Cardiac disease is the most common cause of death worldwide. Therefore, detection and classification of electrocardiogram (ECG) signals are crucial to extend life expectancy. In this study, we aimed to implement an artificial intelligence signal recognition system in field programmable gate array (FPGA), which can recognize patterns of bio-signals such as ECG in edge devices that require batteries. Despite the increment in classification accuracy, deep learning models require exorbitant computational resources and power, which makes the mapping of deep neural networks slow and implementation on wearable devices challenging. To overcome these limitations, spiking neural networks (SNNs) have been applied. SNNs are biologically inspired, event-driven neural networks that compute and transfer information using discrete spikes, which require fewer operations and less complex hardware resources. Thus, they are more energy-efficient compared to other artificial neural networks algorithms.
A simple memristor model is proposed for the neuromorphic system in the Simulation Program for Integrated Circuits Emphasis (SPICE). The memristive I-V characteristics with different voltage and frequencies were analyzed. And with the model, we configured a learning and inference system with 4 by 4 memristor array to show the practical use of the model. We examined the applicability by configuring the simplest neuromorphic circuit. The total simulation time for the proposed model was 18% lesser than that for the one-memristor model. When compared with more memristor models in a circuit, the time became even shorter.
We present a new method of volumetric interferometer, which is intended to measure the three-dimensional coordinates of a moving object in a simultaneous way with a single optical setup. The method is based on the principles of phase-measuring interferometry with phase shifting. Two diffraction point sources, which are made of the polished ends of single-mode optical fibers are embedded on the object. Two spherical wavefronts emanate from the diffraction point sources and interfere with each other within the measurement volume. One wavefront is phase-shifted by elongating the corresponding fiber using a PZT extender. A CCD array sensor fixed at the stationary measurement station detects the resulting interference field. The measured phases are then related to the three-dimensional location of the object with a set of non-liner equations of Euclidean distance, from which the complete set of three-dimensional spatial coordinates of the object is determined through rigorous numerical computation based upon the least square error minimization.
Kim, Jin-Su;Park, Min-Young;Noh, Ho-Seob;Lee, Seoung-Hoon;Lee, Je-Won;Moon, Sung-Wook;Song, Han-Jung
Journal of Sensor Science and Technology
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v.16
no.6
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pp.475-483
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2007
This paper proposes a readout integrated circuit (ROIC) for $32{\times}32$ infrared focal plane array (IRFPA) detector, which consist of reference resistor, detector resistor, reset switch, integrated capacitor and operational amplifier. Proposed ROIC is designed using $0.35{\;}{\mu}m$ 2P-4M (double poly four metal) n-well CMOS process parameters. Low noise folded cascode operational amplifier which is a key element in the ROIC showed 12.8 MHz unity-gain bandwidth and open-gain 89 dB, phase margin $67^{\circ}$, SNR 82 dB. From proposed circuit, we gained output voltage variation ${\Delta}17{\};mV/^{\circ}C$ when the detector resistor varied according to the temperature.
This letter presents a smart integrated microfluidic device which can be applied to actively immobilize proteins on demand. The active component in the device is a temperature-controllable microelectrode array with a smart polymer film, poly(N-isopropylacrylamide) (PNIPAAm) which can be thermally switched between hydrophilic and hydrophobic states. It is integrated into a micro hot diaphragm having an integrated micro heater and temperature sensors on a 2-micrometer-thick silicon oxide/silicon nitride/silicon oxide (O/N/O) template. Only 36 mW is required to heat the large template area of 2 mm${\times}$16 mm to $40^{\circ}C$ within 1 second. To relay the stimulus-response activity to the microelectrode surface, the interface is modified with a smart polymer. For a model biomolecular affinity test, an anti-6-(2, 4-dinitrophenyl) aminohexanoic acid (DNP) antibody protein immobilization on the microelectrodes is demonstrated by fluorescence patterns.
This paper proposes a shift-register-based multichannel ultrasonic focusing delay control method using a complex programmable logic device (CPLD) for a high resolution of ultrasonic focusing system. The proposed method can achieve the ultrasonic focusing through the delay control of driving signals of each ultrasonic transducer of an ultrasonic array. The delay of the driving signals of all ultrasonic channels can be controlled by setting the shift register in the CPLD. The experiment verified that the frequency of the clock used for the delay control increased, the error of the focusing point decreased, and the diameter of the focusing point decreased as the length of the shift register in the proposed method. The proposed method used only one CPLD for ultrasonic focusing and did not require to use complex hardware circuits. Therefore, the resources required for the design of an ultrasonic focusing system could be reduced. The proposed method can be applied to the fields of human computer interaction (HCI), virtual reality (VR) and augmented reality (AR).
Two $SnO_2$ based sensing films(pure $SnO_2$ and $SnO_2$/Pt) and a Pt thin film for temperature sensor on an alumina substrate were designed and fabricated for classifying the indoor environmental gases. By controlling the heating power in the shape of trapezoid, unique four sensing response curves created from both $SnO_2$ film and $SnO_2$/Pt film. Then, various parameters were extracted from sensing response curves and carried out principal component analysis(PCA). The results confirm that a sensor array with the proposed operating mode was extremely effective in classifying indoor environmental gases such as $CO_2$, $C_3H_8$, $C_4H_{10}$.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.7
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pp.149-156
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2013
This paper presents a hardware edge detector of image signal at pixel level of CMOS image sensor (CIS). The circuit detects edges of an image based on a bump circuit combining with the pixels. The APS converts light into electrical signals and the bump circuit compares the brightness between the target pixel and its neighbor pixels. Each column on CIS 64 by 64 pixels array shares a comparator. The comparator decides a peak level of the target pixel comparing with a reference voltage. The proposed edge detector is implemented using 0.18um CMOS technology. The circuit shows higher fill factor 34% and power dissipation by 0.9uW per pixel at 1.8V supply.
Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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v.11
no.4
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pp.371-376
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2017
In this paper, we propose an algorithm that can recognize the pattern regardless of the sensor position when performing EMG pattern recognition using circular EMG system equipment. Fourteen features were extracted by using the data obtained by measuring the eight channel EMG signals of six motions for 1 second. In addition, 112 features extracted from 8 channels were analyzed to perform principal component analysis, and only the data with high influence was cut out to 8 input signals. All experiments were performed using k-NN classifier and data was verified using 5-fold cross validation. When learning data in machine learning, the results vary greatly depending on what data is learned. EMG Accuracy of 99.3% was confirmed when using the learning data used in the previous studies. However, even if the position of the sensor was changed by only 22.5 degrees, it was clearly dropped to 67.28% accuracy. The accuracy of the proposed method is 98% and the accuracy of the proposed method is about 98% even if the sensor position is changed. Using these results, it is expected that the convenience of the users using the circular EMG system can be greatly increased.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.34
no.2
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pp.165-170
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2014
Shear horizontal (SH) waves propagate as a type of plate wave in a thin sheet. The dispersion characteristics of SH waves can be used for signal analysis. Therefore, SH-waves are useful for monitoring the structural health of a thin-sheet-structure. An electromagnetic acoustic transducer (EMAT), which is a non-contact ultrasonic transducer, can generate SH-waves easily by varying the shape and array of magnets and coils. Therefore, an EMAT can be applied to an automated ultrasonic testing system for structural health monitoring. When used as a sensor, however, the EMAT has a weakness in that electromagnetic interference (EMI) noise can occur easily in the automated system because of motors and electric devices. Alternatively, a fiber optic sensor works well in the same environment with EMI noise because it uses a light signal instead of an electric signal. In this paper, a fiber Fabry-P$\acute{e}$rot interferometer (FFPI) was proposed as a sensor to receive the SH-waves generated by an EMAT. A simple test was performed to verify the performance of the FFPI sensor. It is thus shown that the FFPI can receive SH-wave signals clearly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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