基于新 Clusterer 框架的 Timepix3 数据实时聚类、可视化与分类
仪器与探测器
2019-10-30 v1
摘要
随着下一代 Timepix3 混合像素探测器的出现,新的可能性和挑战也随之而来。Timepix3 将 1.98 的有源传感器面积分割为 256 x 256 像素的方阵。在每个像素中,到达时间(ToA,时间分辨率为 1.56 )和超过阈值时间(ToT,能量)以数据驱动(即自触发)的读出方案同时测量。本文提出了一个用于数据采集、实时聚类、可视化、分类和数据保存的框架。所有这些任务均可在线执行,直接通过 UDP 协议从多个读出端进行。聚类是基于像素逐一决策,从未必按时间排序的像素数据流中重建的。为实现快速的空间像素到聚类匹配,采用了非平凡的数据结构(四叉树)。此外,利用并行性(即多线程架构)进一步提升框架性能。这种实时聚类具有事件在线过滤与分类的优势。该软件支持所有主流操作系统(macOS、Windows 和 Linux),并提供图形与命令行界面,从而确保了通用性。实时聚类及应用滤波方法的性能通过安装在 CERN 的 ATLAS 和 MoEDAL 实验中的 Timepix3 网络数据进行了演示。
引用
@article{arxiv.1910.13356,
title = {Real-time Timepix3 data clustering, visualization and classification with a new Clusterer framework},
author = {Lukáš Meduna and Benedikt Bergmann and Petr Burian and Petr Mánek and Stanislav Pospíšil and Michal Suk},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.13356},
year = {2019}
}
备注
4 pages, 3 figures. Proceedings of the CTD/WIT 2019, No. PROC-CTD19-105. Presented at Connecting the Dots and Workshop on Intelligent Trackers (CTD/WIT 2019) Instituto de F\'isica Corpuscular (IFIC), Valencia, Spain April 2-5, 2019