Redes Neurais para Filtragem Inversa com Aplicação em Calorímetros Operando a Alta Taxa de Eventos

Abstract

Este trabalho tem como objetivo a implementação de um sistema inverso para remover a resposta ao impulso de um calorímetro operando a uma alta taxa de eventos. O calorímetro TileCal apresenta uma resposta ao impulso maior do que a taxa de eventos adquiridos, gerando empilhamento de sinais na sua eletrônica de leitura. Foram propostos filtros FIR que aproximam o sistema inverso; no entanto, características não lineares intrínsecas ao calorímetro, como desvio de fase e deformação do pulso, fazem com que filtros lineares não sejam adequados a esse cenário. Devido a essas características, é proposto um filtro inverso baseado em redes neurais, implementável em hardware dedicado (FPGA). Este método mostrou-se mais eficiente quando comparado a um método de filtragem baseado em filtro linear.