Basic resonator structures for frequency-selective capacitive vibration sensors which exploit their mechanical resonance peak for spectral selectivity are developed and analyzed. As an important capability, the stuctures offer voltage-controlled frequency tuning realized by electrostatic principles. Direct electrostatic tuning based on displacement-dependent electrostatic forces as well as tuning by stress-stiffening based on constant electrostatic forces are discussed. The sensor structures are designed for fabrication using common silicon surface microtechnologies. Experimental tests of both mentioned tuning principles are carried out at structures fabricated using a surface technology known as SCREAM. A considerable part of the work focusses on nonlinear oscillations of the mechanical resonator at large amplitudes arising in resonance. Dimensioning rules for minimum nonlinear disturbance are derived from a detailed analysis of the Duffing oscillator. Various capacitive principles for signal detection and electrostatic frequency tuning are evaluated in terms of nonlinearity. A novel type of specially shaped electrode systems offering linear properties within an amplitude range of 10 micrometers, so-called curved comb capacitors, is developed for fabrication in SCREAM technology. / In der vorliegenden Arbeit werden Grundstrukturen frequenzselektiver kapazitiver Vibrationssensoren entwickelt und analysiert, deren spektrale Selektionswirkung durch Ausnutzung ihrer mechanischen Resonanzüberhöhung entsteht. Wesentliches Merkmal der Strukturen ist ihre spannungsgesteuerte Abstimmbarkeit, die auf elektrostatischen Prinzipien beruht. Es werden die direkte elektrostatische Frequenzabstimmung, basierend auf positionsabhängigen Feldkräften, sowie das Prinzip des Stress-Stiffening, basierend auf einer konstanten elektrostatischen Kraft, diskutiert. Die Entwicklung konzentriert sich auf Sensorstrukturen, die in klassischen Oberflächentechnologien gefertigt werden können. Experimentelle Tests der beiden genannten Abstimmprinzipien werden anhand von Strukturen in oberflächennaher Silizium-bulk-Mikromechanik (SCREAM) durchgeführt. Schwerpunkt der Arbeit sind nichtlineare Schwingungen der mechanischen Resonatorkomponente bei großen Amplituden, die durch die Resonanzüberhöhung entstehen. Für den Sonderfall des Duffing-Schwingers werden Dimensionierungsregeln zur Minimierung der Nichtlinearitäten entwickelt. Kapazitive Prinzipien zur Detektion bzw. elektrostatischen Abstimmung werden hinsichtlich ihrer Linearität geprüft. Es werden neuartige Elektrodensysteme für die SCREAM-Technologie, sogenannte Kurvenkammsysteme entwickelt, die bei Schwingamplituden bis zu 10 Mikrometer linear arbeiten.

In der vorliegenden Arbeit wird die Entwicklung eines kinetischen Energy Harvesters vorgestellt, der auf Grundlage des elektrostatischen Wandlerprinzips aus Vibrationen elektrische Energie generiert. Für die Umsetzung wurde eine Siliziummikrostruktur entworfen, die für Arbeitsfrequenzen unter 100 Hz ausgelegt ist. Die Zahnstruktur der verwendeten Elektroden ermöglicht Spaltabstände im Submikrometerbereich und folglich große Kapazitätsänderungen, die durch die Elektrodengeometrie zusätzlich mit einer höheren Frequenz als die mechanische Bewegung stattfinden. Vergleichsweise große Leistungsausbeuten und geringe Quellimpedanzen sind dadurch erreichbar. Die geometrischen Parameter der Elektroden wurden unter Berücksichtigung der auftretenden Fertigungstoleranzen und Wechselwirkungen zueinander optimiert. Für die Ausnutzung einer ausreichend großen Inertialmasse wurde ein feinwerktechnisch hergestellter Hebelmechanismus an die Mikrostruktur angekoppelt. Über diesen wird zusätzlich ein neuer Ansatz zur Abstimmung der Eigenfrequenz des Harvesters umgesetzt. Experimentelle Untersuchungen zeigten Ausgangsleistungen im einstelligen Mikrowattbereich bei Anregungen im Zehntel m/s²-Bereich. Durch fortschreitende Optimierungen der Fertigungstechnologie sind noch deutliche Leistungssteigerungen um mindestens zwei Größenordnungen möglich. Weiterhin wird ein Energiemanagementsystem vorgestellt, welches die effiziente Übertragung der Energie auf den Verbraucher ermöglicht. / In this work the development of a kinetic energy harvester using the electrostatic conversion principle is presented. The silicon microstructure is designed to work in frequency ranges below 100Hz. Its toothed electrode structure enables gap distances in the sub micrometer range and consequently high changes of capacitance. Additionally, due to the electrode geometry the frequency of the capacitance changes is higher then the frequency of the mechanical movement. Thus high power outputs and low source impedances can be reached. The electrodes geometric parameters were optimized considering manufacturing tolerances and interactions of the parameters. To reach a sufficient inertial mass, a lever mechanism manufactured by precision engineering was connected to the microstructure. This mechanism also allows the implementation of a new method of frequency tuning. In experimental tests power outputs in the single digit microwatt range under excitations of 0.3 m/s² were reached. In accordance of further optimizations of the manufacturing technology significantly higher outputs, by at least two orders of magnitude, are possible,. Furthermore an energy management system is presented, that allows the efficient transfer of the electrical energy to the consumer.

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit Mechanismen, die in Einzelzellmodellen zu einer frequenzabhängigen Informationsübertragung führen können. Um dies zu untersuchen, werden Methoden aus der theoretischen Physik (Statistische Physik) und der Informationstheorie angewandt. Die Informationsfilterung in mehreren stochastischen Neuronmodellen, in denen unterschiedliche Mechanismen zur Informationsfilterung führen können, werden numerisch und, falls möglich, analytisch untersucht. Die Bandbreite der betrachteten Modelle erstreckt sich von reduzierten strombasierten ’Integrate-and-Fire’ (IF) Modellen bis zu biophysikalisch realistischeren leitfähigkeitsbasierten Modellen. Anhand numerischer Untersuchungen wird aufgezeigt, dass viele Varianten der IF-Neuronenmodelle vorzugsweise Information über langsame Anteile eines zeitabhängigen Eingangssignals übertragen. Der einfachste Vertreter der oben genannten Klasse der IF-Neuronmodelle wird dahingehend erweitert, dass ein Konzept von neuronalem ’Gedächtnis’, vermittelst positiver Korrelationen zwischen benachbarten Intervallen aufeinander- folgender Spikes, integriert wird. Dieses Model erlaubt eine analytische störungstheoretische Untersuchung der Auswirkungen positiver Korrelationen auf die Informationsfilterung. Um zu untersuchen, wie sich sogenannte ’unterschwelligen Resonanzen’ auf die Signalübertragung auswirken, werden Neuronenmodelle mit verschiedenen Nichtlinearitäten anhand numerischer Computersimulationen analysiert. Abschließend wird die Signalübertragung in einem neuronalen Kaskadensystem, bestehend aus linearen und nichtlinearen Elementen, betrachtet. Neuronale Nichtlinearitäten bewirken eine gegenläufige Abhängigkeit (engl. "trade-off") zwischen qualitativer, d.h. frequenzselektiver, und quantitativer Informations-übertragung, welche in allen von mir untersuchten Modellen diskutiert wird. Diese Arbeit hebt die Gewichtigkeit von Nichtlinearitäten in der neuronalen Informationsfilterung hervor. / Neurons transmit information about time-dependent input signals via highly non-linear responses, so-called action potentials or spikes. This type of information transmission can be frequency-dependent and allows for preferences for certain stimulus components. A single neuron can transmit either slow components (low pass filter), fast components (high pass filter), or intermediate components (band pass filter) of a time-dependent input signal. Using methods developed in theoretical physics (statistical physics) within the framework of information theory, in this thesis, cell-intrinsic mechanisms are being investigated that can lead to frequency selectivity on the level of information transmission. Various stochastic single neuron models are examined numerically and, if tractable analytically. Ranging from simple spiking models to complex conductance-based models with and without nonlinearities, these models include integrator as well as resonator dynamics. First, spectral information filtering characteristics of different types of stochastic current-based integrator neuron models are being studied. Subsequently, the simple deterministic PIF model is being extended with a stochastic spiking rule, leading to positive correlations between successive interspike intervals (ISIs). Thereafter, models are being examined which show subthreshold resonances (so-called resonator models) and their effects on the spectral information filtering characteristics are being investigated. Finally, the spectral information filtering properties of stochastic linearnonlinear cascade neuron models are being researched by employing different static nonlinearities (SNLs). The trade-off between frequency-dependent signal transmission and the total amount of transmitted information will be demonstrated in all models and constitutes a direct consequence of the nonlinear formulation of the models.

Frequency reference oscillator is a critical component of modern radio transceivers. Currently, most reference oscillators are based on low-frequency quartz crystals that are inherently bulky and incompatible with standard micro-fabrication processes. Moreover, their frequency limitation (<200MHz) requires large up-conversion ratio in multigigahertz frequency synthesizers, which in turn, degrades the phase-noise. Recent advances in MEMS technology have made realization of high-frequency on-chip low phase-noise MEMS oscillators possible. Although significant research has been directed toward replacing quartz crystal oscillators with integrated micromechanical oscillators, their phase-noise performance is not well modeled. In addition, little attention has been paid to developing electronic frequency tuning techniques to compensate for temperature/process variation and improve the absolute frequency accuracy. The objective of this dissertation was to realize high-frequency temperature-compensated high-frequency (>100MHz) micromechanical oscillators and study their phase-noise performance. To this end, low-power low-noise CMOS transimpedance amplifiers (TIA) that employ novel gain and bandwidth enhancement techniques are interfaced with high frequency (>100MHz) micromechanical resonators. The oscillation frequency is varied by a tuning network that uses frequency tuning enhancement techniques to increase the tuning range with minimal effect on the phase-noise performance. Taking advantage of extended frequency tuning range, and on-chip temperature-compensation circuitry is embedded with the sustaining circuitry to electronically temperature-compensate the oscillator. Finally, detailed study of the phase-noise in micromechanical oscillators is performed and analytical phase-noise models are derived.