Pycaldaq Standard Scripts¶
Python script to be executed from GUI or CLI :
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start_acq.py. params are acq_name="test",run_name="default"
Start a new acquisition in a new run.
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start_run.py()¶
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nb_hits_run.py()¶
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stop_run.py()¶
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normal_run.py()¶
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nb_spills_run.py()¶
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timed_run.py()¶
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regular_test.py()¶
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timed_find_noisy.py()¶
iteration de basic_find_noisy pour un temps d’acquisition donné
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basic_find_noisy.py()¶
brique de base de find_noisy : acquisition puis analyse pour un seuil donné masquage des voies identifiées
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timed_scurves_allby8.py()¶
Opère des acquisitions à tous les seuils pour tous les slabs puis merge le tout pour produire un fichier root regroupant tous les plots
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mask_noisy.py()¶
find noisy avec masquage sur une base de niveau de bruit
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Merge4Scurves.cc()¶
concatene toutes les acquisitions faites à différents seuils pour regrouper les statistiques afin de faire les scurves sortie : un fichier root avec les voies mesurées
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RunMerge4Scurves.cc()¶
lanceur de Merge4Scurves parametres string dirname : repertoire avec les données int start seuil de départ int stop seuil d’arrivée int step step d’increment
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RunMergeByN.cc()¶
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MergeByN.cc()¶
merge N fichiers issus de Merge4Scurves
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ConvertData.cc()¶
lanceur de raw2root
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ConvertDirectory.cc()¶
idem que convertdata mais pour tout un répertoire
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InfoChip.cc()¶
classe qui contient le mapping de voies
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RAW2ROOT.cc()¶
arbre qui contient quelques plots et un tree
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FindNoisyN.cc()¶
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RunFindNoisyN.cc()¶
extrait les statistiques de hits par voies et decide si la voie est bruyante ou pas. 2 outputs : 1 fichier root qui fait la map des voies identifiées comme bruyantes et un fichier txt qui continet des instructions python de reconfigure (pour masquer les voies)
parametres : TString filename fichier root de raw2root int iter si on veut faire plusieurs passes (numéro d’itération) Double_t TThres : niveau de détection en fraction de hit int DIFid : numero de dif
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MeanRMS_FEV10.cc()¶
analyse qui extrait les valeurs moyennes et ecart type des energies avec des plots (sans mise en temps)