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히트 클러스터링: 두 판 사이의 차이
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== 개괄 == | |||
히트 클러스터링은 검출기로부터 측정된 원초데이터(raw data)를 1차 분석하는 과정으로서, 이를 통해 여러 '''의미 있는 물리적 정보를 추출하는 과정입니다.''' 히트 클러스터링을 하여 물리적 정보를 측정하는 과정에느 찾아낼 수 있는, 그리고 찾아내고자 하는 물리적 정보는 '''위치 정보'''이며, 위치 정보를 추출하는 과정에서 다른 사항에 찾아낼 수 있는 경우도 있습니다. | |||
=== 인접한 히트 찾기 === | |||
==== 거리 기준 ==== | |||
* <math>L^1</math> 거리 (Manhattan-Taxicab Distance) | |||
* <math>L^2</math> 거리 (Euclidean Distance) | |||
* <math>L^p</math> 거리 (Minkowski Distance) | |||
==== 알고리즘 ==== | |||
클러스터링에 쓰는 알고리즘은 다음과 같습니다. | |||
* Naive : <math>O\left( n^2 \right)</math> | |||
* Barnes Hut : <math>O\left( n \log n \right)</math> | |||
=== 위치 추정 === | |||
<math>n</math>개의 검출 지점 <math>X_{i}</math> 위치의 좌표로부터 하나의 값 <math display="inline">V</math>를 구하기 위해 다음 공식을 따르며, 이는 일반적으로 말하는 가중평균(무게중심법)과 같습니다. <math display="block">V = \frac{\sum_{i=1}^{n}W_{i}X_{i}}{\sum_{i=0}^{n}W_{i}}</math>가중값 <math>W_i</math>는 바이너리 픽셀 (ADC 값이 존재하지 않는 경우나, 신호 세기를 구별할 수 없는 경우) 1로 일괄 적용합니다. ADC 값이 있는 경우 그 값을 그대로 <math>W_i</math>로 적용하기도 하나, 신호 세기에 대한 반응 함수를 한번 적용한 값을 활용하기도 합니다. 이는 telescope 실험을 통해 검출기와 그 세팅별로 최적화되는 값 함수를 찾아야 합니다. | |||
== 이슈 == | |||
=== 해상도 한계 === | |||
=== 간접 클러스터링 === | |||
=== 핫 픽셀 === | |||
=== 바이너리 픽셀 === | |||
== 시뮬레이션 == | |||
== 기타 등등 == | |||
* 트래킹 클러스터 | |||
== 참고 == | |||
https://github.com/Isaac-Kwon/alpex | |||
https://github.com/Isaac-Kwon/qupid | |||
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