)param_realparameters()param_real.B15e9param_real.FsFs param_real.N201param_real.seed42realIphotodiode(E_in,param_real)idealVidealI*50realVrealI*50plt.plot(t*1e9,idealV*1e3,b-,linewidth1.5,labelIdeal PD Response)plt.plot(t*1e9,realV*1e3,r-,linewidth1,labelReal PD Response)plt.xlabel(Time (ns))plt.ylabel(Voltage Output (mV))plt.grid(True,alpha0.3)plt.legend()plt.tight_layout()plt.show() OptiCommPy光电二极管
文章目录原理参数测试原理光电二极管(PhotoDiode, PD)是将光信号还原为电信号的一种器件是光接收机的第一级也是最关键的光电转换器件。当光照射到 PD 的半导体 PN 结或 PIN 结构时如果光子能量大于半导体的带隙光子会被吸收激发出电子-空穴对。在反向偏置电压的作用下这些载流子高速漂移形成外部电路中的光电流且律产生的平均光电流I p h R P i I_{ph}RP_iIphRPi其中P i P_iPi是入射光功率R RR是响应度。在实际的光点信号转换的过程中存在各种不同类型的噪声比如散粒噪声由于光子和电子的离散性即使光功率恒定光子到达的随机性也会导致电流的微小波动。其方差与总电流信号电流暗电流I d I_dId成正比信号越强散粒噪声越大。热噪声即约翰逊-奈奎斯特噪声因负载电阻R L R_LRL中电子的热运动产生与信号大小无关是一个常数背景噪声。温度T c T_cTc越高负载R L R_LRL越小则热噪声越大。PD还有两个重要参数即带宽限制B BB和饱和电流I s I_sIs参数OptiCommPy提供了光电二极管photodiode函数函数签名为optic.models.devices.photodiode(E,paramNone)其中E是输入光场param是OptiCommPy内置的参数类其具体成员包括参数说明默认值单位param.R光电二极管响应度1A/Wparam.Tc温度25°Cparam.Id暗电流5e-9Aparam.RL负载阻抗50Ωparam.B带宽30e9Hzparam.IpdSat光电流饱和值5e-3Aparam.N频率响应滤波器的抽头数255param.fType频率响应类型‘rect’字符串param.ideal是否启用理想 PD 模型False布尔型param.shotNoise是否向光电流中添加散粒噪声True布尔型param.thermalNoise是否向光电流中添加热噪声True布尔型param.currentSaturation是否启用光电流饱和效应False布尔型param.bandwidthLimitation是否启用带宽限制True布尔型param.Fs采样频率NoneHzparam.seed随机数生成器的种子None测试下面模拟理想和非理想的光电二极管其差异如下fromoptic.models.devicesimportphotodiodefromoptic.utilsimportparametersimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt plt.rcParams[font.sans-serif]Times New RomanFs100e9tnp.arange(0,2e-9,1/Fs)E_in1.0*np.exp(1j*2*np.pi*10e9*t)*(10.5*np.sin(2*np.pi*2e9*t))# 理想 PDparam_idealparameters()param_ideal.idealTrueidealIphotodiode(E_in,param_ideal)# 实际 PD (开启噪声带宽限制为 15 GHz观察高频分量被滤除和噪声毛刺)param_realparameters()param_real.B15e9param_real.FsFs param_real.N201param_real.seed42realIphotodiode(E_in,param_real)idealVidealI*50realVrealI*50plt.plot(t*1e9,idealV*1e3,b-,linewidth1.5,labelIdeal PD Response)plt.plot(t*1e9,realV*1e3,r-,linewidth1,labelReal PD Response)plt.xlabel(Time (ns))plt.ylabel(Voltage Output (mV))plt.grid(True,alpha0.3)plt.legend()plt.tight_layout()plt.show()