import numpy as np

Sviluppo temporale segnale

# Inizio - picco - 1/e picco
times = np.array(((-9, 6.8, 43.6), 
            (-8.8, 7,  40.60), 
            (-9.6, 6.2, 39), 
            (-9.2, 6.8, 39.4), 
            (-8.2, 7, 43), 
            (-8.6, 7, 39.8)) )

timeToPeak = np.mean(times[:,1] - times[:,0])
errToPeak = np.std(times[:,1] - times[:,0])

timeToE = np.mean(times[:,2] - times[:,1])
errToE = np.std(times[:,2] - times[:,1])
      
print(f"Il tempo dall'inizo al picco vale {timeToPeak:.4f} ± {errToPeak:.4f}\nIl tempo dal picco a 1/e, ovvero tau, vale {timeToE:.4f} ± {errToE:.4f}")

Il tempo dall'inizo al picco vale 15.7000 ± 0.2517
Il tempo dal picco a 1/e, ovvero tau, vale 34.1000 ± 1.6723

rate DCR

Misuro sull'osci quanto vale il DCR

(già utilizzato nel file verificaPoiss)

lstDCR = np.array((149.07, 150.56, 150.25, 151.39, 151.93, 147.12, 152.85, 151.76, 149.49, 148.97))

myMean = np.mean(lstDCR)
myStd = np.std(lstDCR)

print (myMean, myStd)

print(f"Il DCR misurato sull'osci vale {myMean:.4f} ± {myStd:.4f}")

150.339 1.6304689509463195
Il DCR misurato sull'osci vale 150.3390 ± 1.6305

Prob xtalk

Ho 3 eventi sopra soglia di 1pe su 113 conteggi totali. Il rapporto è la prob di xtalk. come errore, essendo conteggi, diamo la radice, sopra e sotto

a = 3
b = 113

da = np.sqrt(a)
db = np.sqrt(b)


rapporto = a/b

errore = np.sqrt( (da/b)**2 + (a*db/b**2)**2 )

print(f"La prob di cross talk misurata su osci vale {100*rapporto:.4f} ± {100*errore:.4f} %")

La prob di cross talk misurata su osci vale 2.6549 ± 1.5530 %

testo la compatiilità col file verificaPoiss