Układ kompresji z dopasowaną transformacją falkową podwójnej gęstości dla detektora cząstek

• Autorzy: Półchłopek W. , Rumian M.

Warianty tytułu

EN

Matched DDWT ROI compression engine for the imaging particle detector

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł prezentuje projekt nowego procesora Podwójnej Gęstości Dyskretnej Transformacji Falkowej (ang. DDWT) z użyciem filtru dopasowanego i ekstrakcją ROI (ang. ROI - region of interest). Układ zbudowano w celu detekcji cząstek elementarnych w eksperymencie ICARUS (ang. Imaging Cosmic And Rare Underground Signals). Układ wyszukujący ROI zaprojektowany jest w oparciu o analizę szumową i filtrację dopasowaną Wienera oraz DDWT, w celu efektywnej implementacji. Dla poprawienia jakości detekcji wykorzystuje również filtry niedopasowane będące sąsiednimi poziomami DDWT. Zaimplementowano w pełni 32-kanałowy (o przepływności 160MBps) procesor w tanim układzie FPGA dzięki zaletom szybkiej, stałoprzecinkowej transformacji falkowej (FIAWT) [9].

EN

A new multirate DDWT (Double Density Wavelet Transform) matched filter ROI (region of interest) processor for the ICARUS (Imaging Cosmic And Rare Underground Signals) particle detector [1] has been designed. The ROI extraction engine is based on matched and unmatched Wiener filtering using coupled DWT and DDWT processing. High throughput image-like ICARUS detector data (160MBps data rate per crate) is able to be compressed 600 times using multi-stage compression with ROI extraction. The 32-channel (160MBps data rate) processor has been fully implemented in a low cost FPGA device thanks to Fast Integer Arithmetic Wavelet Transform (FIAWT) [9] algorithm implementation. The paper presents analysis of the ICARUS detector signal and noise using Wiener optimal filtering (Sections 1 and 2) [5, 10]. The main part of the paper deals with a new concept of detection scheme using the Wiener matched filter in multirate DDWT implementation instead of useless in the real-time CWT detection [4] (Sections 3 and 4). The ROI compression results and false detection ratio are given in Table 1 and Section 5. FPGA implementation summary of the ROI extraction engine (Section 6), the block diagram of the ROI processor (Fig. 4) and conclusions (Section 7) are also included.

Słowa kluczowe

PL

detekcja sygnałów; algorytmy przetwarzania sygnałów; filtry Wienera; transformacje spektralne; systemy czasu dyskretnego

EN

signal detection; signal processing algorithms; Wiener filters; spectral transformations; real-time systems

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2011
• Tom: R. 57, nr 1
• Strony: 67--69
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys., tab., wzory

Twórcy

autor

Półchłopek W.

autor

Rumian M.

• Katedra Elektroniki, Akademia Górniczo-Hutnicza, Al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków,

Bibliografia

• [1] Amerio S., [et al.], Półchłopek W., [et al.], (ICARUS Collabo-ration): Design, construction and tests of the ICARUS T600 detector. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment, Volume: 527, Issue: 3, July 21, pp. 329-410, ELSEVIER SCIENCE 2004.
• [2] Ankowski A.,[et al.], W. Półchłopek, [et al.], (ICARUS Collabo-ration): Energy reconstruction of electromagnetic showers from π0 decays with the ICARUS T600 Liquid Argon TPC. Acta Physica Polonica B; ISSN 0587-4254. —2010 vol. 41 nr 1 s. 103–125, Institute of Physics, Jagellonian University 2010.
• [3] Arneodo F., Benetti [et. al.] (ICARUS Collaboration): Per-formance evaluation of a hit finding algorithm for the ICARUS detector. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment Volume: 412, Issue: 2-3, August 1, pp. 440-453, ELSEVIER SCIENCE 1998.
• [4] Gibin D.: Wire signals: a first look for their usage in a local trigger. ICARUS Granada Meeting internal note, 2003.
• [5] Wiener N.: Extrapolation, Interpolation and Smoothing of Stationary Time Series. The Technology Press and Wiley 1950.
• [6] Cohen A., Daubechies I., Feauveau J. C.: Biorthogonal bases of compactly supported wavelets”, Commun. on Pure and Appl. Math., vol. 45, pp. 485–560, John Wiley & Sons, Inc. 1992.
• [7] Półchłopek W., Ziółko M.: Wavelet Transform Compression and Denoising in Real-Time System. Proceedings of CNDSP Confe-rence, Stafford, pp. 141-148, 2002.
• [8] Półchłopek W., Ventura S., Pietropaolo F.: Wavelet Transform Compression and Denoising in Real-Time System (Proposal for the ICARUS DAQ System). ICARUS TM2002/12, Padova - ICARUS collaboration internal note: for pdf copy write to author, 2002.
• [9] Półchłopek W., Maj W., Padee W.: Fast Integer Arithmetic Wavelet Transform. Properties and Application in FPGA/DSP System. Proceedings of EUSIPCO 2006 Conference, Florence 2006.
• [10] Batko W., Mikulski A.: Wavelet Transform of Impulse Signals. Machine Dynamics Problems, vol. 23, no 2, pp. 139-146, Warsaw University of Technology 1999.
• [11] Półchłopek W.: Falkowe techniki przetwarzania sygnałów dyskretnych w systemach czasu rzeczywistego. Rozprawa doktorska, AGH , Kraków 2006.