In questa tesi si discute l'ottimizzazione della camera a nebbia del DFA e il funzionamento del software di pre-processing delle tracce e di quello di estrazione da esse di cinque proprietà fondamentali: persistenza, lunghezza, spessore, numero di componenti e curvatura. Con queste cinque proprietà si discriminano le particelle alpha dal resto. Tutto il codice è disponibile al link https://github.com/AlessandroLovo/CloudChamber / In this thesis we discuss the optimization of the DFA's cloud chamber how the pre-processing software works. After that we explain how to extract from a particle track in the chamber its five fundamental properties: persistence, lenght, thickness, number of components and curvature. Using only these five properties we distinguish alpha particle form all other captured tracks. All codes are available at the link https://github.com/AlessandroLovo/CloudChamber

Classificazione automatica di particelle in una camera a nebbia

Lovo, Alessandro
2019/2020

Abstract

In questa tesi si discute l'ottimizzazione della camera a nebbia del DFA e il funzionamento del software di pre-processing delle tracce e di quello di estrazione da esse di cinque proprietà fondamentali: persistenza, lunghezza, spessore, numero di componenti e curvatura. Con queste cinque proprietà si discriminano le particelle alpha dal resto. Tutto il codice è disponibile al link https://github.com/AlessandroLovo/CloudChamber / In this thesis we discuss the optimization of the DFA's cloud chamber how the pre-processing software works. After that we explain how to extract from a particle track in the chamber its five fundamental properties: persistence, lenght, thickness, number of components and curvature. Using only these five properties we distinguish alpha particle form all other captured tracks. All codes are available at the link https://github.com/AlessandroLovo/CloudChamber
2019-07-11
35
Camera a nebbia, ottimizzazione, clustering, strumenti, particelle alpha, tracce / Cloud chamber, optimization, clustering, tools, alpha particles, tracks
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/23936