PMD/AliPMDClusteringV1.cxx

   1 /***************************************************************************
   2  * Copyright(c) 1998-1999, ALICE Experiment at CERN, All rights reserved. *
   3  *                                                                        *
   4  * Author: The ALICE Off-line Project.                                    *
   5  * Contributors are mentioned in the code where appropriate.              *
   6  *                                                                        *
   7  * Permission to use, copy, modify and distribute this software and its   *
   8  * documentation strictly for non-commercial purposes is hereby granted   *
   9  * without fee, provided that the above copyright notice appears in all   *
  10  * copies and that both the copyright notice and this permission notice   *
  11  * appear in the supporting documentation. The authors make no claims     *
  12  * about the suitability of this software for any purpose. It is          *
  13  * provided "as is" without express or implied warranty.                  *
  14  **************************************************************************/
  15
  16 /* $Id$ */
  17
  18 //-----------------------------------------------------//
  19 //                                                     //
  20 //  Source File : PMDClusteringV1.cxx, Version 00      //
  21 //                                                     //
  22 //  Date   : September 26 2002                         //
  23 //                                                     //
  24 //  clustering code for alice pmd                      //
  25 //                                                     //
  26 //-----------------------------------------------------//
  27
  28 /* --------------------------------------------------------------------
  29    Code developed by S. C. Phatak, Institute of Physics,
  30    Bhubaneswar 751 005 ( phatak@iopb.res.in ) Given the energy deposited
  31    ( or ADC value ) in each cell of supermodule ( pmd or cpv ), the code
  32    builds up superclusters and breaks them into clusters. The input is
  33    in array fEdepCell[kNDIMX][kNDIMY] and cluster information is in array
  34    fClusters[5][5000]. integer fClno gives total number of clusters in the
  35    supermodule.
  36
  37    fEdepCell, fClno  and fClusters are the only global ( public ) variables.
  38    Others are local ( private ) to the code.
  39    At the moment, the data is read for whole detector ( all supermodules
  40    and pmd as well as cpv. This will have to be modify later )
  41    LAST UPDATE  :  October 23, 2002
  42 -----------------------------------------------------------------------*/
  43
  44 #include <Riostream.h>
  45 #include <TMath.h>
  46 #include <TNtuple.h>
  47 #include <TObjArray.h>
  48 #include <stdio.h>
  49
  50 #include "AliPMDcluster.h"
  51 #include "AliPMDClustering.h"
  52 #include "AliPMDClusteringV1.h"
  53 #include "AliLog.h"
  54
  55 ClassImp(AliPMDClusteringV1)
  56
  57 const Double_t AliPMDClusteringV1::fgkSqroot3by2=0.8660254;  // sqrt(3.)/2.
  58
  59 AliPMDClusteringV1::AliPMDClusteringV1():
  60   fClno(0),
  61   fCutoff(0.0)
  62 {
  63   for(int i = 0; i < kNDIMX; i++)
  64     {
  65       for(int j = 0; j < kNDIMY; j++)
  66         {
  67           fCoord[0][i][j] = i+j/2.;
  68           fCoord[1][i][j] = fgkSqroot3by2*j;
  69           fEdepCell[i][j] = 0;
  70         }
  71     }
  72 }
  73 // ------------------------------------------------------------------------ //
  74 AliPMDClusteringV1::~AliPMDClusteringV1()
  75 {
  76
  77 }
  78 // ------------------------------------------------------------------------ //
  79 void AliPMDClusteringV1::DoClust(Int_t idet, Int_t ismn, Double_t celladc[48][96], TObjArray *pmdcont)
  80 {
  81   // main function to call other necessary functions to do clustering
  82   //
  83   AliPMDcluster *pmdcl = 0;
  84   /*
  85     int id and jd defined to read the input data.
  86     It is assumed that for data we have 0 <= id <= 48
  87     and 0 <= jd <=96
  88   */
  89
  90   int i, i1, i2, j, nmx1, incr, id, jd;
  91   Int_t   celldataX[15], celldataY[15];
  92   Float_t clusdata[6];
  93
  94   Double_t  cutoff, ave;
  95
  96   const float ktwobysqrt3 = 1.1547; // 2./sqrt(3.)
  97
  98   // ndimXr and ndimYr are different because of different module size
  99
 100   Int_t ndimXr =0;
 101   Int_t ndimYr =0;
 102
 103   if (ismn < 12)
 104     {
 105       ndimXr = 96;
 106       ndimYr = 48;
 107     }
 108   else if (ismn >= 12 && ismn <= 23)
 109     {
 110       ndimXr = 48;
 111       ndimYr = 96;
 112     }
 113
 114   for (Int_t i =0; i < kNDIMX; i++)
 115     {
 116       for (Int_t j =0; j < kNDIMY; j++)
 117         {
 118           fEdepCell[i][j] = 0;
 119           fCellTrNo[i][j] = -1;
 120         }
 121     }
 122
 123   for (id = 0; id < ndimXr; id++)
 124     {
 125       for (jd = 0; jd < ndimYr; jd++)
 126         {
 127           j=jd;
 128           i=id+(ndimYr/2-1)-(jd/2);
 129
 130           if (ismn < 12)
 131             {
 132               fEdepCell[i][j] = celladc[jd][id];
 133               fCellTrNo[i][j] = jd*10000+id; /* for association */
 134             }
 135           else if (ismn >= 12 && ismn <= 23)
 136             {
 137               fEdepCell[i][j] = celladc[id][jd];
 138               fCellTrNo[i][j] = id*10000+jd; /* for association */
 139             }
 140
 141         }
 142     }
 143   Order(); // order the data
 144   cutoff = fCutoff; // cutoff used to discard cells having ener. dep.
 145   ave=0.;
 146   nmx1=-1;
 147
 148   for(j=0;j<kNMX; j++)
 149     {
 150       i1 = fIord[0][j];
 151       i2 = fIord[1][j];
 152       if (fEdepCell[i1][i2] > 0.) {ave = ave + fEdepCell[i1][i2];}
 153       if (fEdepCell[i1][i2] > cutoff ) nmx1 = nmx1 + 1;
 154     }
 155
 156   AliDebug(1,Form("Number of cells having energy >= %f are %d",cutoff,nmx1));
 157
 158   if (nmx1 == 0) nmx1 = 1;
 159   ave=ave/nmx1;
 160
 161   AliDebug(1,Form("Number of cells in a SuperM = %d and Average = %f",
 162                   kNMX,ave));
 163
 164   incr = CrClust(ave, cutoff, nmx1);
 165   RefClust(incr);
 166
 167   AliDebug(1,Form("Detector Plane = %d  Serial Module No = %d Number of clusters = %d",idet, ismn, fClno));
 168
 169
 170   for(i1=0; i1<=fClno; i1++)
 171     {
 172       Float_t cluXC    = (Float_t) fClusters[0][i1];
 173       Float_t cluYC    = (Float_t) fClusters[1][i1];
 174       Float_t cluADC   = (Float_t) fClusters[2][i1];
 175       Float_t cluCELLS = (Float_t) fClusters[3][i1];
 176       Float_t cluRAD   = (Float_t) fClusters[4][i1];
 177       Float_t cluY0    = ktwobysqrt3*cluYC;
 178       Float_t cluX0    = cluXC - cluY0/2.;
 179
 180
 181       //
 182       // Cluster X centroid is back transformed
 183       //
 184       if (ismn < 12)
 185         {
 186           clusdata[0] = cluX0 - (24-1) + cluY0/2.;
 187         }
 188       else if (ismn >= 12 && ismn <= 23)
 189         {
 190           clusdata[0] = cluX0 - (48-1) + cluY0/2.;
 191         }
 192
 193       clusdata[1]     = cluY0;
 194       clusdata[2]     = cluADC;
 195       clusdata[3]     = cluCELLS;
 196       clusdata[4]     = cluRAD;
 197       clusdata[5]     = 0.;
 198
 199       //
 200       // Cells associated with a cluster
 201       //
 202       for (Int_t ihit = 0; ihit < 15; ihit++)
 203         {
 204
 205           if (ismn < 12)
 206             {
 207               celldataX[ihit] = fClTr[ihit][i1]%10000;
 208               celldataY[ihit] = fClTr[ihit][i1]/10000;
 209             }
 210           else if (ismn >= 12 && ismn <= 23)
 211             {
 212               celldataX[ihit] = fClTr[ihit][i1]/10000;
 213               celldataY[ihit] = fClTr[ihit][i1]%10000;
 214             }
 215         }
 216       //printf("%d %f %f\n",idet,cluXC,cluYC );
 217       pmdcl = new AliPMDcluster(idet, ismn, clusdata, celldataX, celldataY);
 218       pmdcont->Add(pmdcl);
 219     }
 220 }
 221 // ------------------------------------------------------------------------ //
 222 void AliPMDClusteringV1::Order()
 223 {
 224   // Sorting algorithm
 225   // sorts the ADC values from higher to lower
 226   //
 227   double dd[kNMX];
 228   // matrix fEdepCell converted into
 229   // one dimensional array dd. adum a place holder for double
 230   int i, j, i1, i2, iord1[kNMX];
 231   // information of
 232   // ordering is stored in iord1, original array not ordered
 233   //
 234   // define arrays dd and iord1
 235   for(i1=0; i1 < kNDIMX; i1++)
 236     {
 237       for(i2=0; i2 < kNDIMY; i2++)
 238         {
 239           i        = i1 + i2*kNDIMX;
 240           iord1[i] = i;
 241           dd[i]    = fEdepCell[i1][i2];
 242         }
 243     }
 244
 245   TMath::Sort(kNMX,dd,iord1); //PH Using much better algorithm...
 246   // store the sorted information in fIord for later use
 247   for(i=0; i<kNMX; i++)
 248     {
 249       j  = iord1[i];
 250       i2 = j/kNDIMX;
 251       i1 = j-i2*kNDIMX;
 252       fIord[0][i]=i1;
 253       fIord[1][i]=i2;
 254     }
 255 }
 256 // ------------------------------------------------------------------------ //
 257 int AliPMDClusteringV1::CrClust(double ave, double cutoff, int nmx1)
 258 {
 259   // Does crude clustering
 260   // Finds out only the big patch by just searching the
 261   // connected cells
 262   //
 263   int i,j,k,id1,id2,icl, numcell, clust[2][5000];
 264   int jd1,jd2, icell, cellcount;
 265   static int neibx[6]={1,0,-1,-1,0,1}, neiby[6]={0,1,1,0,-1,-1};
 266   // neibx and neiby define ( incremental ) (i,j) for the neighbours of a
 267   // cell. There are six neighbours.
 268   // cellcount --- total number of cells having nonzero ener dep
 269   // numcell --- number of cells in a given supercluster
 270   // ofstream ofl0("cells_loc",ios::out);
 271   // initialize fInfocl[2][kNDIMX][kNDIMY]
 272
 273   AliDebug(1,Form("kNMX = %d nmx1 = %d kNDIMX = %d kNDIMY = %d ave = %f cutoff = %f",kNMX,nmx1,kNDIMX,kNDIMY,ave,cutoff));
 274
 275   for (j=0; j < kNDIMX; j++){
 276     for(k=0; k < kNDIMY; k++){
 277       fInfocl[0][j][k] = 0;
 278       fInfocl[1][j][k] = 0;
 279     }
 280   }
 281   for(i=0; i < kNMX; i++){
 282     fInfcl[0][i] = -1;
 283     id1=fIord[0][i];
 284     id2=fIord[1][i];
 285     if(fEdepCell[id1][id2] <= cutoff){fInfocl[0][id1][id2]=-1;}
 286   }
 287   // ---------------------------------------------------------------
 288   // crude clustering begins. Start with cell having largest adc
 289   // count and loop over the cells in descending order of adc count
 290   // ---------------------------------------------------------------
 291   icl=-1;
 292   cellcount=-1;
 293   for(icell=0; icell <= nmx1; icell++){
 294     id1=fIord[0][icell];
 295     id2=fIord[1][icell];
 296     if(fInfocl[0][id1][id2] == 0 ){
 297       // ---------------------------------------------------------------
 298       // icl -- cluster #, numcell -- # of cells in it, clust -- stores
 299       // coordinates of the cells in a cluster, fInfocl[0][i1][i2] is 1 for
 300       // primary and 2 for secondary cells,
 301       // fInfocl[1][i1][i2] stores cluster #
 302       // ---------------------------------------------------------------
 303       icl=icl+1;
 304       numcell=0;
 305       cellcount = cellcount + 1;
 306       fInfocl[0][id1][id2]=1;
 307       fInfocl[1][id1][id2]=icl;
 308       fInfcl[0][cellcount]=icl;
 309       fInfcl[1][cellcount]=id1;
 310       fInfcl[2][cellcount]=id2;
 311
 312       clust[0][numcell]=id1;
 313       clust[1][numcell]=id2;
 314       for(i=1; i<5000; i++)clust[0][i]=0;
 315       // ---------------------------------------------------------------
 316       // check for adc count in neib. cells. If ne 0 put it in this clust
 317       // ---------------------------------------------------------------
 318       for(i=0; i<6; i++){
 319         jd1=id1+neibx[i];
 320         jd2=id2+neiby[i];
 321         if( (jd1 >= 0 && jd1 < kNDIMX) && (jd2 >= 0 && jd2 < kNDIMY) &&
 322             fInfocl[0][jd1][jd2] == 0){
 323           numcell=numcell+1;
 324           fInfocl[0][jd1][jd2]=2;
 325           fInfocl[1][jd1][jd2]=icl;
 326           clust[0][numcell]=jd1;
 327           clust[1][numcell]=jd2;
 328           cellcount=cellcount+1;
 329           fInfcl[0][cellcount]=icl;
 330           fInfcl[1][cellcount]=jd1;
 331           fInfcl[2][cellcount]=jd2;
 332         }
 333       }
 334       // ---------------------------------------------------------------
 335       // check adc count for neighbour's neighbours recursively and
 336       // if nonzero, add these to the cluster.
 337       // ---------------------------------------------------------------
 338       for(i=1;i < 5000;i++){
 339         if(clust[0][i] != 0){
 340           id1=clust[0][i];
 341           id2=clust[1][i];
 342           for(j=0; j<6 ; j++){
 343             jd1=id1+neibx[j];
 344             jd2=id2+neiby[j];
 345             if( (jd1 >= 0 && jd1 < kNDIMX) && (jd2 >= 0 && jd2 < kNDIMY) &&
 346                 fInfocl[0][jd1][jd2] == 0 ){
 347               fInfocl[0][jd1][jd2] = 2;
 348               fInfocl[1][jd1][jd2] = icl;
 349               numcell              = numcell + 1;
 350               clust[0][numcell]    = jd1;
 351               clust[1][numcell]    = jd2;
 352               cellcount            = cellcount+1;
 353               fInfcl[0][cellcount] = icl;
 354               fInfcl[1][cellcount] = jd1;
 355               fInfcl[2][cellcount] = jd2;
 356             }
 357           }
 358         }
 359       }
 360     }
 361   }
 362
 363   //  for(icell=0; icell<=cellcount; icell++){
 364   //    ofl0 << fInfcl[0][icell] << " " << fInfcl[1][icell] << " " <<
 365   //      fInfcl[2][icell] << endl;
 366   //}
 367
 368   return cellcount;
 369 }
 370 // ------------------------------------------------------------------------ //
 371 void AliPMDClusteringV1::RefClust(int incr)
 372 {
 373   // Does the refining of clusters
 374   // Takes the big patch and does gaussian fitting and
 375   // finds out the more refined clusters
 376   //
 377   int i, j, k, i1, i2, id, icl, ncl[4500], iord[4500], itest;
 378   int ihld;
 379   int ig, nsupcl, lev1[20], lev2[20];
 380   double x[4500], y[4500], z[4500], x1, y1, z1, x2, y2, z2, dist;
 381   double xc[4500], yc[4500], zc[4500], cells[4500], sum, rc[4500], rr;
 382
 383
 384   //asso
 385   Int_t t[4500],cellCount[4500];
 386   for(i=0; i<4500; i++)
 387     {
 388       t[i]=-1;
 389       cellCount[i]=0;
 390     }
 391
 392
 393   // fClno counts the final clusters
 394   // nsupcl =  # of superclusters; ncl[i]= # of cells in supercluster i
 395   // x, y and z store (x,y) coordinates of and energy deposited in a cell
 396   // xc, yc store (x,y) coordinates of the cluster center
 397   // zc stores the energy deposited in a cluster
 398   // rc is cluster radius
 399   // finally the cluster information is put in 2-dimensional array clusters
 400   //ofstream ofl1("checking.5",ios::app);
 401   fClno  = -1;
 402   nsupcl = -1;
 403   for(i=0; i<4500; i++){ncl[i]=-1;}
 404   for(i=0; i<= incr; i++){
 405     if(fInfcl[0][i] != nsupcl){ nsupcl=nsupcl+1; }
 406     if (nsupcl > 4500) {
 407       AliWarning("RefClust: Too many superclusters!");
 408       nsupcl = 4500;
 409       break;
 410     }
 411
 412     ncl[nsupcl]=ncl[nsupcl]+1;
 413   }
 414
 415   AliDebug(1,Form("Number of cells = %d Number of Superclusters = %d",
 416                   incr+1,nsupcl+1));
 417   id=-1;
 418   icl=-1;
 419   for(i=0; i<=nsupcl; i++) {
 420     if(ncl[i] == 0){
 421       id=id+1;
 422       icl=icl+1;
 423       // one  cell super-clusters --> single cluster
 424       // cluster center at the centyer of the cell
 425       // cluster radius = half cell dimension
 426       if (fClno >= 5000) {
 427         AliWarning("RefClust: Too many clusters! more than 5000");
 428         return;
 429       }
 430       fClno = fClno + 1;
 431       i1 = fInfcl[1][id];
 432       i2 = fInfcl[2][id];
 433       fClusters[0][fClno] = fCoord[0][i1][i2];
 434       fClusters[1][fClno] = fCoord[1][i1][i2];
 435       fClusters[2][fClno] = fEdepCell[i1][i2];
 436       fClusters[3][fClno] = 1.;
 437       fClusters[4][fClno] = 0.5;
 438
 439       //association
 440
 441       fClTr[0][fClno]=fCellTrNo[i1][i2];
 442       for(Int_t icltr=1;icltr<14;icltr++)
 443         {
 444           fClTr[icltr][fClno]=-1;
 445         }
 446
 447       //ofl1 << icl << " " << fCoord[0][i1][i2] << " " << fCoord[1][i1][i2] <<
 448       //" " << fEdepCell[i1][i2] << " " << fClusters[3][fClno] <<endl;
 449
 450     }else if(ncl[i] == 1){
 451       // two cell super-cluster --> single cluster
 452       // cluster center is at ener. dep.-weighted mean of two cells
 453       // cluster radius == half cell dimension
 454       id   = id + 1;
 455       icl  = icl+1;
 456       if (fClno >= 5000) {
 457         AliWarning("RefClust: Too many clusters! more than 5000");
 458         return;
 459       }
 460       fClno = fClno+1;
 461       i1   = fInfcl[1][id];
 462       i2   = fInfcl[2][id];
 463       x1   = fCoord[0][i1][i2];
 464       y1   = fCoord[1][i1][i2];
 465       z1   = fEdepCell[i1][i2];
 466
 467       //asso
 468       fClTr[0][fClno]=fCellTrNo[i1][i2];
 469       //
 470
 471       id   = id+1;
 472       i1   = fInfcl[1][id];
 473       i2   = fInfcl[2][id];
 474       x2   = fCoord[0][i1][i2];
 475       y2   = fCoord[1][i1][i2];
 476       z2   = fEdepCell[i1][i2];
 477
 478       //asso
 479
 480       fClTr[1][fClno]=fCellTrNo[i1][i2];
 481       for(Int_t icltr=2;icltr<14;icltr++)
 482         {
 483           fClTr[icltr][fClno] = -1;
 484         }
 485       //
 486
 487       fClusters[0][fClno] = (x1*z1+x2*z2)/(z1+z2);
 488       fClusters[1][fClno] = (y1*z1+y2*z2)/(z1+z2);
 489       fClusters[2][fClno] = z1+z2;
 490       fClusters[3][fClno] = 2.;
 491       fClusters[4][fClno] = 0.5;
 492
 493
 494       //ofl1 << icl << " " << fClusters[0][fClno] << " " << fClusters[1][fClno]
 495       //  << " " << fClusters[2][fClno] << " " <<fClusters[3][fClno] <<endl;
 496     }
 497     else{
 498
 499       //asso
 500       for(Int_t icg=0;icg<4500;icg++)
 501         {
 502           cellCount[icg]=0;
 503         }
 504       //
 505
 506       id      = id + 1;
 507       iord[0] = 0;
 508       // super-cluster of more than two cells - broken up into smaller
 509       // clusters gaussian centers computed. (peaks separated by > 1 cell)
 510       // Begin from cell having largest energy deposited This is first
 511       // cluster center
 512       i1      = fInfcl[1][id];
 513       i2      = fInfcl[2][id];
 514       x[0]    = fCoord[0][i1][i2];
 515       y[0]    = fCoord[1][i1][i2];
 516       z[0]    = fEdepCell[i1][i2];
 517
 518       //asso
 519       t[0]=fCellTrNo[i1][i2];
 520       //
 521
 522       iord[0] = 0;
 523       for(j=1;j<=ncl[i];j++){
 524
 525         id      = id + 1;
 526         i1      = fInfcl[1][id];
 527         i2      = fInfcl[2][id];
 528         iord[j] = j;
 529         x[j]    = fCoord[0][i1][i2];
 530         y[j]    = fCoord[1][i1][i2];
 531         z[j]    = fEdepCell[i1][i2];
 532
 533         //asso
 534         t[j]=fCellTrNo[i1][i2];
 535         //
 536
 537
 538       }
 539       // arranging cells within supercluster in decreasing order
 540       for(j=1;j<=ncl[i];j++){
 541         itest=0;
 542         ihld=iord[j];
 543         for(i1=0;i1<j;i1++){
 544           if(itest == 0 && z[iord[i1]] < z[ihld]){
 545             itest=1;
 546             for(i2=j-1;i2>=i1;i2--){
 547               iord[i2+1]=iord[i2];
 548             }
 549             iord[i1]=ihld;
 550           }
 551         }
 552       }
 553
 554       // compute the number of Gaussians and their centers ( first
 555       // guess )
 556       // centers must be separated by cells having smaller ener. dep.
 557       // neighbouring centers should be either strong or well-separated
 558       ig=0;
 559       xc[ig]=x[iord[0]];
 560       yc[ig]=y[iord[0]];
 561       zc[ig]=z[iord[0]];
 562       for(j=1;j<=ncl[i];j++){
 563         itest=-1;
 564         x1=x[iord[j]];
 565         y1=y[iord[j]];
 566         for(k=0;k<=ig;k++){
 567           x2=xc[k]; y2=yc[k];
 568           rr=Distance(x1,y1,x2,y2);
 569           if( rr >= 1.1 && rr < 1.8 && z[iord[j]] > zc[k]/4.)
 570             itest=itest+1;
 571           if( rr >= 1.8 && rr < 2.1 && z[iord[j]] > zc[k]/10.)
 572             itest=itest+1;
 573           if( rr >= 2.1)itest=itest+1;
 574         }
 575         if(itest == ig){
 576           ig=ig+1;
 577           xc[ig]=x1;
 578           yc[ig]=y1;
 579           zc[ig]=z[iord[j]];
 580         }
 581       }
 582       // for(j=0; j<=ig; j++){
 583       //ofl1 << icl+j+1 << " " << xc[j] << " " <<yc[j] <<" "<<zc[j]<<endl;
 584       //}
 585       // GaussFit to adjust cluster parameters to minimize
 586       GaussFit(ncl[i], ig, x[0], y[0] ,z[0], xc[0], yc[0], zc[0], rc[0]);
 587       icl=icl+ig+1;
 588       // compute the number of cells belonging to each cluster.
 589       // cell is shared between several clusters ( if they are equidistant
 590       // from it ) in the ratio of cluster energy deposition
 591       for(j=0; j<=ig; j++){
 592         cells[j]=0.;
 593       }
 594       if(ig > 0){
 595         for(j=0; j<=ncl[i]; j++){
 596           lev1[j]=0;
 597           lev2[j]=0;
 598           for(k=0; k<=ig; k++){
 599             dist=Distance(x[j], y[j], xc[k], yc[k]);
 600             if(dist < sqrt(3.) ){
 601
 602               //asso
 603               fClTr[cellCount[k]][fClno+k+1]=t[j];
 604               cellCount[k]++;
 605               //
 606
 607               lev1[0]++;
 608               i1=lev1[0];
 609               lev1[i1]=k;
 610             }else{
 611               if(dist < 2.1){
 612                 lev2[0]++;
 613                 i1=lev2[0];
 614                 lev2[i1]=k;
 615               }
 616             }
 617           }
 618           if(lev1[0] != 0){
 619             if(lev1[0] == 1){cells[lev1[1]]=cells[lev1[1]]+1.;}
 620             else{
 621               sum=0.;
 622               for(k=1; k<=lev1[0]; k++){
 623                 sum=sum+zc[lev1[k]];
 624               }
 625               for(k=1; k<=lev1[0]; k++){
 626                 cells[lev1[k]]=cells[lev1[k]]+zc[lev1[k]]/sum;
 627               }
 628             }
 629           }else{
 630             if(lev2[0] == 0){cells[lev2[1]]=cells[lev2[1]]+1.;}
 631             else{
 632               sum=0.;
 633               for(k=1; k<=lev2[0]; k++){
 634                 sum=sum+zc[lev2[k]];
 635               }
 636               for(k=1; k<=lev2[0]; k++){
 637                 cells[lev2[k]]=cells[lev2[k]]+zc[lev2[k]]/sum;
 638               }
 639             }
 640           }
 641         }
 642       }
 643
 644       // zero rest of the cell array
 645       //asso
 646       for(k=0; k<=ig; k++)
 647         {
 648           for(Int_t icltr=cellCount[k];icltr<14;icltr++)
 649             {
 650               fClTr[icltr][fClno]=-1;
 651             }
 652         }
 653       //
 654
 655
 656
 657       for(j=0; j<=ig; j++){
 658         if (fClno >= 5000) {
 659           AliWarning("RefClust: Too many clusters! more than 5000");
 660           return;
 661         }
 662         fClno               = fClno + 1;
 663         fClusters[0][fClno] = xc[j];
 664         fClusters[1][fClno] = yc[j];
 665         fClusters[2][fClno] = zc[j];
 666         fClusters[4][fClno] = rc[j];
 667         if(ig == 0){
 668           fClusters[3][fClno] = ncl[i];
 669         }else{
 670           fClusters[3][fClno] = cells[j];
 671         }
 672       }
 673     }
 674   }
 675 }
 676 // ------------------------------------------------------------------------ //
 677 void AliPMDClusteringV1::GaussFit(Int_t ncell, Int_t nclust, Double_t &x, Double_t &y ,Double_t &z, Double_t &xc, Double_t &yc, Double_t &zc, Double_t &rc)
 678 {
 679   // Does gaussian fitting
 680   //
 681   int i, j, i1, i2, novar, idd, jj;
 682   double xx[4500], yy[4500], zz[4500], xxc[4500], yyc[4500];
 683   double a[4500], b[4500], c[4500], d[4500], ha[4500], hb[4500];
 684   double hc[4500], hd[4500], zzc[4500], rrc[4500];
 685   int neib[4500][50];
 686   double sum, dx, dy, str, str1, aint, sum1, rr, dum;
 687   double x1, x2, y1, y2;
 688   str   = 0.;
 689   str1  = 0.;
 690   rr    = 0.3;
 691   novar = 0;
 692   j = 0;  // Just put not to see the compiler warning, BKN
 693
 694   for(i=0; i<=ncell; i++)
 695     {
 696       xx[i] = *(&x+i);
 697       yy[i] = *(&y+i);
 698       zz[i] = *(&z+i);
 699       str   = str + zz[i];
 700     }
 701   for(i=0; i<=nclust; i++)
 702     {
 703       xxc[i] = *(&xc+i);
 704       yyc[i] = *(&yc+i);
 705       zzc[i] = *(&zc+i);
 706       str1   = str1 + zzc[i];
 707       rrc[i] = 0.5;
 708     }
 709   for(i=0; i<=nclust; i++)
 710     {
 711       zzc[i] = str/str1*zzc[i];
 712       ha[i]  = xxc[i];
 713       hb[i]  = yyc[i];
 714       hc[i]  = zzc[i];
 715       hd[i]  = rrc[i];
 716       x1     = xxc[i];
 717       y1     = yyc[i];
 718     }
 719   for(i=0; i<=ncell; i++){
 720     idd=0;
 721     x1=xx[i];
 722     y1=yy[i];
 723     for(j=0; j<=nclust; j++){
 724       x2=xxc[j];
 725       y2=yyc[j];
 726       if(Distance(x1,y1,x2,y2) <= 3.){ idd=idd+1; neib[i][idd]=j; }
 727     }
 728     neib[i][0]=idd;
 729   }
 730   sum=0.;
 731   for(i1=0; i1<=ncell; i1++){
 732     aint=0.;
 733     idd=neib[i1][0];
 734     for(i2=1; i2<=idd; i2++){
 735       jj=neib[i1][i2];
 736       dx=xx[i1]-xxc[jj];
 737       dy=yy[i1]-yyc[jj];
 738       dum=rrc[j]*rrc[jj]+rr*rr;
 739       aint=aint+exp(-(dx*dx+dy*dy)/dum)*zzc[idd]*rr*rr/dum;
 740     }
 741     sum=sum+(aint-zz[i1])*(aint-zz[i1])/str;
 742   }
 743 //   jmax=nclust*1000;
 744 //   if(nclust > 20)jmax=20000;
 745 //   for(j=0; j<jmax; j++){
 746     str1=0.;
 747     for(i=0; i<=nclust; i++){
 748       a[i]=xxc[i]+0.6*(Ranmar()-0.5);
 749       b[i]=yyc[i]+0.6*(Ranmar()-0.5);
 750       c[i]=zzc[i]*(1.+(Ranmar()-0.5)*0.2);
 751       str1=str1+zzc[i];
 752       d[i]=rrc[i]*(1.+(Ranmar()-0.5)*0.1);
 753       if(d[i] < 0.25)d[i]=0.25;
 754     }
 755     for(i=0; i<=nclust; i++){ c[i]=c[i]*str/str1; }
 756     sum1=0.;
 757     for(i1=0; i1<=ncell; i1++){
 758       aint=0.;
 759       idd=neib[i1][0];
 760       for(i2=1; i2<=idd; i2++){
 761         jj=neib[i1][i2];
 762         dx=xx[i1]-a[jj];
 763         dy=yy[i1]-b[jj];
 764         dum=d[jj]*d[jj]+rr*rr;
 765         aint=aint+exp(-(dx*dx+dy*dy)/dum)*c[i2]*rr*rr/dum;
 766       }
 767       sum1=sum1+(aint-zz[i1])*(aint-zz[i1])/str;
 768     }
 769
 770     if(sum1 < sum){
 771       for(i2=0; i2<=nclust; i2++){
 772         xxc[i2]=a[i2];
 773         yyc[i2]=b[i2];
 774         zzc[i2]=c[i2];
 775         rrc[i2]=d[i2];
 776         sum=sum1;
 777       }
 778     }
 779 //   }
 780   for(j=0; j<=nclust; j++){
 781     *(&xc+j)=xxc[j];
 782     *(&yc+j)=yyc[j];
 783     *(&zc+j)=zzc[j];
 784     *(&rc+j)=rrc[j];
 785   }
 786 }
 787 // ------------------------------------------------------------------------ //
 788 double AliPMDClusteringV1::Distance(double x1, double y1, double x2, double y2)
 789 {
 790   return sqrt((x1-x2)*(x1-x2) + (y1-y2)*(y1-y2));
 791 }
 792 // ------------------------------------------------------------------------ //
 793 double AliPMDClusteringV1::Ranmar() const
 794 {
 795   //  Universal random number generator proposed by Marsaglia and Zaman
 796   //  in report FSU-SCRI-87-50
 797
 798   //  clock_t start;
 799   int ii, jj;
 800   static int i=96, j=32, itest=0, i1, i2, i3, i4, i5;
 801   static double u[97], c, cd, cm, s, t;
 802   static double uni;
 803   int count1,count2,idum;
 804   /*    $$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$  */
 805   if (itest == 0) {
 806     //*******************************************************
 807     // following three lines if the seed to be provided by computer
 808     // start = time(NULL);
 809     // ii=start;
 810     // jj=start;
 811     //*******************************************************
 812     //following two lines for fixed seed ( during testing only. Else
 813     //use preceeing three lines
 814     ii=8263;
 815     jj=5726;
 816     if(ii > 31328 ) ii = ii - ( ii / 31328 ) * 31328;
 817     if(jj > 30081 ) jj = jj - ( jj / 30081 ) * 30081;
 818     itest=itest+1;
 819     if((( ii > 0 ) &&  ( ii <= 31328 )) && (( jj > 0 ) &&
 820                                             ( jj <= 30081 ))){
 821       i1=ii/177+2; i2=ii-(i1-2)*177+2; i3=jj/169+1; i4=jj-(i3-1)*169;
 822       i4 = jj - (i3-1)*169;
 823       count1=0;
 824       while ( count1 < 97 ){
 825         s=0.;
 826         t=0.5;
 827         count2=0;
 828         while( count2 < 24 ){
 829           idum=i1*i2/179;
 830           idum=( i1*i2 - (i1*i2/179)*179 ) * i3;
 831           i5=idum-(idum/179)*179;
 832           i1=i2; i2=i3; i3=i5; idum=53*i4+1; i4=idum-(idum/169)*169;
 833           if( i4*i5-((i4*i5)/64)*64 >= 32 ) s=s+t;
 834           t=0.5*t;
 835           count2=count2+1;
 836         }
 837         u[count1] = s;
 838         count1 = count1 +1;
 839       }
 840       c = 362436./16777216.;  cd = 7654321./16777216.;
 841       cm = 16777213./16777216.;
 842     }
 843     else{
 844       AliWarning("Wrong initialization");
 845     }
 846   }
 847   else{
 848     uni = u[i] - u[j];
 849     if( uni < 0.) uni = uni + 1;
 850     u[i] = uni;
 851     i = i -1;
 852     if( i < 0 ) i = 96;
 853     j = j - 1;
 854     if ( j < 0 ) j = 96;
 855     c = c - cd;
 856     if( c < 0. ) c = c+cm;
 857     uni = uni-c ;
 858     if( uni < 0. )uni = uni+1.;
 859   }
 860   return uni;
 861 }
 862 // ------------------------------------------------------------------------ //
 863 void AliPMDClusteringV1::SetEdepCut(Float_t decut)
 864 {
 865   fCutoff = decut;
 866 }
 867 // ------------------------------------------------------------------------ //