рамках такого подхода, то необходимо детальное исследование харак-
теристик шума первого вида и их использование при моделировании
виртуальной калибровочной выборки. Более перспективным, вероят-
но, является построение виртуальной выборки следующим образом:
взять реальную выборку и “очистить” ее от шума второго вида. Такую
процедуру можно провести, найдя центры
n
-мерных пятен (анало-
гично методу обратной задачи) и исключив из выборки все события,
отстоящие от центра более, чем это может быть обусловлено шумом
первого вида.
Метод анализа кривых.
Данный метод можно назвать обобщени-
ем метода ближайшей четверки. Подобно тому, как в этом методе вы-
делялись четыре калибровочные точки, вносящие наибольший вклад
в элементарную выборку, в данном методе тоже проводится анализ
вкладов в нее различных точек. По объему этих вкладов для каждой
элементарной выборки строится гладкая аппроксимирующая кривая,
отображающая зависимость объема вклада в элементарную выборку
от координат источника. Максимум такой кривой уже является при-
ближенным решением задачи листа, но из-за статистических флукту-
аций такое решение обычно бывает недостаточно точным. Поэтому
информации о координатах максимума недостаточно и следует анали-
зировать форму кривых. Сравнивая кривые, можно уточнить взаимное
расположение листьев в поле зрения.
Метод анализа кривых устойчив при работе с коллекторными си-
стемами, отличающимися существенной неоднородностью разреше-
ния прибора в пределах поля зрения.
Подводя итог анализу методов решения задачи листа, укажем, что
наиболее эффективным и перспективным является метод обратной за-
дачи, а наиболее простым в реализации среди имеющих практически
приемлемую эффективность — метод ближайшей четверки.
Работа с деревом вариантов.
Построив корневое дерево вариан-
тов и вычислив соответствующие каждой элементарной выборке ко-
ординатысобытия, исходную задачу (1) следует решать следующим
способом: каждое новое зарегистрированное событие, координаты ко-
торого требуется определить в реальном времени, перемещается по
дереву вариантов от корня к листьям. Выполняется сравнение соответ-
ствующего заряда с определенными при калибровке порогами этого
заряда в узле дерева (номер заряда для сравнения также содержится
в узле дерева). Перемещаясь по дереву от корня к листу и выбирая
нужную ветвь, событие оказывается отнесенным к некоторой точке
поля зрения с координатами
x
и
y
(рис. 9). Эти координатыполучены
на основе анализа элементарной выборки (см. ранее).
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2009. № 1 81
