для задачи листа, решаемой методом обратной задачи, без получении
оптимальной калибровочной выборки для построения дерева.
Метод обратной задачи успешно используется авторами настоящей
работыи конкурирует с методом ближайшей четверки.
Метод виртуальной выборки.
Идея метода заключается в пред-
варительном генерировании так называемой виртуальной калибровоч-
ной выборки. Следуя данному методу, необходимо создать выборку
до построения дерева вариантов. Опишем, что именно представляет
собой виртуальная калибровочная выборка и каким образом она со-
здается.
Для того чтобысоздать виртуальную калибровочную выборку, не-
обходимо, используя исходную калибровочную выборку, как и в пре-
дыдущем методе, численно решить задачу (5). Далее с использованием
полученных функций зависимости зарядов от координат, в пределах
всего поля зрения прибора с постоянным шагом вдоль двух коорди-
нат
х
и
у
формируются виртуальные события, т. е. координаты
х
и
у
и соответствующие им заряды
q
1
, q
2
, . . . , q
n
. Виртуальные события
не получаются регистрацией фотонов КЧД, а “правдоподобно при-
думываются” с использованием решения задачи (5), что и объясняет
название, выбранное для таких событий. Сформированная выборка из
виртуальных событий называется виртуальной калибровочной выбор-
кой и используется для построения дерева вариантов. Задача листа в
этом случае решается описанным ранее методом усреднения. Метод
усреднения работает в этом случае существенно лучше, нежели с ре-
альной выборкой, поскольку ложные события (шум второго вида) в
виртуальной калибровочной выборке отсутствуют, что ранее являлось
главным недостатком этого метода.
Метод виртуальной выборки работает эффективнее методов усред-
нения и ближайшей четверки, но уступает методу обратной задачи.
Это происходит вследствие того, что виртуальная калибровочная вы-
борка отличается от реальной отсутствием шума первого вида. Это
несколько ухудшает адекватность выбора порогов при разбиении ка-
либровочной выборки в процессе построения дерева и приводит к
неточному покрытию пикселями поля зрения прибора. Для усовер-
шенствования этого метода можно искусственно добавлять шум пер-
вого вида к зарядам
q
1
, q
2
, . . . , q
n
виртуальных событий. Однако дис-
персия шума первого вида сложным образом изменяется в пределах
поля зрения прибора и неодинаково ведет себя для разных зарядов.
Добавление шума первого вида с дисперсиями, недостаточно хорошо
соответствующими действительным значениям, не улучшает конеч-
ный результат. Если продвигаться по пути улучшения алгоритма в
80 ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2009. № 1
