Discrimination numérique

5.4.5 Temps mort du système

Nous nous sommes aperçu que les conditions d’utilisation retenues et simulées lors de la conception du circuit pouvaient être modifiées. Si on reste sur les fréquences de

fonctionnement suggérées, à savoir, une fréquence de reset de 10 kHz (100 µs entre les

impulsions), on mesure un délai de 6 µs entre le moment où le reset est actif et celui où la

ligne de base retrouve la stabilité. Pendant ces 6 µs, le signal de démarrage du transfert sur le

bus est lancé, le signal d’arrêt de transfert est créé au front haut du signal reset. Nous avons

donc un temps mort total de 6 µs (ce temps mort est incompressible) soit 6 % du temps. Cette valeur n’est pas très satisfaisante (perte de taux de comptage) et nous avons songé à diminuer

la fréquence de reset du circuit. Il s’agira toutefois d’en vérifier les conséquences, car cette

fréquence conditionne la fuite de courant lors d’une trame, et si elle est trop importante le signal sortira de la gamme dynamique du convertisseur analogique-numérique.

Figure 5-6 : Signal de reset en haut, le transistor se ferme et la ligne de base retrouve son état après un temps de 6 µs.

Après différents réglages, nous choisissons de diminuer la fréquence de remise à zéro d’un facteur 4.4. La différence de variation de la ligne de base du signal de sortie du circuit reste négligeable (inférieure à 1 %), le circuit peut donc fonctionner à cette fréquence.

Avec un Treset ramené à 2 kHz, le temps mort se trouve réduit en valeur relative, la nouvelle

valeur est de Tdeadtime = 1.4 %.

5.4.6 Discrimination numérique

Afin de pallier le défaut du discriminateur intégré au circuit, nous avons mis en place un traitement numérique de discrimination. Ce traitement externe prend en compte les déclenchements multiples pouvant avoir lieu pendant une trame (entre deux remises à zéro du

La nouvelle carte multi-circuits

Il existe beaucoup de traitements différents pouvant faire office de détecteur de pics. Celui utilisé peut être aisément implémenté dans un FPGA dans le cas d’une sérialisation des données en sortie. Lorsque les données sont envoyées au PC, elles forment des blocs de 80 octets qui composent une trame. Les traitements sont plus aisés, car on peut considérer une analyse en bloc de la trame entière ; les principaux algorithmes de détection de pics fonctionnent sur ce principe.

Si l’on envisage le traitement à la volée des données, on imagine les données rentrant dans un registre d’une longueur limitée (ici 6, pour effectuer la dérivée) et ainsi toutes les opérations peuvent être faites en parallèle (de façon concurrente, selon le langage VHDL) dans le FPGA.

Figure 5-7 : Algorithme de traitement des données pour une discrimination numérique

Le traitement est le suivant pendant l’acquisition d’une trame de 80 échantillons

(x n_n, ∈

a

b

• Moyenne mobile de la trame sur 5 points, les deux premières valeurs sont fixées.

a b

• Dérivée du signal dont on a fait une moyenne mobile:

0 80 1 0 0 ,2 79 n n n y y n n y y y ₋ = = ∀ ≤ ≤ = −   

L’algorithme montre toute sa puissance, car pour tout le traitement, il suffit de soustraire des données : nous avons donc pour le calcul de la valeur de la dérivée en un point après la moyenne mobile :

La nouvelle carte multi-circuits o Incrémentation du compteur

o Stockage de la hauteur du signal ADC dans un histogramme.

o Incrémentation de la valeur de position du registre de 6 ; dans tous les cas la collection du signal de la matrice de pixels se fait au maximum en 5 à 6 coups d’horloge.

Remarque : le pas de réglage du discriminateur est lié à la résolution ainsi qu’à la dynamique d’entrée du convertisseur analogique-numérique. Le circuit utilisé a une résolution de 8 bits

pour une dynamique de 2 V, ce qui donne un pas de : ² 7.8

256

disc

V

Δ = = mV

Or, le signal est amplifié et adapté avant son entrée dans le convertisseur. Le signal que doit délivrer l’AlphaRad pour une particule α de 5 MeV correspond à une chute de tension de 1.5 V. Nous avons divisé le signal par 1.5 avant sa conversion. On obtient ainsi le pas réel de

réglage du discriminateur en sortie du circuit : ΔV_réel =7.8 1.5 11.7× = mV

Figure 5-8 : Traitement numérique des données d'une trame, dans le cas particulier d’un double signal α entre deux remises à zéro.

Sur la Figure 5-8, une trame d’un capteur correspondant à 80 échantillons est analysée. Le choix s’est porté sur un cas où deux particules α ont été détectées. Le signal original est la courbe noire en gras. Lors du passage d’une particule, le circuit intègre les charges, ce qui explique la variation de la ligne de base (échantillons 10 à 16) lors du premier coup. Le deuxième entraîne une nouvelle variation (échantillons 60 à 66), qui n’aurait pas été détectée avec le discriminateur interne au capteur. La moyenne mobile est représentée par la ligne grise.

La dérivée est la courbe sur l’axe x (peu de variations sur une durée de trame) où les deux coups en rouge sont identifiés après le passage dans l’algorithme.

La valeur de la hauteur ADC des signaux est calculée comme différence entre la moyenne de la ligne de base avant et après un coup détecté. Cette valeur est utilisée à titre indicatif, car la

particule α ne laisse pas la totalité de sa charge dans le capteur et ce type de circuit ne peut

pas offrir une spectroscopie véritable, pour des raisons fondamentales expliquées au chapitre 2.1.

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Nous avons vu les avantages d’une telle discrimination, l’inconvénient est la perte de détection lors de quatre échantillons (les deux premiers et les deux derniers), car le filtre (moyenne mobile et dérivée : le discriminateur) doit être initialisé et nous devons stocker deux valeurs pour le calcul de la dérivée.

En électronique numérique, la performance de filtrage peut-être grandement augmentée, en utilisant par exemple une moyenne mobile à coefficients pondérés exponentiels. Cette performance peut alors être ajustée à l’aide d’un paramètre.

Les résultats obtenus à l’aide de notre algorithme semblent satisfaisants, mais la souplesse du FPGA autorise de futurs développements.