Method and apparatus for hybrid encryption

Described herein is a combination of mixed-signal hardware and software that is capable or realizing hybrid chaotic oscillators that can be tuned digitally. This includes the type/class of chaotic oscillator, initial conditions, nonlinear elements, thresholds, nonlinear event surfaces, delays, etc. At the same time, tunable methods of how to use the chaotic oscillator information to encrypt and decrypt both analog and digital information is presented. This will make the secure information not vulnerable by digital information compromises or hardware breach.Board of Regents, University of Texas Syste

Microarray image processing: A novel neural network framework

This thesis was submitted for the degree of Doctor of Philosophy and awarded by Brunel University.Due to the vast success of bioengineering techniques, a series of large-scale analysis tools has been developed to discover the functional organization of cells. Among them, cDNA microarray has emerged as a powerful technology that enables biologists to cDNA microarray technology has enabled biologists to study thousands of genes simultaneously within an entire organism, and thus obtain a better understanding of the gene interaction and regulation mechanisms involved. Although microarray technology has been developed so as to offer high tolerances, there exists high signal irregularity through the surface of the microarray image. The imperfection in the microarray image generation process causes noises of many types, which contaminate the resulting image. These errors and noises will propagate down through, and can significantly affect, all subsequent processing and analysis. Therefore, to realize the potential of such technology it is crucial to obtain high quality image data that would indeed reflect the underlying biology in the samples. One of the key steps in extracting information from a microarray image is segmentation: identifying which pixels within an image represent which gene. This area of spotted microarray image analysis has received relatively little attention relative to the advances in proceeding analysis stages. But, the lack of advanced image analysis, including the segmentation, results in sub-optimal data being used in all downstream analysis methods. Although there is recently much research on microarray image analysis with many methods have been proposed, some methods produce better results than others. In general, the most effective approaches require considerable run time (processing) power to process an entire image. Furthermore, there has been little progress on developing sufficiently fast yet efficient and effective algorithms the segmentation of the microarray image by using a highly sophisticated framework such as Cellular Neural Networks (CNNs). It is, therefore, the aim of this thesis to investigate and develop novel methods processing microarray images. The goal is to produce results that outperform the currently available approaches in terms of PSNR, k-means and ICC measurements.Aleppo University, Syri

Microarray image processing : a novel neural network framework

Due to the vast success of bioengineering techniques, a series of large-scale analysis tools has been developed to discover the functional organization of cells. Among them, cDNA microarray has emerged as a powerful technology that enables biologists to cDNA microarray technology has enabled biologists to study thousands of genes simultaneously within an entire organism, and thus obtain a better understanding of the gene interaction and regulation mechanisms involved. Although microarray technology has been developed so as to offer high tolerances, there exists high signal irregularity through the surface of the microarray image. The imperfection in the microarray image generation process causes noises of many types, which contaminate the resulting image. These errors and noises will propagate down through, and can significantly affect, all subsequent processing and analysis. Therefore, to realize the potential of such technology it is crucial to obtain high quality image data that would indeed reflect the underlying biology in the samples. One of the key steps in extracting information from a microarray image is segmentation: identifying which pixels within an image represent which gene. This area of spotted microarray image analysis has received relatively little attention relative to the advances in proceeding analysis stages. But, the lack of advanced image analysis, including the segmentation, results in sub-optimal data being used in all downstream analysis methods. Although there is recently much research on microarray image analysis with many methods have been proposed, some methods produce better results than others. In general, the most effective approaches require considerable run time (processing) power to process an entire image. Furthermore, there has been little progress on developing sufficiently fast yet efficient and effective algorithms the segmentation of the microarray image by using a highly sophisticated framework such as Cellular Neural Networks (CNNs). It is, therefore, the aim of this thesis to investigate and develop novel methods processing microarray images. The goal is to produce results that outperform the currently available approaches in terms of PSNR, k-means and ICC measurements.EThOS - Electronic Theses Online ServiceAleppo University, SyriaGBUnited Kingdo

Deep Cellular Recurrent Neural Architecture for Efficient Multidimensional Time-Series Data Processing

Efficient processing of time series data is a fundamental yet challenging problem in pattern recognition. Though recent developments in machine learning and deep learning have enabled remarkable improvements in processing large scale datasets in many application domains, most are designed and regulated to handle inputs that are static in time. Many real-world data, such as in biomedical, surveillance and security, financial, manufacturing and engineering applications, are rarely static in time, and demand models able to recognize patterns in both space and time. Current machine learning (ML) and deep learning (DL) models adapted for time series processing tend to grow in complexity and size to accommodate the additional dimensionality of time. Specifically, the biologically inspired learning based models known as artificial neural networks that have shown extraordinary success in pattern recognition, tend to grow prohibitively large and cumbersome in the presence of large scale multi-dimensional time series biomedical data such as EEG. Consequently, this work aims to develop representative ML and DL models for robust and efficient large scale time series processing. First, we design a novel ML pipeline with efficient feature engineering to process a large scale multi-channel scalp EEG dataset for automated detection of epileptic seizures. With the use of a sophisticated yet computationally efficient time-frequency analysis technique known as harmonic wavelet packet transform and an efficient self-similarity computation based on fractal dimension, we achieve state-of-the-art performance for automated seizure detection in EEG data. Subsequently, we investigate the development of a novel efficient deep recurrent learning model for large scale time series processing. For this, we first study the functionality and training of a biologically inspired neural network architecture known as cellular simultaneous recurrent neural network (CSRN). We obtain a generalization of this network for multiple topological image processing tasks and investigate the learning efficacy of the complex cellular architecture using several state-of-the-art training methods. Finally, we develop a novel deep cellular recurrent neural network (CDRNN) architecture based on the biologically inspired distributed processing used in CSRN for processing time series data. The proposed DCRNN leverages the cellular recurrent architecture to promote extensive weight sharing and efficient, individualized, synchronous processing of multi-source time series data. Experiments on a large scale multi-channel scalp EEG, and a machine fault detection dataset show that the proposed DCRNN offers state-of-the-art recognition performance while using substantially fewer trainable recurrent units

Implementations Of Novel Cellular Nonlinear And Cellular Logic Networks And Their Applications

Tez (Doktora) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2015Thesis (PhD) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2015Bu tez, doğrusal olmayan sistemler ailesinden gevşemeli osilatörler, lojik osilatörler, zaman gecikmeli kaotik osilatörler; bu sistemlerden kurulan ağlar, bunların elektronik gerçeklemeleri ve uygulama alanlarında katkılar sunmaktadır. Tez, iki hipotezi tartışır. Tezde, doğrusal olmayan dalga yayılımı için ortam olan iki boyutlu hücresel doğrusal olmayan ağlar, iki boyutlu hareket planlama problemlerinde hedefin gelecekteki durumlarını öngörmeye yarayan öznitelikler ürettiği gösterilmiştir. Ayrıca, zaman gecikmeli sistemlerde kullanılan, ürettiği ikili sembol dizileri gerçek rastgele bit dizisi olan, en az bir tane iki seviyeli çıkış veren geribesleme fonksiyonu vardır. İki hipotezli bu doktora çalışmasında, hücresel gevşemeli osilatör ağ uygulamaları ve zaman-gecikmeli kaotik osilatör gerçeklemeleri ağırlıklı araştırma sahaları olmuştur. Elde edilen çıktıların çoğu bu iki başlık altında toplanmıştır ve iki hipotez test edilmiştir. Gevşemeli osilatörler ile ilişkili çalışmalar doktora başlangıcından sonuna kadar geçen süreye yayılmıştır. Başlangıçta hedeflenen yeni bir hücresel gevşemeli osilatör ağ modeline başarıyla ulaşılmıştır. Zaman gecikmeli kaotik sistemler ile ilişkili çalışmalar ise tez çalışmalarına sonradan dahil olmuş, sürenin orta ve son kısmında yoğun olarak yürütülmüştür. Özetin devamında, tezin yazım organizasyonuna göre ana bölümler ve alt bölümler kısaca anlatılacak ve aralarındaki ilişki sunulacaktır. Giriş bölümünü takip eden ilk bölüm olan 'Hücreler' bölümünde beş osilatör modeli sunulmaktadır. İlk osilatör (Osilatör 1) çalışmalara referans olan gevşemeli osilatördür ve modelinde bir parça parça doğrusal fonksiyon bulunmaktadır. Bu fonksiyon, iki mutlak değer fonksiyonu ile gerçekleştirilebilir. Osilatör 2, yeni bir gevşemeli osilatör modelidir ve bu doktoranın orjinal önermelerindendir. Model yalnızca bir tane işaret (signum) fonksiyonu barındırır. Osilatör 3 ise lojik osilatör olmakla birlikte, Osilatör 1 ve 2'ye ait dinamik davranışın taklidini yapmaktadır. Kısaca, gevşemeli osilatörde mevcut iki durum deği ̧skeninin birbirine yakın (tepe) değerlerde bulunduğu, biri pozitif diğeri negatif iki tepe durum, ve bunlar arasında farklı yörüngeler üzerinden gerçekle ̧sen iki geçi ̧s durumu, Osilatör 3'teki dört durum ile modellenmi ̧stir. Lojik osilatörün, gev ̧semeli osilatöre davranı ̧ssal olarak benzetilerek sentezlenmesi tezin literatüre katkılarındandır. Osilatör 4 ise yeni bir zaman gecikmeli kaotik sistemi, önerdiği iki seviyeli çıkış veren bir doğrusal olmayan fonksiyon ile sunar. Modelinde bulunan doğrusal olmayan fonksiyonun seviye sayısı sistematik şekilde arttırılarak çok sarmallı çekici üreten kaotik model elde edilmiştir. Osilatör 5 olarak anılacak olan bu modelde doğrusal olmayan fonksiyonun genelleştirilmesi verilir. Yeni önerilen doğrusal olmayan foksiyonları ile hem Osilatör 4 modeli hem de Osilatör 5 modeli tezin literatüre katkılarındandır. Üçüncü ana bölüm olan 'Ağlar'da, beş osilatörden ilk dördü kullanılmakta ve farklı iki tip ağ kurulmaktadır. Osilatör 1, 2 ve 3 ile hücresel doğrusal olmayan ağlar oluşturulmuş, Ağ 1, 2 ve 3 isimleri verilmiştir. Dördüncü osilatör (kaotik zaman gecikmeli osilatör) ile farklı bir tip ağ kurulmuştur. Ağ 1 referans modeldir ve tezde bilgilendirme amacıyla bulunur. Her üç ağ üzerinde, doğrusal olmayan dalgalardan, otodalga ve yürüyen dalganın üretilmesi ve yayılması gösterilmiştir. Ağ 2 ve Ağ 3 için otodalga ve yürüyen dalgaları üreten bağlantı kuralları ve parametreler tezde önerilen yeniliklerdendir. Üç ağda aranan ilerleme, ardı ardına ve lokasyonu değişen kaynak ile üretilen yürüyen dalgaların, 2 boyutlu uzayda iç içe geçmiş ve Doppler Etkisini ortaya çıkarmış dalga çeperleri oluşturmasıdır. Çalışmalarda üç ağda da Doppler Etkisinin gözlenmesi başarılmıştır. Ağların hücreleri otonom osilasyon yapan dinamikte iken otodalga yayılmakta, tezde açıklanan kurallar ile çift kararlı (bistable) dinamiğe sahip kılındıklarında ise yürüyen dalga yayılabilmektedir. Ağ 1, 2 ve 3, beş farklı metrik ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma esnasında hücreler çift kararlı davranışa ayarlanmış, yürüyen dalga yayılmıştır. Metrik 1, dalga çeperi geçiş periyodu olan d büyüklüğünün çözünürlüğüdür. Ağ 3 neredeyse 2 değere nicelenmiş d üretebilir, Ağ 2 dört farklı değerde, Ağ 1 çok daha fazla değerde d üretebilir. Tez, Doppler Etkisinin sonucu olarak kaynak hareketi ile ilişkilenen d değişkeninin analizini uygulama kısmında kullanır. Dolayısıyla, d'nin niceleme seviyesindeki fazlalık, analiz işleminde sonuçların keskinliğini etkiler. Metrik 2 elektronik gerçekleme karmaşıklığıdır. Ağ 3'ün lojik devre olması sebebiyle, modele uygun gerçekleme az sayıda transistor ile mümkündür. Ağ 1 ve 2 ise sürekli zamanlı modellere sahip olduğundan analog devre olarak gerçeklenebilir. Modele uygun, yüksek doğrulukta çalışacak, gerçeklemenin karşılaştırıcı, toplayıcı, integre edici, kuvvetlendirici, çoklayıcı gibi bileşenleri çok sayıda transistor gerektirir. Ağ 1 gerçeklemesi, daha karmaşık olan doğrusal olmayan fonksiyonu sebebi ile Ağ 2 gerçeklemesinden karmaşık olacaktır. Metrik 3 uzaysal-zamansal çalışma bölgesinde ağ üzerinde yayılan dalga çeperlerinin yayılma hızıdır. Sürekli zaman modelli Ağ 1 ve Ağ 2'de hız saniye birim zamanda değerlendirilirken, ayrık zamanlı Ağ 3'te hız iterasyon adımına göre değerlendirilmektedir. Ancak, modellerin sayısal yöntemler ile çözümü, her üçünü de ayrık zamanlı ve karşılaştırılabilir hale getirir. Buna göre Ağ 3 en hızlı dalga yayılan ağdır. Ağ 2'de de Ağ 1'e göre daha hızlı dalga yayılır. Metrik 4, ağdaki hücrelerin (1 ve 2'de) eyer noktaları arasındaki hareketlerinde geçen süre ve (3'te) tepe durumlar arasındaki hareketlerinde geçen süredir. Metrik 3'teki gibi, yeni durumuna en hızlı yerleşen hücreler Ağ 3'tekiler, daha yavaş yerleşenler Ağ 2'dekiler, ve en yavaş yerleşenler Ağ 1'dekilerdir. Yerleşme hızı, giriş işareti ile yeni dalga yaratma sıklığını üstten sınırlandıran bir büyüklük olarak değerlendirilmelidir. Yayılan dalga çeperlerinin eğriliği Metrik 5'tir. Ağ 3'te yayılan yürüyen dalga ve otodalga çeperleri dörtgen şeklindedir. Ağ 2'te otodalgalar dörtgen şekilde yayılırken, yürüyen dalga için parametre araştırmasında, uygulanan bir ofset ile sistem dinamiği sekizgen dalga çeperi üretecek hale getirilmiştir. Ağ 1 çember şekle sahip dalga formları yayabilmesi sayesinde diğer ikisine göre uygulamalarda avantajlı konuma gelmektedir. Ağlar ana bölümünün içerdiği son ağ bir boyutlu, tek yönlü bağlantıya sahip zaman gecikmeli hücrelerden kurulu ağdır. Bu ağ, kaotik osilatörler arasında sezgisel (anticipating) senkronizasyonun kurulabildiğini göstermektedir. Takip eden ana bölümde Hücreler ve Ağlar bölümünden modellerin bir kısmının gerçeklemesi için yapılan çalışmalar sunulmaktadır. Ağ 1'in ileri Euler metodu ile ayrıklaştırılmış hali sayısal sistem olarak tasarlanmış ve seçilen Sahada Programlanabilir Kapı Dizisi (Field Programmable Gate Array, FPGA) üzerinde gerçeklenmiştir. Yapılan gerçeklemede, 2008'de gerçeklenen kayan nokta sayı formatıyla çalışan aritmetik devreler yerine sabit nokta aritmetiği kullanılmıştır. Devrenin çalışma performansı ve FPGA üzerinde kapladığı alan açısından referans tasarım ile karşılaştırması sunulmuştur. Ayrıca, Grafik İşleme Birimi (Graphics Processing Unit, GPU) üzerinde yine Ağ 1 modeline ilişkin benzetim sonuçları elde edilmiştir ve gerek Merkezi İşlem Birimi (Central Processing Unit, CPU) üzerinde çalışan benzetimlerden, gerek FPGA gerçeklemelerinden daha yüksek performans elde edilmiştir. Ağ 3'ün gerçeklemesi FPGA'larda var olan ve günümüzde hala geliştirilmekte olan bir özelliğin ağ gerçeklemesine katkısı incelenerek yapılmıştır. Dinamik Kısmi Yeniden Yapılandırma (Dynamic Partial Reconfiguration, DPR) adlı bu özellik, ile sayısal devrenin bir kısmı çalışırken diğer bir kısmı değiştirilebilir. Bu özellik, Ağ 3'ün bazı hücrelerinin çalışma esnasında değiştirilmesi sağlanacak şekilde kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, FPGA alanından tasarruf sağlanmış fakat öte yandan yalnızca özelliğin aktif tutulmasını sağlayan ek alan tüketimi sorunu da tespit edilmiştir. Bu doktora çalışmasındaki elektronik gerçeklemelerin çoğunluğu zaman gecikmeli sistemler (Osilatör 4, 5) ve ağları (Ağ 4) için yapılmıştır. İki seviyeli doğrusal olmayan fonksiyonla önerilen yeni modelin en büyük avantajı gecikme hattının gerçeklenmesinde görülür. Sayısal devre elemanlarından DEĞİL kapısı (evirici tampon, inverting buffer) ve tutucular, özellikle D tipi tutucu (flip-flop) ile ikili işaretler geciktirilebilir. Senkron tutucular ile yapılan gerçeklemede örneklemeli (sampled-data) sistem modeli kullanılması uygun olur. Bu ana başlık altında anlatılan gerçeklemenin ilki hem DEĞİL kapısı gibi asenkron cevap verebilen (saat işaretsiz) hem de tutucu dizisi kadar uzun gecikme süresi sağlayabilen bir gecikme hattı yapı taşıdır. Tezde, Asenkron Gecikme Çiftleyici (Asynchronous Delay Doubler, ADD) adı verilen bu yeni devre ile iç içe kullanım sayesinde üstel artan gecikme süreleri elde edilebilmiş, bu sayede zaman sabiti büyük olan ayrık analog integrator devrenin ihtiyaç duyduğu uzun gecikme sağlanabilmiştir. Osilatör 4'ün analog integrator, D tipi tutucu gecikme hattı gerçeklemesi; analog integrator, ADD gecikme hattı gerçeklemesi; sayısal integrator, DEĞİL kapısı gecikme hattı gerçeklemesi aynı ana bölümde alt bölümler olarak sunulmaktadır. Bunları Osilatör 5'in analog integrator, D tipi tutucu gecikme hattı gerçeklemesi; Ağ 4'ün analog integrator, D tipi tutucu gecikme hattı geçeklemesi ve yine Ağ 4'ün sayısal integrator, D tipi tutucu gecikme hattı gerçeklemesi takip eder. Sonuçlardan önceki son bölüm olan 'Uygulamalar' ana bölümü, iki bölümden oluşur. İlkinde Ağ 1, kestirim yapılmaksızın geribeslemeli hareket planlama algoritmasında kullanılır. Ardından Doopler Etkisini ve onunla üretilen yeni özniteliği kullanan öngörülü geribeslemeli hareket planlama algoritması sunulmaktadır. Öngörülü planlama tezin içerdiği yeniliklerdendir. Geribeslemeli hareket planı, ayrıklaştırılmış uzayda uzayın her ayrık parçası için bir hareket vektörünün hesaplanmış olduğu plandır. Uzayın, ayrıklaştırılmış olması sebebiyle hücresel doğrusal olmayan ağlarla modellenmesi mümkün olur. Bu ağlar üzerinde dalga hedef noktadan doğar. Dalga yayıldıkça, çeperin ulaştığı hücreler geliş açısını tespit ve kayıt ederek geribeslemeli hareket planı oluşturur. Bu yöntemde geribesleme ifadesinden kasıt, planlama için yayılan dalganın tüm ağa dağılması dolayısıyla modellenen fiziksel dünyanın tüm noktaları için çözümün bulunmuş olması, bu sayede hedefe giden yolların tek seferde, tüm hücreler için aynı anda tespit edilmesidir. Üretilen sonucu kullanan sistem rota üzerinde hata yapsa da elde edilen çözüm sayesinde yeniden hesaplamaya gerek kalmaksızın hedefe doğru ilerlemesi mümkün olmaktadır. 'Uygulamalar'daki bir diğer alt bölümde de zaman gecikmeli Osilatör 4'ün rasgele bit dizisi üretiminde kullanımı konusunda elde edilen araştırma sonuçları verilmiştir. Önerilen kaotik sistemlerin gecikme hattından çıkan bit dizisi rasgele sayı olarak kabul edilir ve NIST'in istatistiksel test ortamıyla dizi sınanır. Uygun düşük hızda yapılan örnekleme sonucunda testi başarıyla geçen bit dizileri elde edilebilektedir. Ayrıca sezgisel senkronizasyon sağlayan ağ ile Osilatör 4 tabanlı rastgele bit üreticisinin gelecekte üretteceği değerlerin önceden tespit edilebildiği gösterilmiştir. Tez boyunca yürütülen çalışmalarda, yeni modeller, yenilikçi gerçeklemeler ve yeni uygulamalara ulaşılmıştır. Her ne kadar tez organizasyonu, hücreler, ağlar, gerçeklemeler ve uygulamalar bölümleriyle yapılmış olsa da içeriği oluşturan çalışmalar, farklı alt bölümlerin bir arada ele alındığı şekilde yürütülmüştür. Bu sebeple, tez çalışması boyunca yayınlanmış olan veya hakem değerlendirmesinde bulunan bildiri ve makaleler farklı alt bölümlerden parçalar ihtiva etmektedir. Çalışma süresince 8 uluslararası konferans bildirisi sunulmuş, 5 dergi makalesi ve 1 kitap bölümü yayınlanmıştır. Ayrıca henüz hakemlik süreci tamamlanmayan 1 dergi makalesi mevcuttur.This thesis is a consistent and coherent reorganization of studies on two topics of nonlinear systems. First topic includes Relaxation Oscillators and logic oscillators with similar behavior which are locally coupled and the resulting Cellular Nonlinear Networks (CNN) are utilized for a predictive motion planning algorithm. Nonlinear waves, especially autowave and traveling wave, have been studied and their system model, coupling schemes, parameters, and inputs generating both types of nonlinear waves are explained. The research covers two implementations of selected CNN and compares their digital circuit (FPGA prototyping), CPU simulation and GPU simulation performances. The research is focused on the Doppler Effect occurrence of the propagated nonlinear waves. A novel nonlinear wave propagation based feedback motion planning algorithm which utilizes the Doppler Effect and generates a prediction for the future state of target object has been proposed. The comparisons which reveals the effect of Doppler Effect are reported. The results prove that a tracker even slower than the target may catch it using the proposed algorithm. This new method of motion planning needs two layers of oscillator based CNNs. Two types of relaxation oscillators (one of them is a new model) and the logic oscillator have been tested for the algorithm. Novel models of chaotic time-delay systems are introduced in the thesis as the second topic. The proposed binary output nonlinearity makes the oscillator generate a mono-scroll chaotic attractor. This thesis also proposes a generalization of the binary output nonlinear function, which is a quantized output nonlinearity. The generalized nonlinearity yields a multi-scroll attractor. Both systems are modelled as sampled-data models, because the binary delay lines are constructed by digital components (D-type flip-flops). The research on implementations of these oscillators has been expanded with binary inverting buffers (NOT gates) and asynchronous digital state machines. These systems successfully generate true random bit sequences without the need for post-processing. Up-to-date NIST's statistical test suite is used for the tests of bit sequences and successful throughput rates are reported. The jitter on the NOT gate based delay line is utilized as physical noise and all-digital implementation supported by the jitter also passed the statistical tests. The thesis merges research parts and reorganize the outputs under four titles: cells, networks, implementations and applications.DoktoraPh

Memristor Platforms for Pattern Recognition Memristor Theory, Systems and Applications

In the last decade a large scientific community has focused on the study of the memristor. The memristor is thought to be by many the best alternative to CMOS technology, which is gradually showing its flaws. Transistor technology has developed fast both under a research and an industrial point of view, reducing the size of its elements to the nano-scale. It has been possible to generate more and more complex machinery and to communicate with that same machinery thanks to the development of programming languages based on combinations of boolean operands. Alas as shown by Moore’s law, the steep curve of implementation and of development of CMOS is gradually reaching a plateau. It is clear the need of studying new elements that can combine the efficiency of transistors and at the same time increase the complexity of the operations. Memristors can be described as non-linear resistors capable of maintaining memory of the resistance state that they reached. From their first theoretical treatment by Professor Leon O. Chua in 1971, different research groups have devoted their expertise in studying the both the fabrication and the implementation of this new promising technology. In the following thesis a complete study on memristors and memristive elements is presented. The road map that characterizes this study departs from a deep understanding of the physics that govern memristors, focusing on the HP model by Dr. Stanley Williams. Other devices such as phase change memories (PCMs) and memristive biosensors made with Si nano-wires have been studied, developing emulators and equivalent circuitry, in order to describe their complex dynamics. This part sets the first milestone of a pathway that passes trough more complex implementations such as neuromorphic systems and neural networks based on memristors proving their computing efficiency. Finally it will be presented a memristror-based technology, covered by patent, demonstrating its efficacy for clinical applications. The presented system has been designed for detecting and assessing automatically chronic wounds, a syndrome that affects roughly 2% of the world population, through a Cellular Automaton which analyzes and processes digital images of ulcers. Thanks to its precision in measuring the lesions the proposed solution promises not only to increase healing rates, but also to prevent the worsening of the wounds that usually lead to amputation and death

Symmetry in Chaotic Systems and Circuits

Symmetry can play an important role in the field of nonlinear systems and especially in the design of nonlinear circuits that produce chaos. Therefore, this Special Issue, titled “Symmetry in Chaotic Systems and Circuits”, presents the latest scientific advances in nonlinear chaotic systems and circuits that introduce various kinds of symmetries. Applications of chaotic systems and circuits with symmetries, or with a deliberate lack of symmetry, are also presented in this Special Issue. The volume contains 14 published papers from authors around the world. This reflects the high impact of this Special Issue

18th IEEE Workshop on Nonlinear Dynamics of Electronic Systems: Proceedings

Proceedings of the 18th IEEE Workshop on Nonlinear Dynamics of Electronic Systems, which took place in Dresden, Germany, 26 – 28 May 2010.:Welcome Address ........................ Page I Table of Contents ........................ Page III Symposium Committees .............. Page IV Special Thanks ............................. Page V Conference program (incl. page numbers of papers) ................... Page VI Conference papers Invited talks ................................ Page 1 Regular Papers ........................... Page 14 Wednesday, May 26th, 2010 ......... Page 15 Thursday, May 27th, 2010 .......... Page 110 Friday, May 28th, 2010 ............... Page 210 Author index ............................... Page XII

Non-Standard Sound Synthesis with Dynamic Models

Full version unavailable due to 3rd party copyright restrictions.This Thesis proposes three main objectives: (i) to provide the concept of a new generalized non-standard synthesis model that would provide the framework for incorporating other non-standard synthesis approaches; (ii) to explore dynamic sound modeling through the application of new non-standard synthesis techniques and procedures; and (iii) to experiment with dynamic sound synthesis for the creation of novel sound objects. In order to achieve these objectives, this Thesis introduces a new paradigm for non-standard synthesis that is based in the algorithmic assemblage of minute wave segments to form sound waveforms. This paradigm is called Extended Waveform Segment Synthesis (EWSS) and incorporates a hierarchy of algorithmic models for the generation of microsound structures. The concepts of EWSS are illustrated with the development and presentation of a novel non-standard synthesis system, the Dynamic Waveform Segment Synthesis (DWSS). DWSS features and combines a variety of algorithmic models for direct synthesis generation: list generation and permutation, tendency masks, trigonometric functions, stochastic functions, chaotic functions and grammars. The core mechanism of DWSS is based in an extended application of Cellular Automata. The potential of the synthetic capabilities of DWSS is explored in a series of Case Studies where a number of sound object were generated revealing (i) the capabilities of the system to generate sound morphologies belonging to other non-standard synthesis approaches and, (ii) the capabilities of the system of generating novel sound objects with dynamic morphologies. The introduction of EWSS and DWSS is preceded by an extensive and critical overview on the concepts of microsound synthesis, algorithmic composition, the two cultures of computer music, the heretical approach in composition, non- standard synthesis and sonic emergence along with the thorough examination of algorithmic models and their application in sound synthesis and electroacoustic composition. This Thesis also proposes (i) a new definition for “algorithmic composition”, (ii) the term “totalistic algorithmic composition”, and (iii) four discrete aspects of non-standard synthesis