Czasopismo | PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY | Rocznik 2022 - zeszyt 3

Analiza układu CMOS oscylatora i sieci synchronizowanych oscylatorów do segmentacji obrazów binarnych

10.15199/48.2022.03.01

Jacek KOWALSKI

nr katalogowy: 136551
10.15199/48.2022.03.01

Streszczenie

W artykule przedstawiono analizę symulacyjną układu CMOS pojedynczego oscylatora i sieci synchronizowanych oscylatorów do segmentacji obrazów binarnych za pomocą programu LTspice XVII z wykorzystaniem modelu tranzystora MOS Bsim3v3.2 dla aktualnie oferowanej przez Europractice technologii ON Semi 0.35μm C035U 5M. Przedstawiono zmodyfikowany model matematyczny oscylatora, jego implementację CMOS i sieć synchronizowanych oscylatorów. Wykonano symulacje tych układów dla modeli tranzystora MOS „typical”, „slow” i „fast” dla dwóch temperatur.

Abstract

This article presents analyses by simulation of oscillator CMOS circuit and synchronized oscillators network for binary image segmentation using LTspice XVII software and Bsim3v3.2 MOS transistor model for actual ON Semi 0.35μm C035U 5M technology offered by Europractice. A modified mathematical oscillator model, its CMOS implementation and synchronized oscillators network have been described. These CMOS circuits simulations using „typical”, „slow” and „fast” MOS transistor models for two temperatures have been performed. (Analyses of oscillator CMOS circuit and synchronized oscillators network for binary image segmentation).

Słowa kluczowe

Keywords

Bibliografia

[1] Strzelecki M., Segmentacja tekstury obrazów z wykorzystaniem neuronowych sieci oscylacyjnych i metod statystycznych, Politechnika Łódzka, Zeszyty Naukowe Nr 949, Rozprawy Naukowe, Z. 336, Łódź, (2004)
[2] El-Baz A., Jiang X., Suri J.S. (Eds.), Biomedical Image Segmentation: Advances and Trends (1st ed.), CRC Press, (2016), https://doi.org/10.1201/9781315372273
[3] Salazar N., Advanced Concepts in Image Segmentation, Clanrye International, (2015)
[4] Badshah N., Ahmad A., Rehman F., Variational level set image segmentation model coupled with kernel distance function, Journal of Algorithms & Computational Technology, (January 2020), Vol.14, 1-10, doi:10.1177/1748302620931421
[5] Li C., Su J., Yu L., Wang L., Ze L., A variational level set method image segmentation model with application to intensity inhomogene magnetic resonance imaging, Digital Medicine, 4, (2018), 5-15
[6] Dorfler F., Bullo F., Synchronization in complex networks of phase oscillators: A survey, Automatica, 50(6) (2014), 1539- 1564
[7] Meng, J. H., Riecke, H., Synchronization by uncorrelated noise: interacting rhythms in interconnected oscillator networks, Scientific Reports, 8(6949) (2018), https://doi.org/10.1038/s41598-018-24670-y
[8] Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza RM, Warszawa, (1993)
[9] Osowski S., Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, (1996)
[10]Hu Y., Hwang J. (Ed.) Handbook of Neural Network Signal Processing, CRC Press, (2002)
[11]Wang D. Terman D., Locally excitatory globally inhibitory oscillators network, IEEE Trans. on Neural Networks; 6(1) (1995), 283-286
[12]Von der Malsburg, C.; Schneider, W. A neural cocktail-party processor, Biol. Cybern., 54 (1986), 29-40
[13]Shareef N., Wang D., Yagel R., Segmentation of Medical Images Using LEGION, IEEE Trans. on Med. Imaging; 18(1) (1999), 74-91
[14]Strzelecki M., Segmentation of MRI trabecular-bone images using network of synchronized oscillators, Machine Graphics & Vision, 11(1) (2002), 77-100
[15]Strzelecki M., Materka A., Drozdz J., Krzeminska-Pakula M., Kasprzak J. D., Classification and segmentation of intracardiac masses in cardiac tumor echocardiograms, Computerized Medical Imaging and Graphics, 30(2) (2006), 95-107
[16]Strzelecki M., Materka A., Sygut J., Zalewska A., Digital Image Processing Methods For Morphological Characterization Of Mast Cells In Selected Skin Diseases, Image Processing & Communications, 5, 1, (1999), 45–56
[17]Jirak D, Kriz J, Strzelecki M, Yang J, Hasilo C, White DJ, Foster PJ., Monitoring the survival of islet transplants by MRI using a novel technique for their automated detection and quantification, MAGMA, (2009 Apr 24), PMID: 19390886
[18]Çesmeli E., Wang D., Texture Segmentation Using Gaussian- Markov Random Fields and Neural Oscillator Networks, IEEE Trans. on Neural Networks, 12(2) (2001), 394-404
[19]Ando H., Morie T., Nagata M., Iwata A., A nonlinear oscillator network for gray-level image segmentation in PWM/PPM circuits for its VLSI implementation, IEICE Trans. Fundamentals Electron., Commn. Comput. Sci., E83A (2000), 329-336
[20]Cosp J., Madrenas J., Scene Segmentation Using Neuromorphic Oscillatory Networks, IEEE Trans. on Neural Networks, 14(5) (2003), 1278-1296
[21]Cosp J., Madrenas J., Alarcón E., Vidal E., Villar G., Synchronization of Nonlinear Electronic Oscillators for Neural Computation, IEEE Trans. on Neural Networks, 15(5) (2004), 1315-1327
[22 ] Kowalski J., Strzelecki M., 32x32 Oscillator Network Chip For Binary Image Segmentation, International Conference on Signals and Electronic Systems - ICSES 2008, September 14- 17 (2008), Kraków, 227-230
[23]Çesmeli E., Wang D., Motion segmentation Based on Motion/Brightness Integration and Oscillatory Correlation, IEEE Trans. on Neural Networks,11(4) (2000), 935-947
[24]Kowalski J., Strzelecki M., De Vos A., Relaxation oscillator circuit design for image segmentation, Proc. of IEEE Signal Processing Workshop, (24 September 2004), Poznań, 27-31
[25]Sakurai T., Newton A. R., A simple MOSFET model for Circuit Analysis, IEEE Trans. on Electron Devices, 38(4) (1991), 887- 893
[26]Kowalski J., Kacprzak T., Analiza i projektowanie sieci neuronowych komórkowych realizowanych w technice układowej wzmacniaczy transkonduktancyjnych jedno- i wielowejściowych, Kwartalnik Elektroniki i Telekomunikacji, Tom 47, Zeszyt 1, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, (2001), 87 – 119
[27]Pelgrom M.J., Duinmaijer A.C.J., Welbers A.P.G., Matching Properties of MOS Transistors, IEEE Journal of Solid-State Circuits; Vol.24, No.5, (October 1989), 1433-1439
[28]Conti M., Crippa P., Orcioni S., and Turchetti C., Layout-Based Statistical Modeling for the Prediction of the Matching Properties of MOS Transistors, IEEE Transactions on Circuits and Systems—I: Fundamental Theory and Applications, vol. 49, no. 5, (May 2002), 680-685

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-publikacja (pdf) z zeszytu 2022-3 , nr katalogowy 136551 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	10.00 zł

Zeszyt


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-zeszyt (pdf) 2022-3 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	58.00 zł

Prenumerata

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

762.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	1002.00 zł brutto 927.78 zł netto 74.22 zł VAT (stawka VAT 8%)

1002.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna	960.00 zł brutto 888.89 zł netto 71.11 zł VAT (stawka VAT 8%)
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - pakowanie i wysyłka	42.00 zł brutto 34.15 zł netto 7.85 zł VAT (stawka VAT 23%)

1002.00 zł

Zeszyt

2022-3

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma