Bae通过考虑改变压阻条的几何形状及输入信号[2]来提高信噪比（SNR），其中几何形状包括压阻条的长度[L]以及拐点数[n。]由上述的噪声公式知[V1f]与压阻条总载流子数目[N]有关，也与电阻条阻值有关，而[Vj∝R，]也与电阻值有关，Bae等人在针对几何形状的压阻条推导出信噪比：
[SNR=VnoiseVin=4kBTV2inρlwtl+αqfwtl1l]
前半部分为热噪声，SNR随着压阻条长度[l]增加而增加，后半部分是[1f]噪声，SNR随着压阻条长度[l]增加而减小，因此两者趋势相反，需要折衷考虑求最优解。
若考虑SNR最大化，则对应的参数[（n，l）=]（10，2.7 mm），SNR=60，而假若考虑输出信号摆幅最大化，则[（n，l）=]（4，0.75 mm），对应的SNR=24，前者SNR是后者的2.5倍。为了使SNR最大化，需要以牺牲输出摆幅为代价。
C Pramanik等人研究了压力传感器SNR与压阻条长度[L，]厚度[d，]以及掺杂浓度的关系[3]，对应的图形如图3所示。由于[V1f∝1N，]即[1f]噪声与压阻条总载流子数目[N]成反比。随着掺杂浓度的增加，则压阻条总载流子数增加，对应的[V1f]降低，其SNR增加。同时SNR也随着长度[L]的增加而增加，增加幅度较明显，而SNR也随着厚度[d]的增加而增加，增加幅度不是很明显。因此考虑SNR最大化时主要考虑提高掺杂浓度和长度[l。]
图3 SNR与压阻条长度、厚度及掺杂浓度的关系
文献[4]考虑了相关的优化参数：薄膜的形状（圆形还是方块）；薄膜厚度的一致性（有没有中心凸起座）；压阻条的各向异性和弹性等。他们通过引入一个修正的信噪比参数[η]来优化薄膜的晶面和压阻条的晶向，其中[η]考虑了非线性与噪声的关系，但是没有考虑尺寸关系。由图4可以看到，在{110}薄膜上沿<111>晶向排列的压阻条，比在{100}薄膜上沿<110>晶向排列的压阻条的[η]大，因此当{110}薄膜为方形且有中心凸起座，而压阻条沿<111>晶向排列，此时为最优化解，即其修正信噪比[η]最高。
图4 修正的信噪比参数[η]与角度关系
4 结 语
通过对噪声起源分析，并通过文献搜索与阅读[5?6]，汇集了一些有针对性的降低噪声的方法，这也为将来设计高信噪比的压力传感器提供了参考。但是上述的提高SNR方法中往往是以牺牲其他参数为代价的。例如提高掺杂浓度能够降低噪声和温度系数，但是也降低了灵敏度；而Bae 等人通过优化[n，][l]来提高SNR则是以牺牲输出摆幅为代价；而在传感器表面增加很厚的保护凝胶来抑制感应电荷的形成，由于凝胶弹性问题有可能引起严重的迟滞问题，即输出电压跟随输入气压变化时的延迟时间增加。因此器件设计往往是一个折衷式设计，往往需要考虑多个性能参数，来达到所需要的最优化方案。
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