analyse_em888
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analyse_em888 [2021/01/20 15:59] acqilc [Etude des hits par piste] |
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| ==== Construction des hits dans l'IRPC ==== | ==== Construction des hits dans l'IRPC ==== | ||
| - | ''__**DANS TOUTE L'ETUDE SUIVANTE, ON E TIENT PAS COMPTE DE L'ANGLE DES PISTES ET DE LEUR VARAITION DE LARGEUR**__'' | + | ''__**DANS TOUTE L'ETUDE SUIVANTE, ON NE TIENT PAS COMPTE DE L'ANGLE DES PISTES ET DE LEUR VARAITION DE LARGEUR**__'' |
| Chaque hit correspond à une piste vue des 2 cotés. Du fait de la géomètrie, le signal coté HR (T0) parcourt au maximum 150 cm et celui coté LR(T1) au minimum 220 cm. On peut donc sélectioné les hits avec T1>T0, au décalage des TDCs près. | Chaque hit correspond à une piste vue des 2 cotés. Du fait de la géomètrie, le signal coté HR (T0) parcourt au maximum 150 cm et celui coté LR(T1) au minimum 220 cm. On peut donc sélectioné les hits avec T1>T0, au décalage des TDCs près. | ||
| Line 140: | Line 140: | ||
| Pour essayer de comprendre l'origine des hits déplacés, on peut regarder le nombre de pistes touchées à grand rayon (HR) et petit rayon (LR) dans le cas où un hit est associé à la trace ou pas: | Pour essayer de comprendre l'origine des hits déplacés, on peut regarder le nombre de pistes touchées à grand rayon (HR) et petit rayon (LR) dans le cas où un hit est associé à la trace ou pas: | ||
| - | {{ :align:methodologie:run1793_missedpattern.png |}} | + | {{ :align:methodologie:run1793_missedpattern.png |}} |
| + | |||
| + | On remarque que les cas où aucun hit n'est associé correspondent soit à l’absence de signal coté LR soit à un signal important ($N_{strip} \ge 5$) coté HR. On peut supposer que cet effet est dû à une diaphonie interne au PETIROC quand de nombreux canaux déclenchent simultanément. Cet effet disparaît en augmentant le seuil comme il sera montré dans les résultats de cette étude. | ||
| Malgré ce bruit résiduel on peut définir une nouvelle efficacité intégrée en sélectionnant les hits où | Malgré ce bruit résiduel on peut définir une nouvelle efficacité intégrée en sélectionnant les hits où | ||
| Line 166: | Line 168: | ||
| On reconstruit le nombre de clusters suivant par evenement: | On reconstruit le nombre de clusters suivant par evenement: | ||
| - | {{ :align:run1761_clusternclus.png?400 |}} | + | {{ :align:methodologie:run1793_clusternclus.png |}} |
| La taille moyenne de tous les clusters est donnée par: | La taille moyenne de tous les clusters est donnée par: | ||
| - | {{ :align:run1761_clusterclustersize.png?400 |}} | + | {{ :align:methodologie:run1793_clusterclustersize.png |}} |
| - | et celle du cluster le plus proche de la trace ( dX<6 cm et dY<10) | ||
| - | {{ :align:run1761_clusterclustersizeassociated.png?400 |}} | ||
| + | et celle du cluster le plus proche de la trace ( dX<6 cm et dY<10) | ||
| - | De nouveau on reconstruit des clusters dans et hors de l'acceptance: | + | {{ :align:methodologie:run1793_clusterclustersizeassociated.png |}} |
| - | {{ :align:run1761_clusterxyall.png?400 |}} | ||
| - | La distribution du cluster le plus proche de l'extrapolation donne: | + | De nouveau on reconstruit des clusters dans et hors de l'acceptance sur la figure de gauche |
| - | {{ :align:run1761_clusterxymin.png?400 |}} | + | {{ :align:methodologie:run1793_clusterxyallmin.png |}} |
| + | |||
| + | La distribution du cluster le plus proche de l'extrapolation est sur la figure de droite. | ||
| La distance du plus proche à la trace nous donne | La distance du plus proche à la trace nous donne | ||
| - | {{ :align:run1761_clusterdxdyselected.png?400 |}} | + | {{ :align:methodologie:run1793_clusterdxdyselected.png |}} |
| où l'on découvre encore une contamination par du bruit de lecture. | où l'on découvre encore une contamination par du bruit de lecture. | ||
| - | Mais si l'on applique la coupure précédente ( dX<6 cm et dY<10) on obtient | + | Mais si l'on applique la coupure précédente ( $\delta ({\rm cluster-Extrapolation}) \le 10$ cm on obtient |
| - | {{ :align:run1761_clusterxyselected.png?400 |}} | + | {{ :align:methodologie:run1793_clusterxyselected.png |}} |
| On voie que dans ce cas on perd environ 2 % d'efficacité dû à ce bruit de lecture. | On voie que dans ce cas on perd environ 2 % d'efficacité dû à ce bruit de lecture. | ||
| Line 200: | Line 203: | ||
| On définit l'efficacité de reconstruction de cluster par: | On définit l'efficacité de reconstruction de cluster par: | ||
| - | $$ \epsilon_{cluster} = \frac{N \times ~ 1 ~ cluster (dX<6 ~ cm ~, ~ dY<10)}{N_{tk}}$$ | + | $$ \epsilon_{cluster} = \frac{N \times ~ 1 ~ cluster (\delta ({\rm cluster-Extrapolation}) \le 10 ~cm)}{N_{tk}}$$ |
| - | ==== Evaluation du bruit ==== | + | ===== Evaluation du bruit ===== |
| Pour évaluer le bruit physic dans la chambre, on déplace la fenêtre de sélection en temps de | Pour évaluer le bruit physic dans la chambre, on déplace la fenêtre de sélection en temps de | ||
| Line 220: | Line 223: | ||
| $ \epsilon_{cluster} $ est l'efficacité de reconstruction des clusters | $ \epsilon_{cluster} $ est l'efficacité de reconstruction des clusters | ||
| + | |||
| + | ===== Efficacites locales ===== | ||
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| + | {{ :align:methodologie:analyse1793_extrapolation.png |}} | ||
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| + | {{ :align:methodologie:analyse1793_localandefficiency.png |}} | ||
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| + | {{ :align:methodologie:analyse1793_selectedlocalandefficiency.png |}} | ||
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| + | {{ :align:methodologie:analyse1793_localefficiency.png |}} | ||
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| + | {{ :align:methodologie:analyse1793_selectedlocalefficiency.png |}} | ||
analyse_em888.1611158352.txt.gz · Last modified: 2021/07/10 23:20 (external edit)
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