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87983 - LABORATORY OF DATA ACQUISITION AND DATA PROCESSING

Scheda insegnamento

SDGs

L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.

Istruzione di qualità

Anno Accademico 2022/2023

Conoscenze e abilità da conseguire

At the end of the course the student will have a basic knowledge of modern electronic data collection systems and advanced knowledge in the field of modern computer systems for experimental data processing and Monte Carlo simulation. In particular, the student will be able to: sketch the selection criteria related to the "online" data flow and to the "offline" processing, including event reconstruction, detector calibration and data analysis.

Contenuti

Modulo I :

Introduzione alla terminologia e ai concetti di base di uno schema generale di acquisizione dati. Concetti di base di “trigger”
per la selezione “online” dei dati. Problematiche legate al tempo morto ed efficienza di trigger. Passaggio ai “trigger” con più livelli, “hardware” e “software” (HLT). Esempi di tipologie di “trigger” utilizzate per la Fisica di LHC.


Modulo II:

Introduzione alla Ricostruzione e all’analisi di Eventi Fisici, Metodi globali e locali di Pattern Recognition - Track Finding e Track Fitting:
valutazione dei parametri delle tracce – Kalman Filter. Algoritmi per l’identificazione di Particelle (PID Bayesiana). Generalita’ sui processi di
Calibrazione e Allineamento con esempi connessi agli esperimenti di LHC. Esempi di applicazione in una serie
di esperimenti nel settore della Fisica Nucleare e Subnucleare, fra cui quelli ora attivi a LHC.

 

Modulo III:

Protocolli di bus seriali. Generalità ed esempi di implementazione (RS232, USB, I2C, SPI). Bus seriale su collegamenti ottici ad alta velocità. Codifica 8B/10B. Serializzatori e deserializzatori. Bit error rate. Applicazioni pratiche su Xilinx FPGA.

Testi/Bibliografia


slides presentate a lezione e materiale integrativo

Metodi didattici

Lezioni ed  esercitazioni in aula. Esercitazioni pratiche, a livello individuale, in laboratorio.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

L'esame finale consiste in una prova orale sugli argomenti del corso e sulle esercitazioni di laboratorio, volta a verificare l'acquisizione delle conoscenze teoriche e pratiche previste dal corso.

Strumenti a supporto della didattica

Slides che saranno rese disponibili su Virtuale per successiva consultazione. Sessioni di  Laboratorio su aspetti di Aquisizione Dati ed elaborazione di un programma per la ricostruzione delle tracce con la tecnica del Kalman Filter, utilizzando il pacchetto ROOT.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Silvia Arcelli

Consulta il sito web di Pietro Antonioli

Consulta il sito web di Davide Falchieri