Title: Análise De Componentes Independentes Para Filtragem Online Num Ambiente De Alta Taxa De Eventos E Informação Segmentada
Authors: Simas Filho, Eduardo F.; Seixas, José Manoel de; Calôba, Luiz Pereira
Resumo: Um sistema online de discriminação de partículas é proposto para o alto nível de filtragem do detector ATLAS, que estará posicionado em um dos pontos de colisão do acelerador de última geração LHC. Para extração de características, Análise de Componentes Independentes (ICA) é aplicada sobre sinais de um calorímetro (sistema de medição de energia) altamente segmentado. Análise de Componentes Principais (PCA) foi utilizada para compactar os sinais de alta dimensão. O teste de hipótese é realizado por um classificador neural operando sobre as componentes independentes. Após um estudo da relevância das entradas do classificador, foi obtida uma eficiência de discriminação de 97% para um falso alarme de 2,5%.
Keywords: Análise de componentes independentes; classificadores neurais; detectores; calorímetros
Pages: 6
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