A 10-Gb/s two-dimensional eye-opening monitor in 0.13-μm standard CMOS

An eye-opening monitor (EOM) architecture that can capture a two-dimensional (2-D) map of the eye diagram of a high-speed data signal has been developed. Two single-quadrant phase rotators and one digital-to-analog converter (DAC) are used to generate rectangular masks with variable sizes and aspect ratios. Each mask is overlapped with the received eye diagram and the number of signal transitions inside the mask is recorded as error. The combination of rectangular masks with the same error creates error contours that overall provide a 2-D map of the eye. The authors have implemented a prototype circuit in 0.13-μm standard CMOS technology that operates up to 12.5 Gb/s at 1.2-V supply. The EOM maps the input eye to a 2-D error diagram with up to 68-dB mask error dynamic range. The left and right halves of the eyes are monitored separately to capture horizontally asymmetric eyes. The chip consumes 330 mW and operates reliably with supply voltages as low as 1 V at 10 Gb/s. The authors also present a detailed analysis that verifies if the measurements are in good agreement with the expected results

A 10Gb/s eye-opening monitor in 0.13μm CMOS

An eye-opening monitor circuit in 0.13 μm CMOS operates from 1 to 12.5Gbit/s at 1.2V supply. It maps the input eye to a 2D error diagram with 68dB mask error dynamic range. Left and right halt of the eye are monitored separately to capture asymmetric eyes. Tested input amplitude is from 50 to 400mV. The chip consumes 330mW and works at 10Gb/s with a supply voltage as low as 1V

Semi-supervised learning through hierarchical clustering for interactive aerospace image analysis

A new semi-supervised classification algorithm based on the non-parametric clustering algorithm HCA is proposed. The algorithm obtains hierarchical segmentation result where additional classes that are not represented in the training samples can be found. High performance of the algorithm allows using it in interactive mode. Experimental studies confirm that the proposed algorithm provides aerospace image classification in conditions of limited number of training samples

Experimental evaluation of nonparametric clustering algorithms for image segmentation

Experimental evaluation of 12 nonparametric clustering algorithms for image segmentation was made. Algorithms developed in FRC ICT are compared to ones from ENVI, ELKI and Smile software packages. Seven model datasets were generated to estimate clustering accuracy. The computational efficiency was evaluated using digital photographs and fragments of multispectral images obtained from WorldView-2 satellite

Classification of Hyperspectral Images with High Spatial Resolution

В статье предлагается новый вычислительно эффективный метод спектрально-текстурной классификации гиперспектральных изображений высокого пространственного разрешения, основанный на использовании ансамблевого алгоритма кластеризации ECCA. При классификации используется предположение, что в локальной области изображения для текстур одного типа процентное содержание пикселей из разных кластеров примерно одинаково, а для разных типов текстур, как правило, отличается. Для предлагаемого классификатора не требуются обучающие выборки большого объема. Достаточно задать всего лишь несколько представителей каждого класса. Приводятся результаты экспериментов с модельными и реальными изображениями, подтверждающие эффективность предложенного методаА new computationally efficient spectral-texture classification method for high spatial resolution hyperspectral images is proposed. This method is based on the ensemble clustering algorithm ECCA. Classification method is based on the assumption that the percentage of pixels from different clusters in local image regions is approximately the same for the fixed texture type and differs for different types of textures. The proposed classification method does not require large amount of training samples. It is enough to set only few representatives of each class. Experiments on models and real-world data are described proving the effectiveness of the proposed metho

Assessment of Lakes Areas by Sentinel-2 Satellite Data

В работе приводятся результаты сравнительного анализа известных методов выделения водной поверхности по спутниковым данным серии Sentinel-2 для определения площадей озер. Предлагается новый метод автоматического определения площадей водоемов на основе субпиксельного анализа смешанных пикселей. Изложены результаты экспериментальных исследований с использованием спутниковых изображений высокого пространственного разрешения, которые показывают, что предлагаемый метод обеспечивает существенное снижение зависимости результатов от пространственного разрешения съемкиThe paper presents the results of the comparative analysis of the water extraction methods applied to Sentinel-2 satellite data. An effective method for automatic determination of the lakes areas based on subpixel analysis of mixed pixels is proposed. The results of experimental studies based on high spatial resolution satellite images are presented, and they show that the proposed method provides significant reduction in the dependence of the obtained results on the spatial resolutio

Classification of Hyperspectral Images with High Spatial Resolution

В статье предлагается новый вычислительно эффективный метод спектрально-текстурной классификации гиперспектральных изображений высокого пространственного разрешения, основанный на использовании ансамблевого алгоритма кластеризации ECCA. При классификации используется предположение, что в локальной области изображения для текстур одного типа процентное содержание пикселей из разных кластеров примерно одинаково, а для разных типов текстур, как правило, отличается. Для предлагаемого классификатора не требуются обучающие выборки большого объема. Достаточно задать всего лишь несколько представителей каждого класса. Приводятся результаты экспериментов с модельными и реальными изображениями, подтверждающие эффективность предложенного методаА new computationally efficient spectral-texture classification method for high spatial resolution hyperspectral images is proposed. This method is based on the ensemble clustering algorithm ECCA. Classification method is based on the assumption that the percentage of pixels from different clusters in local image regions is approximately the same for the fixed texture type and differs for different types of textures. The proposed classification method does not require large amount of training samples. It is enough to set only few representatives of each class. Experiments on models and real-world data are described proving the effectiveness of the proposed metho