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SUMMARY:Optimierung der Temperaturdriftkorrektur bei Messungen mit Quanten
 sensoren
DTSTART:20261029T130000Z
DTEND:20261029T140000Z
DTSTAMP:20261105T073800Z
UID:indico-event-5921@indico.kit.edu
CONTACT:timo.muscheid@kit.edu
DESCRIPTION:Speakers: Kevin Wanke (IPE KIT)\n\nKevin Wanke will give the f
 inal presentation of his bachelor thesis.\nAbstract:\nMetallische magnetis
 che Kalorimeter (MMC) sind Quantensensoren\, die Energiemessungen mit eV-P
 räzision ermöglichen\, und spielen daher eine zentrale Rolle in der mode
 rnen Teilchenphysik. Da sie bei Temperaturen unter 100 mK betrieben werden
 \, reagieren sie besonders empfindlich auf Temperaturschwankungen im exper
 imentellen Aufbau. Niederfrequente Temperaturdrifts\, die sich unregelmä
 ßig über den gesamten Messzeitraum erstrecken\, verschlechtern die Energ
 ieauflösung erheblich. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung Python-basi
 erter Algorithmen zur nachträglichen Korrektur solcher Drifts. Als Dateng
 rundlage dient ein mit einem MMC aufgezeichnetes Röntgenemissionsspektrum
  des metastabilen Kernisomers ⁸³ᵐKr. Zur Rekonstruktion und Filterung
  des Drifts werden die Fast Fourier Transform (FFT)\, die Discrete Wavelet
  Transform (DWT)\, die Empirical Mode Decomposition (EMD) sowie deren raus
 chbasierte Erweiterungen EEMD und CEEMDAN eingesetzt und hinsichtlich Leis
 tungsfähigkeit\, Effizienz und Effektivität verglichen. Bewertet wird je
 de Methode anhand der Verringerung der Linienverbreiterung\, der relativen
  Auflösung der Emissionspeaks sowie der Übereinstimmung der angepassten 
 Peaks mit theoretischen Referenz- und Literaturwerten. Zur objektiven Quan
 tifizierung der Korrekturqualität wird ein multivariates Gütemaß eingef
 ührt\, das die Zwei-Peak-Auflösung mit der statistischen Abweichung der 
 gemessenen quantenmechanischen Invarianten verknüpft. Eine Multikonfigura
 tionsanalyse bewertet zudem Laufzeit und Korrekturqualität aller Paramete
 rkombinationen. Es zeigt sich\, dass die DWT den Drifttrend gegenüber den
  rauschunterstützten adaptiven Modenzerlegungsverfahren nicht nur in kür
 zerer Rechenzeit bestimmt\, sondern nach der Filterung auch eine höhere A
 uflösung der Kα-Linien liefert.\n\nhttps://indico.kit.edu/event/5921/
LOCATION:Seminarraum EG (IPE)
URL:https://indico.kit.edu/event/5921/
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