Charge loss correction in CZT pixel detectors at low and high fluxes: analysis of positive and negative pulses
Notice bibliographique
Résumé
Charge losses are typical drawbacks in cadmium–zinc–telluride (CZT) pixel detectors. The effects of these phenomena are strongly related to the interaction point of the photons and are more severe for photon interactions at the inter-pixel gap and near the pixelated anode. In this work, we present some original techniques able to correct charge losses in pixelated CZT detectors at both low and high fluxes. The height, the shape and the arrival time of collected- and induced-charge pulses with both positive and negative polarities are analysed to recover charge losses after the application of charge sharing addition (CSA). Sub-millimetre CZT pixel detectors, fabricated by different manufacturers (Redlen Technologies, Canada and IMEM-CNR, Italy), are investigated with both uncollimated radiation sources and collimated synchrotron X rays (Diamond Light Source, U. K.), at energies below and above the K-shell absorption energy of the CZT material. The processing of the detector pulses is performed through a digital approach. A 16-channel digital readout electronics was recently developed at University of Palermo (Italy), able to perform on-line multi-parameter analysis (event arrival time, pulse shape, pulse height) and fine coincidence analysis (coincidence time windows < 20 ns). These activities are in the framework of an international collaboration on the development of energy-resolved photon counting (ERPC) systems for high-flux spectroscopic X-ray imaging (5-150 keV).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».