Schnelle Pulsformanalyse Neues Konzept zur Pulsformanalyse  Wavelet Transformation  Schnelle Datensuche (Hamming-Abstand)  Ergebnisse bei Einfach- Wechselwirkungen  Komplexe-Wechselwirkungen für AGATA-Ge-Detektoren  -Spektroskopie von exotischen Kernen bei v/c = 40%

E  [keV] Counts ohne Doppler Korrektur 84 Kr (113 AMeV) + Au (0.4 g/cm 2)   -Spektroskopie mit relativistischen Strahlen Dopplerverschiebung (bei v/c  40% etwa 1.5) Dopplerverbreiterung  /  ~ sin(  γ )  γ Detektormaße ~ 7 cm (Länge, Durchmesser) Abstand zum Target ~ 70 cm   1  1 Dopplerverschiebung Lorentz-Boost E  [keV] Counts Kr 2 +  0 + FWHM ~ 1.5 % θγθγ 

Die Ge-Cluster Detektoren des RISING Spektrometers RingAngle [deg] Distance [mm] Resolution [%] Efficiency [%] Total: EUROBALL Cluster Detektoren mit 105 Ge Kristallen

Rekonstruktion der  -Wechselwirkungen AGATA: Energieauflösung: ~0,7% Nachweiswahrscheinlichkeit: ~40% Targetabstand: 15 cm RISING: Energieauflösung: 1-3% Nachweiswahrscheinlichkeit: ~3% Targetabstand: 70 cm RISING AGATA  ~ 3º  ~ 1º

Messung der Pulsformen Pulsformanalyse zur Berechnung der Wechselwirkungsorte Hochsegmentierter Ge-Detektor (x,y,z,E,t) i Digitale Elektronik zur Aufnahme und Bearbeitung der Signale 

Pulsformanalyse

Radius:S3 Signalanstiegszeit Azimuthal-Winkel:S4-S2/(S4+S2) Asymmetry Segmentierte Detektorsignale S4 S3 S2 S1 Pulsformanalyse Spiegelladung

Konzept zur Pulsformanalyse Wavelet- Transformation Datenbasis mit Wavelet-transformierten und binarisierten Pulsformen Datenbasis mit Wavelet-transformierten und binarisierten Pulsformen Hamming-Abstand zur Datensuche Bestimmung des Lösungsraums Berechnung des Schwerpunktes Binarisation Wavelet- Koeffizienten Binäre Darstellung Lösungsraum Hamming-Abstand Pulsform

Die Wavelet-Transformation Bei der Wavelet-Transformation wird die Pulsform in eine Zeit-Frequenz-Darstellung gebracht und die Wavelet-Koeffizienten berechnet. Bei dieser Transformation wird eine Faltung zwischen der Pulsform und dem Wavelet durchgeführt. s = Skalierung  = Verschiebung

Wavelet-Transform

Hoch- (HP) und Tiefpass (LP) Filter Es werden Informationen über verschiedene Zeitintervalle gesammelt.

Implementierung von HP und LP Filtern Das Haar-Wavelet berechnet mittlere Steigungen über verschiedene Zeitfenster

Test der Wavelet-Transformation Euklidischer Abstand Wavelet-Abstand vs. Akzeptanzschranke

Binarisierung und Hamming-Abstand Beispiel der Binarisierung: Wavelet-Koeffizient Binärer-Koeffizient1001 Der Abstand zweier binärer Datenblöcke wird mit Hilfe des Hamming-Abstands ermittelt Hamming-Abstand = Gemessene Wechselwirkung in binärer Darstellung Wechselwirkung aus der Datenbasis Segmentierte Detektorsignale S4 S3 S2 S1 Spiegelladung

Test des Hamming-Abstands Euklidischer Abstand Hamming-Abstand vs. Akzeptanzschranke

 = 1 mm 2 Elemente gefunden  = 3 mm 5 Elemente gefunden  = 8 mm 3 Elemente gefunden  = 0 mm 1 Element gefunden Mittlere Genauigkeit  ±1 mm Mittlere Berechnungszeit ~100  s pro Ereignis Test der Methode

Komplexe Wechselwirkungen

Hamming-Schranke bei 65 Komplexe Wechselwirkungen

Es sind zwei verschiedene Hamming-Schranken zu definieren. Jeder Hamming-Schranke ist ein Euklidsches Intervall zuzuordnen. Komplexe Wechselwirkungen

not all combinations of wavelet coefficients can be truly converted in to a binary representation + + Komplexe Wechselwirkungen

Zusammenfassung  Das AGATA-Spektrometer generiert ein beachtliches Datenvolumen  Wavelet-Transformation & Binarisation erlauben eine sehr schnelle Bestimmung der Wechselwirkungsorte ~100  s pro Ereignis (Pentium M 1.7GHz) ~ 1 mm Genauigkeit  Eine online Dopplerkorrektur ist durchführbar  Für komplexe  -Wechselwirkungen muss die Pulsformanalyse noch optimiert werden.

Vielen Dank

~ 100 keV ~1 MeV ~ 10 MeV  -Quant Energie Die drei Wichtigsten Wechselwirkungen Photoeffekt Compton-Effekt Paarbildung

Schwellwert Gewichte Künstliche Neuronale Netze Neuron

3D Scantisch