add set and getter for neutral energy fraction
[u/mrichter/AliRoot.git] / EMCAL / AliCaloRawAnalyzerNN.cxx
1 /**************************************************************************
2  * This file is property of and copyright by the Experimental Nuclear     *
3  * Physics Group, Dep. of Physics                                         *
4  * University of Oslo, Norway, 2007                                       *
5  *                                                                        *
6  * Author: Per Thomas Hille <perthomas.hille@yale.edu>                    *
7  * for the ALICE HLT Project.                                             * 
8  * Contributors are mentioned in the code where appropriate.              *
9  * Please report bugs to perthi@fys.uio.no                                *
10  *                                                                        *
11  * Permission to use, copy, modify and distribute this software and its   *
12  * documentation strictly for non-commercial purposes is hereby granted   *
13  * without fee, provided that the above copyright notice appears in all   *
14  * copies and that both the copyright notice and this permission notice   *
15  * appear in the supporting documentation. The authors make no claims     *
16  * about the suitability of this software for any purpose. It is          *
17  * provided "as is" without express or implied warranty.                  *
18  **************************************************************************/
19
20 // Evaluation of peak position
21 // and amplitude using Neural Networks (NN)
22 // ------------------
23 // ------------------
24 // ------------------
25
26
27 #include "AliCaloRawAnalyzerNN.h"
28 #include "AliCaloNeuralFit.h"
29 #include "AliCaloFitResults.h"
30 #include "AliCaloBunchInfo.h"
31 #include <iostream>
32 using namespace std;
33
34 #include "AliCaloConstants.h"
35
36 ClassImp( AliCaloRawAnalyzerNN )
37
38 AliCaloRawAnalyzerNN::AliCaloRawAnalyzerNN() : AliCaloRawAnalyzer("Neural Network", "NN"), fNeuralNet(0)
39 {
40   // Comment
41   fAlgo=Algo::kNeuralNet;
42
43   fNeuralNet = new AliCaloNeuralFit();
44
45   for(int i=0; i < 5 ; i++)
46     {
47       fNNInput[i]  = 0;
48     }
49
50 }
51
52
53 AliCaloRawAnalyzerNN::~AliCaloRawAnalyzerNN()
54 {
55   delete fNeuralNet;
56 }
57
58
59 AliCaloFitResults 
60 AliCaloRawAnalyzerNN::Evaluate( const vector<AliCaloBunchInfo> &bunchvector, 
61                                        const UInt_t altrocfg1,  const UInt_t altrocfg2 )
62 {
63   // The eveluation of  Peak position and amplitude using the Neural Network
64   if( bunchvector.size()  <=  0 )
65     {
66       //  cout << __FILE__ << __LINE__<< " INVALID "<< endl;
67
68       return AliCaloFitResults( Ret::kInvalid, Ret::kInvalid);
69     } 
70  
71   short maxampindex;
72   short maxamp;
73
74   int index = SelectBunch( bunchvector, &maxampindex , &maxamp ) ;
75   
76   if( index   < 0 )
77     {
78       //  cout << __FILE__ << __LINE__<< "INVALID !!!!!!" << endl;
79       return AliCaloFitResults( Ret::kInvalid, Ret::kInvalid);
80     }
81   
82   Float_t ped = ReverseAndSubtractPed( &(bunchvector.at( index ) )  ,  altrocfg1, altrocfg2, fReversed  );  
83   short timebinOffset = maxampindex - (bunchvector.at(index).GetLength()-1);
84   double maxf =  maxamp - ped;
85
86   if(  maxf < fAmpCut  ||  ( maxamp - ped) > fOverflowCut  ) // (maxamp - ped) > fOverflowCut = Close to saturation (use low gain then)
87     {
88       //   cout << __FILE__ << __LINE__<< ":  timebinOffset = " <<  timebinOffset  << "  maxf "<< maxf  << endl; 
89       return  AliCaloFitResults( maxamp, ped, Ret::kCrude, maxf, timebinOffset);
90     }
91
92   int first = 0;
93   int last = 0; 
94   short maxrev = maxampindex  -  bunchvector.at(index).GetStartBin();
95   SelectSubarray( fReversed,  bunchvector.at(index).GetLength(),  maxrev , &first, &last, fFitArrayCut );
96
97   Float_t chi2 = 0;
98   Int_t ndf = 0;
99   if(maxrev  < 1000 )
100     {
101       if (  ( maxrev   - first) < 2  &&  (last -   maxrev ) < 2)
102         {
103           chi2 = CalculateChi2(maxf, maxrev, first, last);
104           ndf = last - first - 1; // nsamples - 2
105           //      cout << __FILE__ << __LINE__<< ":  timebinOffset = " <<  timebinOffset << "  maxf\t"<< maxf <<endl;
106           return AliCaloFitResults( maxamp, ped, Ret::kCrude, maxf, timebinOffset,
107                                     timebinOffset, chi2, ndf, Ret::kDummy, AliCaloFitSubarray(index, maxrev, first, last) ); 
108         }
109       else
110         {
111
112           for(int i=0; i < 5 ; i++)
113             {
114               fNNInput[i]  = fReversed[maxrev-2 +i]/(maxamp -ped);
115             } 
116
117                   
118           double amp = (maxamp - ped)*fNeuralNet->Value( 0,  fNNInput[0],  fNNInput[1], fNNInput[2], fNNInput[3], fNNInput[4]);
119           double tof = (fNeuralNet->Value( 1,  fNNInput[0],  fNNInput[1], fNNInput[2], fNNInput[3], fNNInput[4]) + timebinOffset ) ;
120
121           // use local-array time for chi2 estimate
122           chi2 = CalculateChi2(amp, tof-timebinOffset+maxrev, first, last);
123           ndf = last - first - 1; // nsamples - 2
124           //cout << __FILE__ << __LINE__<< ":  tof = " <<  tof << "   amp" << amp <<endl;
125           return AliCaloFitResults( maxamp, ped , Ret::kFitPar, amp , tof, timebinOffset, chi2, ndf,
126                                     Ret::kDummy, AliCaloFitSubarray(index, maxrev, first, last) );
127
128         }
129     }
130   chi2 = CalculateChi2(maxf, maxrev, first, last);
131   ndf = last - first - 1; // nsamples - 2
132   
133   // cout << __FILE__ << __LINE__<< ":  timebinOffset = " << timebinOffset <<  "   maxf ="<< maxf  << endl;
134   return AliCaloFitResults( maxamp, ped, Ret::kCrude, maxf, timebinOffset,
135                             timebinOffset, chi2, ndf, Ret::kDummy, AliCaloFitSubarray(index, maxrev, first, last) ); 
136
137 }
138
139