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Type: Tese
Title: Reconstrução de energia para calorímetros finamente segmentados
Other Titles: Energy reconstruction for finely segmented calorimeters
Author: Peralva, Bernardo Sotto-Maior
First Advisor: Cerqueira, Augusto Santiago
Co-Advisor: Seixas, José Manoel de
Referee Member: Duque, Carlos Augusto
Referee Member: Nóbrega, Rafael Antunes
Referee Member: Begalli, Márcia
Referee Member: Lima Netto, Sérgio
Resumo: Esta tese apresenta técnicas de processamento de dados para a detecção de sinais e estimação de energia usando calorimetria de altas energias. Os calorímetros modernos possuem milhares de canais de leitura e operam sob alta taxa de eventos. Tipicamente, a reconstrução da energia envolve etapas de detecção e estimação, e é baseada na medida da amplitude do sinal (digitalizado) recebido. Os métodos empregados, atualmente, em experimentos de altas energias são baseados em técnicas de minimização da variância e selecionam os sinais de interesse a partir da estimação da energia. Este trabalho explora o uso de filtros casados para a detecção de sinais e faz uso de uma calibração para a estimação da energia dos sinais. Na abordagem proposta, os parâmetros aleatórios do pulso processado (fase e deformação) e a estatística do ruído de fundo são considerados no projeto do filtro digital, aumentando seu desempenho. No caso particular de experimentos onde a probabilidade de empilhamento de sinais é alta, uma outra solução, baseada na desconvolução linear de sinais para estimação de energia, é discutida. As técnicas propostas nesta tese foram implementadas offline e aplicadas no calorímetro de telhas (TileCal) do ATLAS no LHC. Foram utilizados sinais simulados, assim como dados reais adquiridos durante a operação nominal do LHC. Os estimadores propostos apresentaram menor erro quando comparados aos métodos empregados em calorímetros modernos e estão, atualmente, sendo validados para serem utilizados no TileCal.
Abstract: This thesis presents data processing techniques of signal detection and energy estimation for high energy calorimetry. Modern calorimeters have thousands of readout channels and operate at high event rate conditions. Typically, the energy reconstruction involves both detection and estimation tasks, and it is based on the amplitude estimation of the received digitized signal. The current methods employed by high energy experiments are based on variance minimization techniques, and the valid signals are selected based on the energy estimation. This work explores the use of a technique based on Matched Filter for signal detection, and it makes use of a calibration factor to estimate the energy. In the proposed approach, the stochastic parameters of the pulse (phase and deformation) and the statistics from the background are considered for the filter design in order to increase performance. In particular cases, where the signal pile-up is likely to occur, another promising technique, based on linear signal deconvolution is discussed. The techniques proposed in this thesis were implemented offline and applied on the ATLAS Tile Calorimeter (TileCal) at LHC. Both simulated signals and real data acquired during nominal LHC operation were used. The proposed estimators presented smaller error with respect to the methods currently used in modern calorimeter systems, and they have been extensively tested to be used in TileCal.
Keywords: Detecção e Estimação de Sinais
Filtro Casado
Empilhamento de Sinais
Física de Altas Energias
Signal Detection and Estimation
Matched Filter
Signal Pile-up
High Energy Physics
CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Juiz de Fora
Institution Initials: UFJF
Department: Faculdade de Engenharia
Program: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
Access Type: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/243
Issue Date: 11-Sep-2015
Appears in Collections:Doutorado em Engenharia Elétrica (Teses)



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