Noise analysis of fault tolerant active pixel sensors with and without defects
Notice bibliographique
Résumé
As the sizes of imaging arrays become larger both in pixel count and area, the possibility of pixel defects increases during manufacturing and packaging, and over the lifetime of the sensor. To correct for these possible pixel defects, a Fault Tolerant Active Pixel Sensor (FTAPS) with redundancy at the pixel level has been designed and fabricated with only a small cost in area. The noise of the standard Active Pixel Sensor (APS) and FTAPS, under normal operating conditions as well as under the presence of optically stuck high and low faults, is analyzed and compared. The analysis shows that under typical illumination conditions the total noise of both the standard APS and FTAPS is dominated by the photocurrent shot noise. In the worst case (no illumination) the total mean squared noise of the FTAPS is only 15.5% larger than for the standard APS, while under typical illumination conditions the FTAPS noise increases by less than 0.1%. In the presence of half stuck faults the noise of the FTAPS compared to the standard APS stays the same as for the FTAPS without defects. However, simulation and experimental results have shown that the FTAPS sensitivity is greater than two times that of the standard APS leading to an increased SNR by more than twice for the FTAPS with no defects. Moreover, the SNR of a faulty standard APS is zero whereas the SNR of the FTAPS is reduced by less than half.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».