Dans le DPU

Le DPU travaille avec des DSN, c'est à dire la somme des ADU sur nsample-nblanck. Les DSN sont modulés avec une frequence fmod. La première opération effectuée par le DPU est la démodulation. Pour cela la moyenne des DSN, VM1[i], sur un Compression Slice (CS) i est calculée : {$$VM1[i] = \frac{1}{CS_{size}} \sum_{j \in CS[i]} DSN[j]$$} où {$CS_{size}$} est le nombre d'échantillon par CS. Puis les données sont démodulées de la façon suivante : {$$ DSNd[j] = (parity)^j (DSN[j] - VM1[i]) $$} où parity vaut 1 pour un front montant et -1 pour un front descendant. La valeur moyenne des DSNd, ne tenant pas compte des éléments minimum et maximum, VM2[i] du CS[i] est alors calculée puis soustraite.

On définit ensuite un pas de quantification Q. Les données sont quantifiées de la façon suivante : {$$ m[j] = int[(DSNd[j]-VM2[i])/Q] $$} Seules VM1 et VM2 sont stockées pour chaque CS ainsi que les m[j] codé sur un nombre variable de bit fonction de leur probabilité.

Au niveau de L1

Les paquets sont lus puis les données sont reconstruites de la façon suivante : {$$ DSN[j] = (parity)^j (VM2[i] + m[j]*Q) + VM1[i] $$}

Estimation de Q

On cherche maintenant à estimer le paramètre Q en unité ADU à partir des données disponibles dans la base de données. Pour cela on se base sur les TOIs de DSN. D'après ce qui est fait au niveau L1 on a :
{$ DSN[j] = VM1[i] + VM2[i] + m[j]*Q $} si j est pair
{$ DSN[j] = VM1[i] - VM2[i] - m[j]*Q $} si j est impair
Ainsi si on soustrait à chaque éléments d'une TOI le deuxième élément le plus proche à sa droite on obtien m[j]*Q pour tout i sauf pour les éléments qui sont à cheval sur deux CS.

L'histogramme de ces valeur nous donne accès à Q. En effet il suffit de selectionner les bins les plus peuplés et d'estimer leur écart, ce qui donne directement la valeur de Q. (Voir l'histogramme)

Figure 1 : Histogramme de la différence des Q*m[i] pour la date du '2009:07:06:12:00:00' au '2009:07:07:00:00:00' du détecteur 00. On voit qu'on est largement dominé par une composante gaussienne au centre mais avec des evénement très éloignés (dus aux glitchs)

Figure 2 : Histogramme de la différence des Q*m[i] pour la date du '2009:07:06:12:00:00' au '2009:07:07:00:00:00' du détecteur 00. Zoom sur le centre de la gaussienne. En rouge on a tracé le coupure en amplitude utilisée pour déterminer l'écart entre les bins.

Figure 3 : Histogramme de la différence des Q*m[i] pour la date du '2009:07:06:12:00:00' au '2009:07:07:00:00:00' du détecteur 00. Zoom sur le centre de la gaussienne, avec une échelle logarithmique en abscisse. La forêt en bas correspond aux erreurs marginales qu'on obtient lorsqu'on fait la différence entre des éléments de CS différents. Ces variations sont du uniquement aux variations de VM1 et VM2 dans les différents CS. Elles sont très faible. En rouge on a tracé la coupure en amplitude. On voit que cette coupure est très conservative car les éléments qui ne peuplent pas les bins principaux sont plus de 2 ordre de grandeurs au dessous.