MOIRCS 32channel読み出し時に発生したクロストークについて

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とりあえず、勉強を兼ねて MOIRCS のダークテスト 画像を いじった様子のログとメモ たなかいち 2004-07-08 *基本的に勝野報告 ( & ) をトレース *いじってるうちにどういうデータかやっとわかって来ま した (^^; 。
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環境経済論 第 7 回目 ヘドニック・アプローチ. Court (米国自動車工業会 ) による自動車 価格変化の研究、 1939 – 自動車価格とさまざまな特性(馬力、長さな ど)との数量的関係 – 財の諸特性が快楽( hedonic pleasure )を生 み出すと考える – ヘドニック要因で説明される価格(又はその.
5 章 標本と統計量の分布 湯浅 直弘. 5-1 母集団と標本 ■ 母集合 今までは確率的なこと これからは,確率や割合がわかっていないとき に, 推定することが目標. 個体:実験や観測を行う 1 つの対象 母集団:個体全部の集合  ・有限な場合:有限母集合 → 1つの箱に入っているねじ.  ・無限な場合:無限母集合.
1 章 データの整理 1.1 データの代表値. ■ 母集団と標本 観測個数 n ( または 標本の大きさ、標本サイズ、 Sample Size) n が母集団サイズに等しい時 … 全標本 または 全数調査 (census) 母集団 (population) 知りたい全体 標本 (sample) 入手した情報.
Lesson 9. 頻度と分布 §D. 正規分布. 正規分布 Normal Distribution 最もよく使われる連続確率分布 釣り鐘形の曲線 -∽から+ ∽までの値を取る 平均 mean =中央値 median =最頻値 mode 曲線より下の面積は1に等しい.
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情報の集約 記述統計 記述統計とは、収集したデータの分布を明らかにする事により、データの示す傾向や性質を要約することです。データを収集してもそこから情報を読み取らなければ意味はありません。特に膨大な量のデータになれば読みやすい形にまとめて要約する必要があります。
小標本に関する平均の推定と検定 標本が小さい場合,標本分散から母分散を推定するときの不確実さを加味したt分布を用いて,推定や検定を行う
東北大学 大学院情報科学研究科 応用情報科学専攻 田中 和之(Kazuyuki Tanaka)
散らばり 本時の目標 資料の傾向をみるときは、代表値だけでなく散らばりを考える必要があることを理解する。
プログラミング論 相関
電子ビームラインの構築と APDを用いた電子計測試験
MOIRCS撮像データ フリンジ処理の一例
東北大学 大学院情報科学研究科 応用情報科学専攻 田中 和之(Kazuyuki Tanaka)
東北大学 大学院情報科学研究科 応用情報科学専攻 田中 和之(Kazuyuki Tanaka)
ILC衝突点ビームモニターのための 読み出し回路の開発
データ分布の特徴 基準化変量 歪度 尖度.
回帰分析入門 経済データ解析 2011年度.
生体分子解析学 機器分析 分光学 X線結晶構造解析 質量分析 熱分析 その他機器分析.
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MOIRCS 32channel読み出し時に発生したクロストークについて 2004年8月20日 田中壱@東北大

Quad1_raw: 1channel 読み出し

Quad1_raw: 8channel 読み出し

Quad2: 1&8 channel 読み出し

Quad4: 1&8 channel 読み出し

Quad1 8channel 読み出し

Quad2 8channel 読み出し

Quad4 8channel 読み出し

Quad1_8ch_sc: 各セクタの平均を引いた。

Quad1_8ch_sc_std: 平均を引き、更に分散でスケール。 87654321

765432 Quad1_8ch_sc_std: 拡大

Quad2_8ch_sc: 平均を引き、更に分散でスケール。

765432 Quad2_8ch_sc_std: 拡大

Quad4_8ch_sc_std: 平均を引き、更に分散でスケール。

765432 Quad4_8ch_sc_std: 拡大

画像の平均(実はmedian)とσは無相関。 Quad1_raw_8ch: 画像統計 各セクタの真ん中右よりを広く取り測定。 画像の平均(実はmedian)とσは無相関。

Quad2_raw_8ch: 画像統計 全体にカウント低め

Quad4_raw_8ch: 画像統計 全体にカウント低め

Quad1: 穴カウント Hole 1 Hole 2 Quad1_sc及びQuad1_sc_Stdに対して、 画像を反転させ、dead 領域のカウントを測光する。 Hole 3

Quad1_scのdead 領域のカウントを測光する。開口10pixel。 15%程度?シグナルの 散らばりが大きいのはなぜか。 Quad1_scの画像の分散がばらばらだった。入射光に対する応答をσが反映していると考えて、シグマでスケール(次)。

Quad1_sc_stdを使ってみる。シグナル間の散らばりが減る。 シグナル平均に対する分散は減る。 Crosstalkの強さの結果はバラける。

Quad1_sc_stdはcrosstalkシグナル間の散らばりが減る。 シグナル平均に対する分散は減る。 Crosstalkの強さの結果はバラける。

Quad2_sc_stdはcrosstalkシグナル間の散らばりが減る。 Hole4はカウント低く、ノイズの影響大。

Quad4_8chについて Quad1、Quad2はデッド領域に起因するcrosstalkシグナルだけだが、Q4はポジティブカウントがある。

Quad2_8chについて Quad2は白い穴がたくさんある。黒い傷模様もたくさん。でも8channel読みにするとみんな穴になる。