Low-Voltage 96 dB Snapshot CMOS Image Sensor with 4.5 nW Power Dissipation per Pixel
Notice bibliographique
Résumé
Modern "smart" CMOS sensors have penetrated into various applications, such as surveillance systems, bio-medical applications, digital cameras, cellular phones and many others. Reducing the power of these sensors continuously challenges designers. In this paper, a low power global shutter CMOS image sensor with Wide Dynamic Range (WDR) ability is presented. This sensor features several power reduction techniques, including a dual voltage supply, a selective power down, transistors with different threshold voltages, a non-rationed logic, and a low voltage static memory. A combination of all these approaches has enabled the design of the low voltage "smart" image sensor, which is capable of reaching a remarkable dynamic range, while consuming very low power. The proposed power-saving solutions have allowed the maintenance of the standard architecture of the sensor, reducing both the time and the cost of the design. In order to maintain the image quality, a relation between the sensor performance and power has been analyzed and a mathematical model, describing the sensor Signal to Noise Ratio (SNR) and Dynamic Range (DR) as a function of the power supplies, is proposed. The described sensor was implemented in a 0.18 um CMOS process and successfully tested in the laboratory. An SNR of 48 dB and DR of 96 dB were achieved with a power dissipation of 4.5 nW per pixel.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».