Link to the raw data, please.<br><br><div class="gmail_quote">On Fri, May 11, 2012 at 8:55 PM, Wladyslaw Zbikowski <span dir="ltr"><<a href="mailto:embeddedlinuxguy@gmail.com" target="_blank">embeddedlinuxguy@gmail.com</a>></span> wrote:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Hi, my friend Jake has a little project for which we might be able to<br>
use some statistics expertise.<br>
<br>
We are taking analog readings from a device (a voltage pulse). The<br>
voltage pulse represents the energy of a single X-ray particle (in<br>
MeV). We know what the energy signature is supposed to look like for<br>
this particular radioactive material; i.e. there are peaks where<br>
certain energies are highly represented, and valleys where other<br>
energy levels are rare. So we would like to correlate our measurement<br>
with the expected signature.<br>
<br>
The problems are:<br>
<br>
1. A lot of noise. We have a signal:noise ratio around 1:1 or as good<br>
as 4:1, because of background radiation and attempts at shielding.<br>
<br>
2. We don't know exactly how the voltage we read maps to MeV. I.e.<br>
Voltage is a function of Energy, presumably linear, but we don't know<br>
exactly the scale (how many MeV per volt).<br>
<br>
SO in short, we have a graph of our data, and we want to force-fit it<br>
to the graph we expect. My idea is to apply noise removal and scaling,<br>
getting the closest possible match. Any thoughts on this? R? Python?<br>
Possible topic for a meetup? We can post the graphs and the software<br>
if anyone is interested to see.<br>
<br>
Thanks in advance!<br>
_______________________________________________<br>
ml mailing list<br>
<a href="mailto:ml@lists.noisebridge.net">ml@lists.noisebridge.net</a><br>
<a href="https://www.noisebridge.net/mailman/listinfo/ml" target="_blank">https://www.noisebridge.net/mailman/listinfo/ml</a><br>
</blockquote></div><br>