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Diagnostica e reiezione di eventi spuri per (reti di) rivelatori di onde gravitazionali ovvero come superare le differenze tra il rumore modellabile (gaussiano.

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Presentazione sul tema: "Diagnostica e reiezione di eventi spuri per (reti di) rivelatori di onde gravitazionali ovvero come superare le differenze tra il rumore modellabile (gaussiano."— Transcript della presentazione:

1 Diagnostica e reiezione di eventi spuri per (reti di) rivelatori di onde gravitazionali ovvero come superare le differenze tra il rumore modellabile (gaussiano e stazionario) e il rumore di AURIGA (non stazionarietà, presenza di eventi spuri, attività criogeniche, presenza di rumori ambientali e sismici......): esperienza maturata durante il primo anno di presa dati. Sistema di analisi dati 1.2 per AURIGA - Filtraggio dei dati - Stima adattiva dei parametri del filtro - Segnale vs/ Rumore - Decimazione (compressione dei dati) - Ricostruzione degli eventi Ricerca Eventi Ampiezza ed SNR Tempo di Arrivo Calcolo del 2

2 Schema del sistema di acquisizione dati di AURIGA [Nucl. Phys. B49 (1996) 104] Tape 35 GBytes UTC Time (GPS) Data Acquisition WorkStation Slow Signals Accelerometers Seismometers electtromagnetic probes On-Line Analysis WorkStation Hard Disk 9 GBytes GPIBMXI Ethernet ADC 16 bit 200 Hz ADC 23 bit 5 KHz VXI bus Signal from Antenna IRQ Readout Board Synchronization Apparatus RS-232 MXI 10 MHz External Clock Synchronization Signals ADC GPIB Slow Signals Termometers Fluxes Pressures

3 Procedura per lanalisi dei dati rumore stocastico dellintero apparato funzione di trasferimento del rivelatore segnale allingresso del rivelatore segnale alluscita dellamplificatore Lo spettro di potenza del rumore e la funzione di trasferimento del rivelatore sono rapporti di polinomi il sistema e caratterizzato da N P poli, N P zeri e da una costante di calibrazione: 4 N P +1 parametri reali

4 Dati Raw Dati Sbiancati Dati Filtrati alla Filtraggio del segnale gravitazionale in due fasi Filtro sbiancante Filtro di Matching per segnali di tipo F( ) =1 Matching del segnale Espansione di Karhunen-Loève Segnali noti Segnali sconosciuti Amplitude A F( ) H( ) + ( ) A F( ) H( )/S 1/2 ( ) + ( ) A F( ) |H( )| 2 /S( ) + ( ) 1/S 1/2 ( ) H * ( ) /S( ) m ( ) S( ) = L * ( ) L( ) S 1/2 ( ) = L( ) F( )

5 Implementazione digitale del filtraggio con ARMA y(n) = P 1 y(n-1) + P 2 y(n-2) + C 0 x(n) + C 1 x(n-1) + C 2 x(n-2) y(n) = Q 1 y(n+1) + Q 2 y(n+2) + A 0 x(n) + A 1 x(n+1) x(...) = Campioni in ingresso y(...) = campioni in uscita Sensibilita allampiezza della trasformata di Fourier del segnale gravitazionale h( ): h( ) min = s Un impulso con una durata di 1 ms: h min ovvero SNR 40 per M 10 kpc Rumore alluscita del filtro - =911 Hz + =929 Hz - =0.7 s + =0.7 s

6 Adattamento dei parametri parametri del filtro di Wiener Tolleranze del rivelatore | opt ± | / opt ± 20% SNR / SNR 1% | ω ± | 0.3 ± t a μs parametri ω ± adattati parametri opt ± adattati

7 Stima del Segnale e del Rumore buffer sbiancati per stimare S( ) e w curtosis<0.15 correlazione <0.04 scarto dati > 3 w >95% dei dati buffer filtrati per stimare T eff (= f ) curtosis<0.6 scarto dati > 3 f >95% dei dati w e f aggiornate in media mobile di 15 minuti per il calcolo di SNR e 2 buffer analizzati Buffer di rumore Per la stima del rumore modellabile i buffer di dati (90 sec 8192 dati) devono essere gaussiani Buffer di segnale Troppi eventi periodo vetato

8 Ricerca degli eventi impulsivi Filtraggio WK Decimazione Ricerca Eventi Calcolo del 2 Dati grezzi 1.7 Gbytes/giorno (Real time o tape) Dati Compressi 77 Mbytes/giorno (Hard Disk) Eventi sopra soglia (IGEC) Ampiezza, Tempo di Arrivo, 2 eventi al giorno dovuti al rumore gaussiano (parametri di AURIGA): # Eventi > 3 # Eventi > 4 # Eventi > 4.5 # Eventi > 5 Calcolo orario dei parametri del filtro (filtraggio adattivo)

9 Ricerca di eventi impulsivi 2 SNR Time (sec) Soglia = 3 Evento dati filtrati decimati ( w = 1 sec) Uscita del filtro di Wiener dati filtrati nel continuo

10 Compressione dati FILTRATI: –Banda ridotta Hz [ ] Hz – 2.2 GBytes di dati filtrati per anno –Ricostruzione dati raw (differenti filtraggi) –Ricerca sogenti periodiche –Ricerca fondo stocastico Decimazione dei dati filtrati Spettro di potenza dati filtrati Produzione dati sbiancati decimati – Calcolo del 2 – Adattamento del filtro Filtro inverso (filtro sbiancate) nel dominio della frequenza c frequenza di campionamento ( ) D fattore di decimazione (70) m intero positivo (26)

11 Identificazione degli eventi: reiezione degli spuri con il test del [Nucl. Phys. B48, 104 (1996)] In pratica si applica il filtro sbiancante che diagonalizza ij : Per gli eventi trovati sopra soglia vengono calcolati gli scarti che devono soddisfare il test del 2 Il filtro di Wiener massimizza la funzione di verosimiglianza L exp[- ( )] rispetto allampiezza A (e altri parametri del segnale): campioni di dati raw campioni di dati sbiancati

12 Test del : reiezione degli spuri [Nucl. Phys. B49, 104 (1996)] Time (sec) Antenna SNR Tranducer SNR Elettrical SNR SNR un mese eventi di AURIGA (Montecarlo pd = 50 Hz) Ant Ele Tra

13 Eventi candidati ed Eventi spuri nei dati di AURIGA il modo meno e poco eccitato ovviamente qualunque altro segnale gravitazionale con struttura spettrale nella banda del rivelatore può eccitare i modi in modo asimmetrico: modi normali di black holes etc.....

14 Nel dominio della Frequenza

15 2 in un giorno quieto

16 2 in un giorno disturbato Prima del veto 2 Dopo il veto 2 Simulazioni

17 Veti da operatore & automatici Riempimento 1K pot Transfer di Elio Liquido Attività Varie Reset Squid Veti proposti operatore Calibrazione Veti proposti analisi

18 Rete di rivelatori paralleli

19 AURIGA-NAUTILUS June 98 finestra di coincidenza 1 s

20 EXPLORER-NAUTILUS June 98 finestra di coincidenza 1 s

21 EXPLORER-AURIGA June 98 finestra di coincidenza 1 s


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