TDI CMOS图像传感器中随机电平跳变噪声特性

1 下载量 10 浏览量 更新于2024-08-27 收藏 790KB PDF 举报
"这篇研究论文探讨了在时间延迟积分(TDI)CMOS图像传感器中随机电传噪声(RTS噪声)的特性。通过建立基于大量样本模拟的统计模型,研究了RTS噪声与TDI阶段数量之间的关系。Matlab仿真结果显示,随着TDI阶段数M的增加,RTS噪声的平均值增加的比例大约为M的0.5次方,且当TDI阶段更大时,这一比例接近于M的0.5次方。在噪声直方图中,当TDI阶段超过特定值时,RTS噪声呈现出高斯分布的特性。这些发现对于TDI阶段的设计和噪声分析提供了指导。" 本文是关于CMOS图像传感器技术中的一种特定噪声现象——随机电传信号噪声(Random Telegraph Signal Noise,简称RTS噪声)的研究。随着CMOS技术的不断微缩,RTS噪声变得越来越显著,对图像传感器的性能产生了重要影响。作者建立了基于大样本模拟的统计模型,旨在理解RTS噪声与TDI(Time Delay Integration)阶段之间的相互作用。 TDI CMOS图像传感器是一种广泛应用于航天、遥感和工业检测等领域的成像技术,它通过连续的像素行积累光信号来提高信噪比。RTS噪声主要由晶体管中的缺陷引起,表现为信号在两个稳定状态之间随机切换,从而导致图像质量下降。论文指出,随着TDI阶段数的增加,RTS噪声的平均强度会以大于M的0.5次方的比例增长,这意味着噪声的累积效应随着TDI的深度而加剧。 进一步的,论文的仿真结果还揭示了一个关键点:当TDI阶段数超过某个特定阈值时,RTS噪声的分布呈现出高斯分布的特征。这种分布模式对于理解和预测噪声在图像中的影响非常重要,因为高斯分布通常与均方误差最小化和信号处理中的其他优化问题相关联。 此外,这些研究结果对设计者有直接的指导意义。它们可以帮助工程师优化TDI CMOS图像传感器的设计,比如通过调整TDI阶段的数量来平衡噪声和信噪比,或者通过噪声抑制算法来减少RTS噪声的影响。同时,对于图像数据的后处理和分析,了解RTS噪声的统计特性也能帮助开发更有效的噪声过滤策略。 这篇论文深入研究了RTS噪声在TDI CMOS图像传感器中的行为,提供了关于噪声控制和图像质量提升的重要理论依据,对未来的传感器设计和技术发展具有重要的参考价值。

解释以下这段代码并说出他的计算复杂度import java.util.*; public class 1806 { static int n; static int[] t = new int[10]; static int[] telegraph = new int[50005]; static int[] dis = new int[50005]; static int[] pre = new int[50005]; static boolean[] vis = new boolean[50005]; static ArrayList<Integer> path = new ArrayList<Integer>(); public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); n = sc.nextInt(); for (int i = 0; i < 10; i++) { t[i] = sc.nextInt(); } for (int i = 1; i <= n; i++) { telegraph[i] = sc.nextInt(); } dijkstra(1); if (dis[n] == Integer.MAX_VALUE) { System.out.println("-1"); } else { System.out.println(dis[n]); getPath(n); System.out.println(path.size()); for (int i = 0; i < path.size(); i++) { System.out.print(path.get(i) + " "); } } } private static void dijkstra(int s) { Arrays.fill(dis, Integer.MAX_VALUE); dis[s] = 0; for (int i = 1; i <= n; i++) { pre[i] = i; } for (int k = 0; k < n; k++) { int u = -1; int minDis = Integer.MAX_VALUE; for (int i = 1; i <= n; i++) { if (!vis[i] && dis[i] < minDis) { u = i; minDis = dis[i]; } } if (u == -1) { break; } vis[u] = true; for (int i = 1; i <= n; i++) { if (!vis[i]) { int w = getWeight(telegraph[u], telegraph[i]); if (dis[u] + w < dis[i]) { dis[i] = dis[u] + w; pre[i] = u; } } } } } private static int getWeight(int a, int b) { int weight = 0; String s1 = String.valueOf(a); String s2 = String.valueOf(b); int len = Math.min(s1.length(), s2.length()); for (int i = 0; i < len; i++) { if (s1.charAt(i) != s2.charAt(i)) { weight = t[i]; break; } } return weight; } private static void getPath(int u) { if (u != 1) { getPath(pre[u]); } path.add(u); } }

2023-06-03 上传