Procesamiento digital de señal aplicado a la detección de partículas energéticas

La Espectroscopía aplicada a la Electrónica Nuclear tiene como fin la caracterización de las partículas energéticas que llegan a un determinado detector. Esta caracterización se lleva a cabo mediante el procesamiento de señal en cadenas de detección. La precisión en la caracterización de estas partículas se denomina resolución. El análisis de la resolución en sistemas de espectroscopia analógicos ha sido profundamente estudiado en estas últimas cuatro décadas. Dicha resolución es inversamente proporcional al ruido que se genera en los detectores y la electrónica asociada. Este ruido puede tener diferente espectro de frecuencia dependiendo de los componentes del detector o del tipo de cadena de detección utilizada. Con el desarrollo de los circuitos integrados, la electrónica digital se ha utilizado en estas cadenas de detección, desplazando el uso de su equivalente analógica, con las correspondientes ventajas que conlleva ?inclusión de varias etapas en un único circuito integrado, menor volumen y consumo, reconfigurabilidad, etc.? Sin embargo, este cambio de tecnología, de analógico a digital, incrementa la complejidad de la cadena de detección y el número de fuentes de ruido. Esto es debido principalmente a que en el esquema básico de una cadena de detección se añaden dos nuevos elementos: un Conversor Analógico-Digital (ADC) y un conformador digital, ambos situados antes de la etapa de análisis del pulso. Este trabajo de investigación estudia la influencia en la resolución total del sistema de espectroscopía de los parámetros debidos a su implementación en electrónica digital, como pueden ser el orden del conformador, la frecuencia de muestreo, el ruido de cuantización o el tipo de conformación. Además se han desarrollado distintos algoritmos que permiten averiguar la frecuencia de muestreo y conformaciones óptimas, para una cadena de detección de partículas energéticas determinada, con el objetivo de realizar una detección más eficaz. Para acelerar la ejecución de dichos algoritmos se han implementado en hardware utilizando dispositivos reconfigurables del tipo FPGA (Field Programmable Gate Array). Otros trabajos de investigación anteriores se podrían clasificar como "investigación básica" dirigidos fundamentalmente a la adquisición de nuevos conocimientos sin incluir trabajos experimentales. Sin embargo en este trabajo de investigación los diferentes algoritmos propuestos han sido sintetizados y probados utilizando FPGAs, por lo que puede considerarse "investigación aplicada"

Procesamiento digital de señal aplicado a la detección de partículas energéticas

La Espectroscopía aplicada a la Electrónica Nuclear tiene como fin la caracterización de las partículas energéticas que llegan a un determinado detector. Esta caracterización se lleva a cabo mediante el procesamiento de señal en cadenas de detección. La precisión en la caracterización de estas partículas se denomina resolución. El análisis de la resolución en sistemas de espectroscopia analógicos ha sido profundamente estudiado en estas últimas cuatro décadas. Dicha resolución es inversamente proporcional al ruido que se genera en los detectores y la electrónica asociada. Este ruido puede tener diferente espectro de frecuencia dependiendo de los componentes del detector o del tipo de cadena de detección utilizada. Con el desarrollo de los circuitos integrados, la electrónica digital se ha utilizado en estas cadenas de detección, desplazando el uso de su equivalente analógica, con las correspondientes ventajas que conlleva ?inclusión de varias etapas en un único circuito integrado, menor volumen y consumo, reconfigurabilidad, etc.? Sin embargo, este cambio de tecnología, de analógico a digital, incrementa la complejidad de la cadena de detección y el número de fuentes de ruido. Esto es debido principalmente a que en el esquema básico de una cadena de detección se añaden dos nuevos elementos: un Conversor Analógico-Digital (ADC) y un conformador digital, ambos situados antes de la etapa de análisis del pulso. Este trabajo de investigación estudia la influencia en la resolución total del sistema de espectroscopía de los parámetros debidos a su implementación en electrónica digital, como pueden ser el orden del conformador, la frecuencia de muestreo, el ruido de cuantización o el tipo de conformación. Además se han desarrollado distintos algoritmos que permiten averiguar la frecuencia de muestreo y conformaciones óptimas, para una cadena de detección de partículas energéticas determinada, con el objetivo de realizar una detección más eficaz. Para acelerar la ejecución de dichos algoritmos se han implementado en hardware utilizando dispositivos reconfigurables del tipo FPGA (Field Programmable Gate Array). Otros trabajos de investigación anteriores se podrían clasificar como "investigación básica" dirigidos fundamentalmente a la adquisición de nuevos conocimientos sin incluir trabajos experimentales. Sin embargo en este trabajo de investigación los diferentes algoritmos propuestos han sido sintetizados y probados utilizando FPGAs, por lo que puede considerarse "investigación aplicada"

Unfolding and unfoldability of digital pulses in the z-domain

The unfolding (or deconvolution) technique is used in the development of digital pulse processing systems applied to particle detection. This technique is applied to digital signals obtained by digitization of analog signals that represent the combined response of the particle detectors and the associated signal conditioning electronics. This work describes a technique to determine if the signal is unfoldable. For unfoldable signals the characteristics of the unfolding system (unfolder) are presented. Finally, examples of the method applied to real experimental setup are discussed.Ministerio de Economía y Competitivida

Unfolding using deep learning and its application on pulse height analysis and pile-up management

Traditionally, electronics for pulse processing can be modeled as linear transfer functions. In contrast, due to the fact that artificial Neural Networks (NNs) are generally non-linear systems, their behavior against noise is significantly different as in linear systems. We take advantage of this non-linearity to achieve acceptable Signal-to-Noise Ratios (SNR) with a extremely short shaping time. This article shows an approach to a concrete NN named U-net as pulse shaper. It filters the pulses and return them unfolded solving the pile-up problem, and even estimates the height of the pulses when there has been saturation in the detector. In this article, the NN architecture and results using simulated pulses and real pulses from scintillators are shown. The results clearly show the effectiveness of the approach

Filtering of pulses from particle detectors using neural networks by dimensionality reduction

This article presents a comparison between different filtering methods based on dimensionality reduction for pulses generated on particle detectors. This reduction has been carried out using Neural Networks (NNs). In particular, three topologies have been used: Autoencoders (AEs), Denoising Autoencoders (DAEs) and Restricted Boltzmann Machines (RBMs). A detailed explanation of these methods, a noise reduction analysis, filtering with simulated data and processing of pulses from a neutron detector have been carried out to verify the feasibility of using these NNs as pulse filters.Junta de Comunidades de Castilla-La ManchaAgencia Estatal de Investigació

Filtering of pulses from particle detectors by means of Singular Value Decomposition (SVD)

This paper presents a novel methodology to filter pulses coming from particle detectors. It is based on variable-in-time convolutions in which one of the operands is the input pulse and the other is a vector that changes with every convolution step. This is equivalent to multiply every incoming pulse by a filtering matrix. The coefficients of this matrix are computed by applying a Singular Value Decomposition (SVD) factorization over a set of training pulses. A detailed explanation of this SVD-filtering methodology, a noise filtering analysis, simulations and filtering of pulses coming from a neutron monitor were carried out to verify its feasibility.Agencia Estatal de Investigació

Impact of colored noise in pulse amplitude measurements: A time-domain approach using differintegrals

In particle detectors, pulse shaping is the process of changing the waveform of the pulses in order to maximize the signal to noise ratio. This shaping usually only takes into account white, pink (flicker) and red (brownian) noise. In this paper, a generalization of noise indexes as a function to an arbitrary f_ noise type, where _ is a real number, is presented. This generalization has been created using the differintegral operator, defined in Fractional Calculus. These formulas are used to calculate the Equivalent Noise Change (ENC) in detector particle systems.Ministerio de Ciencia e Innovació

Synthesis of optimal digital shapers with arbitrary noise using simulated annealing

This paper presents the structure, design and implementation of a new way of determining the optimal shaping in time-domain for spectrometers by means of simulated annealing. The proposed algorithm is able to adjust automatically and in real-time the coefficients for shaping an input signal. A practical prototype was designed, implemented and tested on a PowerPC 405 embedded in a Field Programmable Gate Array (FPGA). Lastly, its performance and capabilities were measured using simulations and a neutron monitor.Ministerio de Ciencia e InnovaciónJunta de Comunidades de Castilla-La Manch

Synthesis of optimal digital shapers with arbitrary noise using a genetic algorithm

This paper presents structure, design and implementation of a novel technique for determining the optimal shaping, in time-domain, for spectrometers by means of a Genetic Algorithm (GA) specifically designed for this purpose. The proposed algorithm is able to adjust automatically the coefficients for shaping an input signal. Results of this experiment have been compared to a previous simulated annealingalgorithm. Finally, its performance and capabilities were tested using simulation data and a real particle detector, as a scintillator.Ministerio de Ciencia e Innovació

Trajectory determination at Muon Impact Tracer and Observer (MITO) using artificial neural networks

We propose a method for the determination of the impact point of muons in each of the two detection planes of the Muon Impact Tracer and Observer (MITO) telescope, which is part of the ORCA (Antarctic Cosmic Ray Observatory). The method uses the relative pulse height obtained by the four photomultipliers associated to the scintillator with the Adaptable and Reconfigurable Acquisition Con- cept for Nuclear Electronics (ARACNE) data adquisition module. These pulses are processed with an Artificial Neural Network (ANN) previously trained with the GEANT4 model of the detector. With the impact point in both MITO planes, we estimate the angle of inci- dence of these particles with in order to evaluate the isotropy of the incident particles. To validate the method, real data from recorded by MITO in Livingston Island, Antarctica have been used to evaluate the feasibility of this method and its application to space weather.Agencia Estatal de Investigació