In this paper, we propose a new real-time dead pixel detection method based on spatial compare filtering, which are usually used in the small target detection. Actually, the soft dead and the small target are cast in the same mold. Our proposed method detect and remove the dead pixels as applying the spatial compare filtering, into the pixel outputs of a detector after the non-uniformity correction. Therefore, we proposed method can effectively detect and replace the dead pixels regardless of the non-uniformity correction performance. In infrared camera, there are usually many dead detector pixels which produce abnormal output caused by manufactural process or operational environment. There are two kind of dead pixel. one is hard dead pixel which electronically generate abnormal outputs and other is soft dead pixel which changed and generated abnormal outputs by the planning process. Infrared camera have to perform non-uniformity correction because of structural and material properties of infrared detector. The hard dead pixels whose offset values obtained by non-uniformity correction are much larger or smaller than the average can be detected easily as dead pixels. However, some dead pixels(soft dead pixel) can remain, because of the difficulty of uncleared decision whether normal pixel or abnormal pixel.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권5호
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pp.348-358
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2022
Software fault prediction is a method to compute fault in the software sections using software properties which helps to evaluate the quality of software in terms of cost and effort. Recently, several software fault detection techniques have been proposed to classifying faulty or non-faulty. However, for such a person, and most studies have shown the power of predictive errors in their own databases, the performance of the software is not consistent. In this paper, we propose a hybrid soft computing technique for SFP based on optimal feature extraction and classification (HST-SFP). First, we introduce the bat induced butterfly optimization (BBO) algorithm for optimal feature selection among multiple features which compute the most optimal features and remove unnecessary features. Second, we develop a layered recurrent neural network (L-RNN) based classifier for predict the software faults based on their features which enhance the detection accuracy. Finally, the proposed HST-SFP technique has the more effectiveness in some sophisticated technical terms that outperform databases of probability of detection, accuracy, probability of false alarms, precision, ROC, F measure and AUC.
Staphylococcus aureus integrated with mecA gene, which codes for penicillin-binding protein 2a, is resistant to all penicillins and other beta-lactam antibiotics, resulting in poor treatment expectations in skin and soft tissue infections. The development of a simple, sensitive and portable biosensor for mecA gene analysis in S. aureus is urgently needed. Herein, we propose a dual-toehold-probe (sensing probe)-mediated exonuclease-III (Exo-III)-assisted signal recycling for portable detection of the mecA gene in S. aureus. When the target mecA gene is present, it hybridizes with the sensing probe, initiating Exo III-assisted dual signal recycles, which in turn release numerous "3" sequences. The released "3" sequences initiate catalytic hairpin amplification, resulting in the fixation of a sucrase-labeled H2 probe on the surface of magnetic beads (MBs). After magnet-based enrichment of an MB-H1-H2-sucrase complex and removal of a liquid supernatant containing free sucrase, the complex is then used to catalyze sucrose to glucose, which can be quantitatively detected by a personal glucose meter. With a limit of detection of 4.36 fM for mecA gene, the developed strategy exhibits high sensitivity. In addition, good selectivity and anti-interference capability were also attained with this method, making it promising for antibiotic tolerance analysis at the point-of-care.
Genetic ultrasonography refers to the evaluation of risk of chromosomal abnormalities via various soft sonographic markers. Although the maternal serum test is the primary screening method for chromosomal abnormalities, genetic ultrasonography is also widely used and can help increase detection rates. To date, many soft markers, including choroid plexus cysts, echogenic intracardiac foci, mild ventriculomegaly, nuchal fold thickening, echogenic bowel, mild pyelectasis, short femur and humerus length, and absent or hypoplastic nasal bone, have been reported. An aberrant right subclavian artery was the most novel soft marker introduced. Because these soft markers involve diverse relative risks of chromosomal abnormalities, it is difficult to apply them to clinical practice. To optimize the efficacy of genetic ultrasonography, it is important to understand the precise relative risks of chromosomal abnormalities innumerous soft markers and integrate these risks with each other and the results of maternal serum screening.
Detection of mefenamic acid (M, non-steroidal anti-inflammatory drug, NSAIDs) and its metallodrug was investigated using electrospray ionization mass spectrometry (ESI-MS) and fluorescence spectroscopy. ESI-MS data (500 µL, 1×10-3 M) revealed high detection sensitivity for the drug and metallodrug. ESI-MS spectra revealed peaks at 242, 580, and 777 Da corresponding to [M+H]+, [63Cu(M-H)2(H2O)2+H]+, and [56Fe(M-H)3+H]+, respectively. The metal:mefenamic ratios of ESIMS spectra are in complete agreement with the fluorescence spectroscopy results (1:2 for Cu(II) and 1:3 for Fe(III)). ESI is a soft ionization technique that can be used on labile metallo-mefenamic acids and is promising for the detection of these species in environmental samples and biological fluids.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제15권5호
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pp.445-454
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2015
As the feature sizes and the operating charges continue to be scaled down, multi-bit soft errors are becoming more critical in SRAM designs of a few nanometers. In this paper, we propose an efficient error detection technique to reduce the size of parity bits by applying a 2D bit-interleaving technique to 3D bit-partitioned SRAM devices. Our proposed bit-interleaving technique uses only 1/K (where K is the number of dies) parity bits, compared with conventional bit-interleaving structures. Our simulation results show that 1/K parity bits are needed with only a 0.024-0.036% detection error increased over that of the existing bit-interleaving method. It is also possible for our technique to improve the burst error coverage, by adding more parity bits.
The detection of all the symbols transmitted simultaneously in multiuser systems using limited wireless resources is challenging. Traditional model-based methods show high performance with perfect channel state information (CSI); however, severe performance degradation will occur if perfect CSI cannot be acquired. In contrast, data-driven methods perform slightly worse than model-based methods in terms of symbol error ratio performance in perfect CSI states; however, they are also able to overcome extreme performance degradation in imperfect CSI states. This study proposes a novel deep learning-based method by improving a state-of-the-art data-driven technique called deep soft interference cancellation (DSIC). The enhanced DSIC (EDSIC) method detects multiuser symbols in a fully sequential manner and uses an efficient neural network structure to ensure high performance. Additionally, error-propagation mitigation techniques are used to ensure robustness against channel uncertainty. The EDSIC guarantees a performance that is very close to the optimal performance of the existing model-based methods in perfect CSI environments and the best performance in imperfect CSI environments.
비동기 부호 분할 다중 접속(Code Division Multiple Access: CDMA) 시스템을 위한 다단(mutistage) 간섭 제거 검출기의 매 단에서 기존에 사용되어 온 경판정(hard decision)을 대신할 수 있는 연판정(soft decision) 함수의 설계를 고려한다. 특히, 평균 제곱 오류(mean square error: MSE)의 관점에서 최적인 시그모이드(sigmoid) 함수와 구현시 복잡도를 줄이면서 시그모이드 함수를 가장 잘 근사화하는 다단계 양자화기(multu-level quantizer)들을 유도한다. 다단 검출기의 매 단에서 이들 판정 함수들의 변수는 산출된 입력 특성에 의해 조정된다. 컴퓨터 모의 실험을 통하여 이들 연판정 함수를 갖는 다단 검출기가 경판정을 사용하는 경우보다 현저하게 성능을 향상시킴을 보인다.
본 논문에서는 홀로그래픽 저장장치를 위한 2차원 검출기인 2차원 SOVA와 반복 검출 2차원 SOVA의 검출 성능을 비교하였다. 홀로그래픽 저장장치는 2차원 인접심볼간 간섭이 있는 채널을 가지고 있어서 2차원 검출기를 사용하여야 검출 성능이 좋다. 2차원 SOVA와 반복 검출 2차원 SOVA는 2차원 인접심볼간 간섭이 있는 채널에서 잘 동작하는 검출기이다. 이 두가지 검출기를 분석하고 성능을 비교해 보았다. 2차원 SOVA는 1차원 검출기에 비해 약 2 dB의 성능이득이 있었고, 반복 검출 2차원 SOVA는 2차원 SOVA에 비해 약 1 dB 정도의 성능 이득이 있었다. 반대로, 반복 검출 2차원 SOVA는 2차원 SOVA에 비해 약 2배 정도 복잡도가 늘어나며, 2차원 SOVA도 1차원 검출기에 비해 약 2배 정도 복잡도가 늘어난다.
본 논문은 다중 안테나 시스템에서 연 간섭 제거(SoIC)를 이용한 저 복잡도 최소 평균 제곱 에러(MMSE) 신호 검파 방식을 제안한다. 제안하는 검파 방식은 다중 안테나로부터 송신된 서로 다른 정보 신호를 낮은 복잡도로 검파하기 위하여 복호기와 검파기의 터보 반복 과정에서 검파기의 필터 계수 계산 시 역행렬 연산이 필요한 행렬에 간단한 역행렬 정리를 적용하여 검파 필터의 계수를 구함으로써 반복 수신 당 한번의 역행렬 연산으로 기존의 MMSE 검파 방식과 동일한 필터 계수를 얻을 수 있도록 한다. 또한 일정한 신호 전력을 갖는 변조 방식을 사용하는 시스템의 경우 검파 성능에 영향을 주는 가장 큰 간섭 신호만을 선택하여 제안 방식을 적용함으로써 더욱 낮은 복잡도로 검파기의 필터 계수를 구할 수 있도록 한다. 전산 모의실험을 통하여 제안 방식의 검파 성능을 기존 검파 방식과 비교함으로써 제안하는 검파 방식이 반복 수신기를 사용하는 다중 안테나 시스템에 효과적으로 사용될 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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