Echtzeitfähige Auslese von Tieftemperatur-Mikrokalorimetern

by Damir Rassloff

Thursday Jun 7, 2018, 10:00 AM → 11:00 AM Europe/Berlin

R114 (B242)

Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Algorithmus zur echtzeitfähigen
Pulserkennung und optimalen Filterung während einer Messung an metallisch magnetischen Kalorimetern (MMC) entwickelt. Die MMCs, welche in Zukunft zu größeren Detektorarrays zusammengefügt werden sollen, werden durch ein Frequenzmultiplex-Verfahren mittels Resonatoren über eine Leitung ausgelesen. Zur Kanaltrennung wird eine digitale Herabkonvertierung (DDC) mit Hilfe eines Software-Defined-Radios auf einem FPGA realisiert. Die Datenrate für einen Kanal beläuft sich dabei auf 62,5 MB/s . Die Daten sollen durch eine optimale Filterung auf einen Amplitudenwert reduziert werden, der eine Aussage über die Energie des durch das Kalorimeter absorbierten Teilchens erlaubt. Zunächst wurde dazu in Python sowie C++ ein Programmcode entwickelt, durch den eine Pulserkennung sowie optimale Filterung auf bereits aufgenommenen Messdaten ermöglicht wird. Daraufhin wurde der Algorithmus auf eine echtzeitfähige Analyse während einer Messung angepasst und folglich auf dem Prozessor einer Xilinx Zynq Plattform integriert. Zur Überprüfung der Funktionsfähigkeit des Programmcodes wurden Messungen an Sensoren des Kooperationspartners an der Universität Heidelberg
durchgeführt.