MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2092147671 · doi:10.1109/jsen.2011.2132702

New Memory Architecture for Rolling Shutter Wide Dynamic Range CMOS Imagers

2011· article· en· W2092147671 sur OpenAlexaff
Tejinder Singh Sandhu, Orly Yadid Pecht

Notice bibliographique

RevueIEEE Sensors Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCCD and CMOS Imaging Sensors
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPixelComputer scienceComputer hardwareSemiconductor memoryChipMemory architectureShutterEmbedded systemParallel computingArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, the concept of reusing a memory location to significantly reduce the overall memory size for storing wide dynamic range (WDR) information in rolling shutter active pixel sensors (APSs) is discussed. At the high light level, WDR is achieved via multiple-resets and real time feedback, allowing a pixel to independently set its integration period as per its ambient light level. Traditionally these WDR bits are stored in a dedicated memory location for every pixel. We propose a new memory architecture which, in principal, is similar to time division multiplexing, such that it achieves memory size reduction by sharing a single memory location among a number of pixels as a function of time. The proposed architecture is ideally suited for rolling shutter APS, where each row is processed sequentially in time. Compared to a commonly used memory design, the proposed architecture becomes increasingly efficient as the pixel count increases, resulting in momentous savings in memory chip area and leakage power consumption. For a pixel array of 128 <formula formulatype="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex Notation="TeX">$\ast$</tex></formula> 128, only 14.2% of the commonly used memory bits are required, when using 7 WDR bits per pixel. This requirement reduces to 8.3% of the commonly used memory bits for a pixel array size of 4096 <formula formulatype="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex Notation="TeX">$\ast$</tex> </formula> 4096, rendering the purposed architecture particularly efficient for larger arrays. The savings in leakage power will track the corresponding savings in memory size and area especially for newer technologies. The purposed concept has been verified in design and simulation for a 128 <formula formulatype="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex Notation="TeX">$\ast$</tex></formula> 128 pixel array, fabricated in 180 nm technology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Sensors JournalMême sujetCCD and CMOS Imaging SensorsTravaux en français237 207