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Multi-parameter digital waveform feature extraction method for event position localization
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AI
DOI：10.1016/j.nima.2026.171294.png)
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摘要
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当检测区域增大且SiPM数量增加时，精确的事件定位变得愈发关键。本文提出了一种针对大面积硅光电倍增管（SiPM）阵列读出的新型事件定位方法，克服了依赖脉冲幅度比的传统脉冲定位方法的局限性。由于电阻网络的存在，来自不同位置SiPM的信号会经历失真。我们提出了一个简化的模型——三指数模型来解释这些失真，并利用该模型设计了一种脉冲形状鉴别（PSD）算法，从每个信号中提取12个位置依赖特征。这些特征随后通过机器学习方法进行分类，生成一个能够精确确定相互作用位置的模式。该方法在8×8探测器阵列中识别相互作用位置的准确率超过95%。
Keyword:
Resistor network
Silicon photomultipliers (SiPMs)
Pulse shape discrimination (PSD)
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
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引用论文
Leland, J.; Fang, M.; Pani, S.; Venturini, Y.; Locatelli, M.; Di Fulvio, A. Enabling Pulse Shape Discrimination with Commercial ASICs. Nucl. Instrum. Methods Phys. Res. A 2024, 1064, 169438. [Google Scholar] [CrossRef]利兰等人利用商用ASIC实现脉冲形状鉴别。核仪器与方法物理学A 2024，1064，169438。.png)
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