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纳米固态及真空电子器件 《电子器件》2008,31(6)
传统MOS器件的阈值电压模型被广泛地用于分析Trench MOSFET的阈值电压,这种模型对于长沟道和均匀分布衬底的MOS器件来说很合适.但是对于Trench MOSFET器件来说却显现出越来越多的问题,这是因为Trench MOSFET的沟道方向是垂直的,其杂质分布也是非均匀的.本文基于二维电荷共享模型,给出了Trench MOSFET的一种新的阈值电压解析模型,该模型反映了器件的阈值电压随不同结构和工艺参数变化的规律,模型的结果和器件仿真软件Sivaco TCAD的仿真结果吻合较好.该模型较好地解决了以往所用的Trench MOSFET阈值电压模型计算不准确的问题. 相似文献
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近年来,随着计算机技术的进步和数据集的大规模化,越来越多的人把计算机视觉技术应用到超声医学图像中.但在超声图像方面却存在低准确度且不稳定产生的模糊、伪影等使现有算法对模糊、噪声图像误判较高.另外由于病例过多,人为的去检测和识别斑块过于繁琐.为了缓解这些问题,提出了采用inception的网络结构方法快速准确地获取高噪声... 相似文献
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Active contour segmentation is an important stage in image analysis applications. In this article, an improved region based active contour segmentation is proposed. The proposed active contour model speeds up the contour convergence by up to 40% while maintaining the advantages of a local region based active contour model by reducing the number of iterations. Moreover, we propose a low-complexity pipelined VLSI architecture for improved region based active contour model targeting FPGA and 90 nm ASIC platforms. The proposed pipelined design offers an increased speed of operation. Its complexity is independent of the size of image. 相似文献
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《AEUE-International Journal of Electronics and Communications》2014,68(3):260-269
In this paper, a mask based automatic segmentation algorithm for color images which uses pixel similarity has been presented. Main concept of the algorithm relies on spatial mask for course segmentation and the Warshall's transitive closure (TC) computation algorithm for region merging. Although the proposed spatial mask approach reduces the computational burden required for segmentation or clustering techniques such as seeded region growing (SRG) or fuzzy c-means (FCM) in which user supplied parameters are essential, it has over segmentation drawback. Therefore, the transitive closure algorithm, which uses adjacency and similarity matrix associated to undirected graph of the over segmented image, has been employed to merge the regions. After comparing to existing methods, the obtained experimental results confirmed that the color images as well as gray level images could be segmented with considerable accuracy. Also computational complexity of image segmentation is significantly reduced. Furthermore, there is no need any user supplied parameter such as the number of clusters or seed points. 相似文献