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Enregistrement W2207470643 · doi:10.1109/jsen.2015.2397874

CMOS Image Sensor With Area-Efficient Block-Based Compressive Sensing

2015· article· en· W2207470643 sur OpenAlexafffund
Mohammadreza Dadkhah, M. Jamal Deen, Shahram Shirani

Notice bibliographique

RevueIEEE Sensors Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSparse and Compressive Sensing Techniques
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCMC Microsystems
Mots-clésLinearityIntegratorPixelCMOSImage sensorBlock (permutation group theory)Electronic engineeringScalabilityCMOS sensorComputer scienceCompressed sensingTransistorEncoding (memory)Materials scienceComputer hardwareElectrical engineeringEngineeringArtificial intelligenceVoltageMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have designed, fabricated, and measured the performance of a linear and area-efficient implementation of the compressive sensing (CS) method in CMOS image sensors. The use of an active pixel sensor (APS) with an integrator and in-pixel current switches are exploited to develop a compact implementation of CS encoding in analog domain. The intrinsic linearity of APS with integrator circuit guarantees the linearity of the CS encoding structure. The CS measurement process is performed for different blocks of the imager separately. This block-based implementation provides individual access to all the pixels from outside the array, resulting in a scalable design with relatively high fill-factor using only two transistors in each pixel. The CS-CMOS image sensor is designed and fabricated in 130-nm technology for 2 × 2, 4 × 4, and 16 × 16 arrays. The linearity of the extracted measurement is confirmed by the experimental results from 2 × 2 and 4 × 4 blocks. In addition, the block readout scheme and the scalability of the design is examined by fabricating a larger array of 4 × 4 blocks.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations33
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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