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Yang Research Group (YRG) 成立於2017年，是由清大電子所楊尚樺教授所創立的研究團隊

YRG是由一群跨領域/跨國界科技人才所組成的年輕國際團隊。我們熱愛發展技術、探索應用可能、跨界交流、做有影響力的事情。

YRG主攻太赫茲(terahertz, 兆赫波)技術。在這個急速發展領域中，我們在國際上表現相當活躍，目前與國內外企業和研究團隊多有緊密合作。

YRG研究領域涵蓋許多面向，自新穎材料研發、半導體奈米元件、影像系統、6G無線通訊系統、電腦視覺演算法開發、至透視超感知、生醫影像、非破壞式檢測、藥物偵測等應用。

05/08/2026

YRG 有5篇研究論文獲選於IRMMW-THz 2026發表，第五篇來介紹本實驗室碩士生樂承祥發表的論文。
論文名稱：Material-Adaptive Terahertz Characterization of Thin-Film Semiconductors Using Interchangeable Time-Domain Spectroscopy and Ellipsometry

薄膜半導體的片電阻、載子濃度與遷移率，是評估材料電性的重要參數。傳統霍爾量測通常需要製作歐姆接觸，且對於多層結構中的極薄或埋藏導電層，量測結果可能不易直接對應至特定材料層。

本研究整合穿透式太赫茲時域光譜（THz-TDS）與反射式太赫茲橢圓偏振量測，建立一套可依樣品結構選擇量測方式的太赫茲電性分析平台。對於太赫茲波較容易穿透的導電磊晶薄膜，採用穿透式THz-TDS；對於極薄且埋藏於多層結構中的導電通道，則採用太赫茲橢圓偏振量測，以取得P偏振與S偏振的反射訊號。此設計主要希望提升系統面對不同半導體結構時的量測彈性。

在資料分析方面，首先將量測得到的太赫茲時域訊號轉換至頻域，以取得振幅與相位資訊。接著利用光學傳輸矩陣法（Optical Transfer Matrix Method, OTMM）建立多層材料模型，並比對模擬與實驗結果，以估算目標材料層的複數折射率及複數導電率。之後再結合Drude模型，推算片電阻、載子濃度與遷移率等電性參數。

本研究以兩種不同的半導體結構進行初步驗證，包括藍寶石基板上的n型氮化鎵薄膜，以及氮化鎵高電子遷移率電晶體中的二維電子氣層。n型氮化鎵薄膜採用穿透式THz-TDS進行分析；二維電子氣層則採用太赫茲橢圓偏振量測，以提高對薄層反射響應的分析能力。由太赫茲量測所推算的電性參數，與霍爾量測結果呈現相近的趨勢與數值，顯示此方法具有進一步研究的可行性。

整體而言，本研究提出一種依照樣品厚度、基板穿透性及導電層位置選擇量測模式的方法。相較於需要製作接觸電極的霍爾量測，太赫茲量測具有非接觸與非破壞的特性，並有機會應用於不同薄膜及多層半導體結構的電性評估。未來可再透過更多材料、樣品數量及量測條件，進一步確認系統的準確度、穩定性與實際應用範圍。

#論文
# 論文

03/08/2026

YRG 有5篇研究論文獲選於IRMMW-THz 2026發表，第四篇來介紹本實驗室碩士生莊庭羽發表的論文。
論文名稱：Terahertz Compressed Sensing Imaging via Grayscale Spatial Light Modulation
太赫茲成像具有非破壞、非游離及可穿透部分不透明材料等特性，適合應用於工業檢測、生醫成像與安全檢查。然而，傳統逐點掃描通常需要較長的量測時間，因此如何在維持影像品質的同時加快成像速度，是太赫茲成像發展的重要方向。

本研究建立一套高速太赫茲單像素壓縮感知成像系統，並將傳統只能呈現「開啟」與「關閉」的二值遮罩，改為具有連續明暗變化的灰階遮罩。由於二值遮罩每個像素只有兩種狀態，在量測次數較少時，可能無法充分擷取物體的輪廓與細節，使重建影像出現雜訊或結構遺失。相較之下，灰階遮罩能以不同程度的明暗變化調制太赫茲訊號，讓每次量測包含更豐富的空間資訊，因此有機會使用更少的量測次數完成影像重建。

採用具有平滑紋理與空間連續性的 Perlin noise 設計灰階遮罩，並搭配壓縮感知重建演算法。這類遮罩在保留隨機性與感測多樣性的同時，也能減少過多高空間頻率成分，降低太赫茲長波長下可能產生的繞射影響，並更有效地擷取物體的整體輪廓與空間特徵。實驗結果顯示，傳統二值遮罩約需 400 次量測才能辨識樣品的基本結構；使用 Perlin noise 灰階遮罩時，僅需 80 次量測，仍能保留清楚且穩定的輪廓，將壓縮率降低至約 7.8%。

研究證實灰階空間光調制可有效提升太赫茲單像素成像中每次量測的資訊利用效率，在大幅減少量測資料的情況下，仍能維持良好的影像辨識能力。此方法有助於縮短資料擷取時間，並推動高速太赫茲成像於非破壞檢測及其他實際應用中的發展。

#論文

31/07/2026

YRG 共有 5 篇研究論文獲選於 IRMMW-THz 2026 發表。本次介紹第二、三篇論文，兩篇研究相互承接，分別聚焦於光學神經網路於太赫茲影像技術的方法建立與系統最佳化，分別由本實驗室碩士班學生梁瀚友及短期研究生 Ugnė Šilingaitė發表。
論文名稱：
(1) Real-time Terahertz Amplitude and Phase Retrieval Optical-Digital Neural Networks
(2) Parameter and Architecture Sensitivity Analysis of Optical Neural Networks for Terahertz Imaging Under Fabrication Constraints
本研究提出一種結合光學元件與人工智慧(AI)的太赫茲(THz)影像技術，第一篇論文著重於方法，透過壓縮量測資料重建影像資訊，並利用光學神經網路(Optical Neural Networks)同時恢復物體的振幅(Amplitude)與相位(Phase)資訊。(上圖)

而除了提升成像效能外，在另外一篇論文中，我們也兼顧實際製作的可行性，包括模型和製成端的比對，設計出可透過3D 列印實現的緊湊型系統，展現兼具高速、輕巧與低成本潛力的太赫茲影像平台，讓太赫茲成像技術更接近實際應用。(下圖)

#論文

29/07/2026

YRG 有5篇研究論文獲選於IRMMW-THz 2026發表，第一篇來介紹本實驗室碩士生苗軒維發表的論文。
論文名稱：Pre-Emphasis Enhanced Sub-mm Displacement Sensing in a Photonic-based Terahertz ISAC System
太赫茲整合感測與通訊（THz ISAC）能利用同一個無線訊號，同時執行高速資料傳輸與高精度環境感測。然而，實際的光子式太赫茲系統會受到光電元件、天線與接收器頻率響應不均勻的影響，使OFDM子載波產生頻譜失真。這項問題不僅降低通訊品質，也會影響利用子載波相位進行位移感測的準確度。
本研究將數位預加重技術（digital pre-emphasis）導入300 GHz光子式太赫茲ISAC系統。系統根據量測得到的通道頻率響應，重新分配OFDM子載波的相對功率，使經過太赫茲鏈路後的接收頻譜更加平坦。此方法不需要增加額外硬體，也不需要設計獨立的感測波形，即可同時提升通訊與感測性能。
實驗結果顯示，預加重使系統的有效訊號雜訊比提升 3.49 dB，並使 6 Gbps OFDM通訊達到零錯誤傳輸。在位移感測方面，均方根誤差由 0.232 mm降低至0.103 mm，平均絕對誤差則由 0.181 mm降低至0.078 mm。系統成功將光子式太赫茲ISAC的位移感測能力推進至次毫米尺度。
研究也發現，約 11至12 dB的預加重範圍可同時提供零錯誤通訊與次毫米位移感測。這項成果說明，通訊系統中的頻譜補償技術也能直接改善感測性能，並為未來高速無線通訊、精密設備監測與智慧基礎設施提供可行的太赫茲ISAC架構。

#論文

27/07/2026

本實驗室今年有兩篇文章於IEEE IUS 2026 Conference 中發表，本篇將介紹其中一篇，第一作者為碩班生黃榆翔同學。
論文名稱：3D-Printable Passive Acoustic Field Synthesizer at 40 kHz
論文大綱：你有想過，聲音也可以像光一樣被「聚焦」或「塑形」嗎？

超音波除了常見於醫學影像，也可以被用來做感測、非接觸操控、聲學成像與能量傳遞。不過，若要精準控制超音波聲場，傳統方法常需要使用相位陣列，也就是由許多個換能器搭配多通道訊號控制，讓聲波在空間中互相疊加，形成想要的聲場分布。這種方法效果很好，但系統通常較複雜，也需要較高的硬體與校正成本。

本研究嘗試用另一種方式來控制聲波：**利用 3D 列印的被動式聲學結構，讓超音波通過後自動形成特定聲場。**

我們設計了一種可三維列印的聲學超材料結構，透過改變微結構幾何，使不同位置具有不同的等效聲學折射率。當 40 kHz 的空氣中超音波通過這個結構時，聲波的相位與傳播方向會被重新調控，進而在空間中形成預期的聚焦效果。

簡單來說，這個結構就像是「幫聲音設計的透鏡」。不同於一般只把聲音集中到單一焦點的聲學透鏡，本研究希望進一步展示被動式結構對聲場分布的塑形能力，例如形成雙焦點聲場，作為未來發展可列印聲場控制元件的基礎。

這項研究的潛在優點是：不需要複雜的多通道電子控制，也不需要即時調整每個換能器的相位，而是將聲場設計「寫入」3D 列印結構本身。未來若能進一步提升設計精度與實驗驗證，這類被動式聲學元件有機會應用於超音波感測、聲學操控、非接觸式量測與低成本聲場控制系統。
#論文

24/07/2026

本實驗室今年有兩篇文章於IEEE IUS 2026 Conference 中發表，本篇將介紹其中一篇，第一作者為碩班生楊侑霖同學，並入選 Student Paper Competition Finalist。

論文名稱：Task-Oriented Acoustic Metamaterial Neural Encoder for Intensity-Only Compressive Object Reconstruction

論文大綱：傳統聲學成像系統通常需要大量感測器與高解析度量測資料，才能完整記錄物體與聲波交互作用後所形成的複數聲場。然而，龐大的感測器陣列與資料量不僅增加系統成本，也提高後端資料傳輸、儲存及運算的負擔。

本研究提出一套結合實體聲學神經網路與數位深度神經網路的智慧計算成像架構。系統利用可訓練的三維聲學超材料作為 Physical Acoustic Neural Network Encoder，使物體產生的散射聲波在抵達感測器之前，先經過超材料結構進行任務導向的資訊編碼與壓縮。經過壓縮後，感測器僅需量測小面積、低解析度的聲波強度分布，再由以 U-Net 為基礎的數位神經網路解碼器重建原始物體影像。

在此架構中，原始的 64 × 64 × 2複數聲場資訊可被壓縮為僅有 4 × 4 × 1的強度式量測訊號，達成約 512倍資料壓縮。由於系統僅使用聲波強度，不需額外量測相位資訊，因此有助於簡化感測器配置、量測電路及後端硬體需求。

本研究以40 kHz空氣耦合超音波建立聲波傳播模型，完成聲學超材料結構設計、物理編碼器與數位解碼器的共同最佳化訓練，以及可實際製作的三維列印結構設計，並以手寫數字影像驗證系統的重建能力。

如圖所示，原始手寫數字經過聲學超材料編碼器後，會轉換為肉眼難以直接辨識的低解析度感測訊號；然而，這些壓縮訊號仍保留與影像重建任務相關的重要特徵。經過數位神經網路解碼後，系統即可從極少量的強度量測資料中，恢復原始數字的主要輪廓與空間資訊。

本研究顯示，聲學超材料不僅可作為被動式聲波調控元件，也能進一步成為具備資訊處理能力的實體神經編碼器。透過將部分計算前移至實際的聲波傳播過程，此架構可望應用於低成本聲學成像、超音波感測、邊緣運算與智慧感測系統，並為未來物理人工智慧及聲學計算成像技術提供新的研究方向。

#論文

20/07/2026

本實驗室博班生麥家銘同學於Lithuania APROPOS conference中發表一篇論文
論文名稱:Dual-mode Terahertz Time-Domain Spectroscopy for Versatile Characterization of Semiconductors
論文大綱:本論文為此前清大楊尚樺實驗室與工研院電光所合作進行的研究之延伸，其主旨在於應用太赫茲可對半導體材料之電性進行量化檢測的特性，進一步在機構、訊號處理、物理建模以及模型擬合強健性上進行優化，提出一量測設備，以最大化可檢測的半導體材料系統，包含化合物半導體磊晶(Epitaxial Layer)、透明導電薄膜(Transparent Conductive Film)、高電子遷移率電晶體中二維電子氣(2DEG in HEMT)以及低阻抗寬能隙材料基板等。
該架構通過整合穿透式太赫茲時域光譜儀以及時域太赫茲橢圓偏光儀，在經過機構優化過後，可在兩模式中無縫進行切換，以適應不同體系之半導體樣品。此外，通過對光傳播矩陣模型進行修改後，可對各體系之半導體樣品進行物理建模，以利後續從實驗量測訊號中，萃取待測層之複數介電常數以及複數導電性曲線。隨後經過與適當之載子動力模型進行擬合過後，預測待測層含薄膜導電度、載子遷移率以及載子濃度在內的電性參數。更甚者，該論文亦針對實驗數據處理中各個需要迭代演算法的步驟進行數值收斂性上的分析及優化，保證預測電性參數以及實驗訊號之間正確的一對一關係。
基於以上優勢以及探討，本論文工作將有助於進一步推廣太赫茲光譜學在半導體材料乃至其他導電性材料(如二維材料、光電導材料等)領域之無損檢測應用。

#論文

17/07/2026

本實驗室論文於APL Materials發表
論文名稱:Resolving Transient Conductivity Dynamics in Phosphorus-Implanted GeSn Alloys using Optical Pump-Terahertz Probe Spectroscopy
論文大綱:本篇論文為清大楊尚樺實驗室與立陶宛FTMC國家研究院合作進行的研究，主旨為應用超快太赫茲光譜學技術進行經離子部植過後的鍺錫合金(GeSn alloy)的光生載子動力性質。
鍺錫合金因其透過摻雜錫元素進入鍺原子晶格中，使得鍺原子之晶格受形變進而由間接能隙材料轉變為直接能隙材料，致使其載子生命週期可被壓縮至奈秒等級。再加上鍺錫兩元素均屬四族元素，在磊晶成長上可以直接與常用之矽基板相關技術進行對接，使得鍺錫合金在近十年來成為高速矽光子光電元件中相當受人矚目的新穎材料之一。本實驗室基於以上鍺錫合金的優異高速光電導特性，在過往也曾經開發出應用基於鍺錫合金之太赫茲光電導發射器與偵測器。然當時受限於儀器限制，對於其中之光生載子動力性質尚未完全解析。
在本篇論文中，本合作團隊使用超快太赫茲光譜學技術以及光泵浦-太赫茲偵測(Optical-pump-Terahertz-Probe)光譜學，搭配德汝得-史密斯模型(Drude-Smith model)的解釋，與常用之材料檢測手法，如X光繞射圖譜(XRD)、掃描式電子顯微鏡(SEM)、光致發光(PL)等技術相互對照，成功解釋鍺錫合金之超快光生載子動力性質，並由此建立一材料檢測框架，可適用於含鍺錫合金在內等箇各種高速光電導材料之光生載子動力性質檢測。
#論文

15/07/2026

本實驗室論文發表於 IEEE Access
論文名稱：A Label-Free and Data-Efficient Botanical Characterization Framework using Terahertz Spectroscopy and Soft-Voting Ensembles
論文大綱：本篇論文為清大楊尚樺實驗室與衛生福利部中醫藥研究所合作進行的研究，其目的為應用太赫茲光譜學以及先進機器學習技術，提供一低成本且實用的植物分辨方法，並最終將其應用在人蔘以及西洋蔘的分辨上，且在僅有43個樣品情形下達到97.67%的辨識成功率。
在該工作中，有鑑於過往進行植物分辨往往使用化學萃取方法實現。該方法雖然相當準確，至今也被認為是進行植物分辨的標準方法，卻有著破壞式、難以推廣以及處理方式專一性高等諸多缺點。在此情形下，我們合作團隊提出應用太赫茲光譜學對於各種化學物質有甄別性的特性來進行植物分辨。為進一步加強該方法的推廣層面，該方法並未量測化學萃取過後的樣品，而僅需要對樣品進行磨粉、壓片等易於實行的樣品處理手法，便可以通過先進的機器學習框架，如集成投票分類(Soft-voting ensemble)、分層交叉驗證(Stratified Cross-Validation)等技術，使得訓練出來的機器學習模型可以更有利於抓取兩相近植物物種間的微弱光譜訊號區別，並同時增加資料應用效率，使得模型無須大量輸入便可被成功訓練。
基於以上優勢，本論文所提出的植物分辨框架相當適用於高價值或是珍稀植物物種的分辨，且具備易於推廣、對環境影響小等優勢。

19/03/2026

恭喜Yang Research Group近期矽光子太赫茲晶片研究成果獲選ACS Photonics期刊封面✨

論文傳送門：https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acsphotonics.5c02354

論文快速看：
這項研究成功實現太赫茲晶片製造技術革命性里程碑，成功克服矽光子太赫茲晶片在光電轉換效益、超快操作特性與電學性質難以兼顧的艱鉅難題。透過精準控制磷離子佈植技術，本團隊對鍺錫磊晶薄膜能隙與載子動力學進行客製調控，首度實現與光通訊波段相容四族材料太赫茲偵測器晶片。此項材料創新不僅能提供高效高速頻率響應，更能與光子晶片和電子晶片達成完全相容。相較於無離子佈植相同材料，偵測靈敏度巨幅提升 4 倍，偵測頻寬高達 2.5 THz，訊號雜訊比超過 65 dB，展現出前所未有的卓越規格。這項成果展現四族半導體具備與傳統三五族平台抗衡能力，更進一步展示目前光纖通訊工業、矽積體製造工業、矽光子製造工藝可達到大規模生產、低成本太赫茲系統單晶片未來方向。

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