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Analisi di Veto ed identificazione di glitches

Marina Del Prete

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Veto analisi per i Burst-Noise Hunting

Non si conosce la forma d’onda dei Burst -> si cercano eventi transienti (brevi nel tempo - alti SNR) in Frangia Scura.Gli eventi di rumore visti in Frangia Scura possono essere scambiati per eventi buoni e devono quindi essere riconosciuti ed eliminati.-> La veto analisi cerca in modo statistico gli eventi transienti in Frangia Scura coincidenti con eventi nei canali ausiliari. Una volta stabiliti i canali da vetare si pulisce la Frangia Scura dagli eventi rumorosi -> L’analisi sui singoli eventi ad alto SNR permette di capirne la natura.

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Analisi di un segmento in Science Mode

Step 0: i Raw Data sono trattati con un metodo di de-noising e ricostruzione basato sull’analisi Wavelet (Elena):

1. WDF (Wavelet Detector Filter): attraverso una combinazione di diversi tipi di wavelet ricostruisce gli SNR dei diversi eventi (SNR vs GPS)

2. Wavelet: Attraverso il tipo di wavelet Daub24 ricostruisce le ampiezze degli eventi con più alto SNR ( Ampiezze vs GPS)

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Analisi di un segmento in Science Mode

Step1: si verifica se vi sono “loudest events” in Frangia Scura in coincidenza con i canali di rumore ambientale

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Analisi di un segmento in Science Mode

Step2:trovati gli eventi coincidenti con più alto SNR se ne ricostruisce l’evento in ampiezza e se ne studiano le caratteristiche:distribuzione temporale nei vari canali

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Esempio della determinazione dei punti inziali di eventi in vari canali

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Analisi di un segmento in Science Mode

…spettrogrammi e li si confrontano con eventi dalle caratteristiche note.

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Analisi di un segmento in Science Mode

Step3: si verifica che i canali studiati si possano vetare

Step4: si pulisce Frangia Scura dai glitches dovuti ai canali che si possono usare nel veto.

Veto Analisi

La base di partenza è stata un programma in matlab di N. Christensen

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Dark Fringe channelEnviromental channel

Veto Analisi

Si ha un picco in Frangia ScuraSi ha un picco in Frangia Scura e nel canale di rumore ambientale

E’ un possible evento buono E’ possibile che il segnale in Frangia Scura sia un glitch

E’ opportuno applicare un Veto sulSegnale in Frangia Scura

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Veto Analisi

Nntv = # eventi sopra soglia e usati per vetare dal canale di rumore Nnt= # eventi sopra soglia nel cananle di rumore

Use Percentage = 100 * ( Nntv/ Nnt)

Veto Efficiency = 100 * (Nstv/ Nst)

t = finestra di vetotn = intervallo di tempo tra due picchi del canale di rumore < t

Dead time = 100 * (Nnt * t – overlap)/run time

Nstv = # eventi sopra soglia e vetati nel canale di Frangia Scura

Nst = # eventi sopra soglia nel canale di Frangia scura

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Veto AnalisiHo sviluppato un metodo di analisi per applicare il Veto

Studio dei parametri applicati: soglie sui canali ausiliari e veto windows. Al variare delle soglie e della finestra di veto si osserva il numero di eventi usati nell’analisi, il valore dell’ Use Percentage.

SNR>=10

SNR<=100N° events is about 100

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Veto AnalisiStudio dei parametri di Veto: Use Percentage, Veto

Efficiency e Dead Time. Stabilito il range di soglie e finestre di veto buoni si studiano i valori di use percentage, veto efficiency e dead time per decidere se il canale è da vetare

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Metodo per rendere più sicuro il veto riducendo il numero di coincidenze casuali.

Decisi i canali che possono essere vetati e con quali finestre di veto e soglie per stabilire quante delle coincidenze trovate siano casuali:

– Si shifta nel tempo Frangia Scura di alcuni secondi– Si applica la veto analisi con i parametri scelti e si

ricalcola il valore dello Use Percentage

Veto Analisi

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Sviluppo di un programma in ROOT che svolge questa analisi. Il programma è per classi:

– Classe dell coincidenze-> vetoClass.C– Classe di Veto -> coincClass.CProgrammi chiamanti sono: Veto.C, plotVeto.C,

shiftVeto.CvetoClass:– Metodi per leggere i dati e calcolare le lunghezze->

leggi() e ReadSignal()– Metodi per calcolare, considerare solo l’overlap tra i

segnali di rumore e Frangia Scura e calcolare il tempo di Run considerato-> OverlapChan(), UseOverlap e ScittimeOverlap()

– Metodo per applicare i tagli sugli SNR-> CutOnSNR()

Veto Analisi

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– Metodi per ordinare nel tempo i segnali-> TimeSorting()

– Metodi per shiftare nel tempi Frangia scura con e senza tagli-> ShiftDF() e ShiftDFCut()

coincClass:– Metodo per applicare le finestre di Veto-> SetDt()– Metodi per trovare le coincidenze per il canale di

rumore e di Frangia Scura-> FindCoinc() e Unique()

– Metodo per calcolare il tempo morto, tiene conto di quante finestre di veto sono in overlap ->DeadTimeN()

Veto Analisi

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Veto Analisi

Veto:–Carica le classi, definisce i nomi dei segnali–Definisce i parametri di veto: Use percentage, veto Efficiency, Dead Time. –Definisce le time windows–Applica l’ overlap tra frangia Scura ed il canale di rumore –Applica le time windows e le soglie sui segnali–Calcolo i parametri di veto–Salva il # coincidenze di DF e rumore e i parametri di veto per ogni soglia e time window applicata.

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plotVeto:– Plot di #eventi rumore vs SNR per ogni Time Windows – Plots Use percentage, Veto Efficiency, Dead Time vs

time Windows per ogni soglia sul rumore definita– Plots Use Percentage, Veto Efficiency vs Dead Time

Veto Analisi

shiftVeto:–Si applicano la veto window, le soglie sul canale di rumore, la Use Percentage e la Veto Efficiency trovate –Si applica un serie di soglie a partire da quella scelta precedentemente sugli SNR di Frangia Scura –Si ricalcolano i parametri Use Percentage, Veto Efficiency e si calcolano i rapporti tra questi parametri e quelli ottenuti senza shiftare i tempi di frangia Scura

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Se opportuno si passa a ripulire Frangia Scura

Risultati di veto

Segm7Segm8

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Segmenti pronti per essere analizzati con la Veto analisi

• Tutti i segmenti del VSR1 di Frangia Scura (~280 segmenti)

• Tutti i canali di sismografi, magnetometri, microfoni e i tre di power supply (45 canali):

dal segmento 7 al 12 (7,8,9 in studio o già studiati con la veto analisi)

E inoltre i segmenti: 93,259, 278, 279,280 pronti o parzialmente pronti (già in studio 259,279 in studio per eventi di fulmine)

Nota in preparazione sugli eventi trovati in coincidenza con i magnetometri che interessa prevalentemente i segmenti 7-8-259-278-279:Study of magnetic disturbances in the Dark Fringe

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Passi futuri

• Applicare su più canali di rumore contemporaneamente Veto.C

• Aggiungere protezioni al programmma ed inserirli in pyNap

• Usare grid per il denoising e la ricostruzione dei dati• Cominciare la stesura di un catalogo di eventi di

rumore con caratteristiche note e caratterizzarli come eventi.

• Provare una procedura di matched filter con queste forme d'onda ed il segnale di frangia scura per la ripulitura del segnale

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Problemi incontrati

• Problemi legati al centro di calcolo:1. Prima è stato tolto lo spazio disco che ci era

stato messo a disposizione2. Poi il progressivo spegnimento delle farm a

Cascina3. Poi il trasferimento dei dati a Bologna

->Senza o quasi preavviso4. Shutdown a Bologna dal 25 marzo-7 aprile5. Lentezza di calcolo a Bologna (almeno 4 volte

più lento da due o tre per ottenere i dati di un canale di rumore ad un minimo di ua settimana)