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 edepcell[kNMX] and cluster information is in a
  34    TObjarray. Integer clno gives total number of clusters in the
  35    supermodule.
  36
  37    fClusters is 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 "TRandom.h"
  49 #include <stdio.h>
  50
  51 #include "AliPMDcludata.h"
  52 #include "AliPMDcluster.h"
  53 #include "AliPMDClustering.h"
  54 #include "AliPMDClusteringV1.h"
  55 #include "AliLog.h"
  56
  57 ClassImp(AliPMDClusteringV1)
  58
  59 const Double_t AliPMDClusteringV1::fgkSqroot3by2=0.8660254;  // sqrt(3.)/2.
  60
  61 AliPMDClusteringV1::AliPMDClusteringV1():
  62   fPMDclucont(new TObjArray()),
  63   fCutoff(0.0)
  64 {
  65   for(Int_t i = 0; i < kNDIMX; i++)
  66     {
  67       for(Int_t j = 0; j < kNDIMY; j++)
  68         {
  69           fCoord[0][i][j] = i+j/2.;
  70           fCoord[1][i][j] = fgkSqroot3by2*j;
  71         }
  72     }
  73 }
  74 // ------------------------------------------------------------------------ //
  75 AliPMDClusteringV1::AliPMDClusteringV1(const AliPMDClusteringV1& pmdclv1):
  76   AliPMDClustering(pmdclv1),
  77   fPMDclucont(0),
  78   fCutoff(0)
  79 {
  80   // copy constructor
  81   AliError("Copy constructor not allowed ");
  82
  83 }
  84 // ------------------------------------------------------------------------ //
  85 AliPMDClusteringV1 &AliPMDClusteringV1::operator=(const AliPMDClusteringV1& /*pmdclv1*/)
  86 {
  87   // copy constructor
  88   AliError("Assignment operator not allowed ");
  89   return *this;
  90 }
  91 // ------------------------------------------------------------------------ //
  92 AliPMDClusteringV1::~AliPMDClusteringV1()
  93 {
  94   delete fPMDclucont;
  95 }
  96 // ------------------------------------------------------------------------ //
  97 void AliPMDClusteringV1::DoClust(Int_t idet, Int_t ismn,
  98                                  Double_t celladc[48][96], TObjArray *pmdcont)
  99 {
 100   // main function to call other necessary functions to do clustering
 101   //
 102
 103   AliPMDcluster *pmdcl = 0;
 104
 105   Int_t    i,  j, nmx1, incr, id, jd;
 106   Int_t    celldataX[15], celldataY[15];
 107   Float_t  clusdata[6];
 108   Double_t cutoff, ave;
 109   Double_t edepcell[kNMX];
 110
 111
 112   Double_t *cellenergy = new Double_t [11424];// Ajay
 113
 114   const float ktwobysqrt3 = 1.1547; // 2./sqrt(3.)
 115
 116   // ndimXr and ndimYr are different because of different module size
 117
 118   Int_t ndimXr = 0;
 119   Int_t ndimYr = 0;
 120
 121   if (ismn < 12)
 122     {
 123       ndimXr = 96;
 124       ndimYr = 48;
 125     }
 126   else if (ismn >= 12 && ismn <= 23)
 127     {
 128       ndimXr = 48;
 129       ndimYr = 96;
 130     }
 131
 132   for (Int_t i =0; i < 11424; i++)
 133   {
 134       cellenergy[i] = 0.;
 135   }
 136
 137
 138   Int_t kk = 0;
 139   for (Int_t i = 0; i < kNDIMX; i++)
 140     {
 141       for (Int_t j = 0; j < kNDIMY; j++)
 142         {
 143           fCellTrNo[i][j] = -1;
 144           edepcell[kk] = 0.;
 145           kk++;
 146         }
 147     }
 148
 149   for (id = 0; id < ndimXr; id++)
 150     {
 151       for (jd = 0; jd < ndimYr; jd++)
 152         {
 153           j = jd;
 154           i = id+(ndimYr/2-1)-(jd/2);
 155
 156           Int_t ij = i + j*kNDIMX;
 157           // BKN Int_t ij = i + j*ndimXr;
 158
 159           if (ismn < 12)
 160             {
 161               //edepcell[ij]    = celladc[jd][id];
 162               cellenergy[ij]    = celladc[jd][id];//Ajay
 163               fCellTrNo[i][j] = jd*10000+id;  // for association
 164             }
 165           else if (ismn >= 12 && ismn <= 23)
 166             {
 167               //edepcell[ij]    = celladc[id][jd];
 168               cellenergy[ij]    = celladc[id][jd];//Ajay
 169               fCellTrNo[i][j] = id*10000+jd;  // for association
 170             }
 171         }
 172     }
 173
 174   //Ajay
 175   for (Int_t i = 0; i < kNMX; i++)
 176   {
 177     edepcell[i] = cellenergy[i];
 178   }
 179
 180   delete [] cellenergy;
 181
 182   Int_t iord1[kNMX];
 183   TMath::Sort((Int_t)kNMX,edepcell,iord1);// order the data
 184   cutoff = fCutoff;                // cutoff to discard cells
 185   ave  = 0.;
 186   nmx1 = -1;
 187   for(i = 0;i < kNMX; i++)
 188     {
 189       if(edepcell[i] > 0.)
 190         {
 191           ave += edepcell[i];
 192         }
 193       if(edepcell[i] > cutoff )
 194         {
 195           nmx1++;
 196         }
 197     }
 198
 199   AliDebug(1,Form("Number of cells having energy >= %f are %d",cutoff,nmx1));
 200
 201   if (nmx1 == 0) nmx1 = 1;
 202   ave = ave/nmx1;
 203   AliDebug(1,Form("Number of cells in a SuperM = %d and Average = %f",
 204                   kNMX,ave));
 205
 206   incr = CrClust(ave, cutoff, nmx1,iord1, edepcell );
 207   RefClust(incr,edepcell);
 208   Int_t nentries1 = fPMDclucont->GetEntries();
 209   AliDebug(1,Form("Detector Plane = %d  Serial Module No = %d Number of clusters = %d",idet, ismn, nentries1));
 210   AliDebug(1,Form("Total number of clusters/module = %d",nentries1));
 211
 212   for (Int_t ient1 = 0; ient1 < nentries1; ient1++)
 213     {
 214       AliPMDcludata *pmdcludata =
 215         (AliPMDcludata*)fPMDclucont->UncheckedAt(ient1);
 216       Float_t cluXC    = pmdcludata->GetClusX();
 217       Float_t cluYC    = pmdcludata->GetClusY();
 218       Float_t cluADC   = pmdcludata->GetClusADC();
 219       Float_t cluCELLS = pmdcludata->GetClusCells();
 220       Float_t cluSIGX  = pmdcludata->GetClusSigmaX();
 221       Float_t cluSIGY  = pmdcludata->GetClusSigmaY();
 222
 223       Float_t cluY0    = ktwobysqrt3*cluYC;
 224       Float_t cluX0    = cluXC - cluY0/2.;
 225
 226       //
 227       // Cluster X centroid is back transformed
 228       //
 229       if (ismn < 12)
 230         {
 231           clusdata[0] = cluX0 - (24-1) + cluY0/2.;
 232         }
 233       else if ( ismn >= 12 && ismn <= 23)
 234         {
 235           clusdata[0] = cluX0 - (48-1) + cluY0/2.;
 236         }
 237
 238       clusdata[1]     = cluY0;
 239       clusdata[2]     = cluADC;
 240       clusdata[3]     = cluCELLS;
 241       clusdata[4]     = cluSIGX;
 242       clusdata[5]     = cluSIGY;
 243
 244       //
 245       // Cells associated with a cluster
 246       //
 247
 248       for (Int_t ihit = 0; ihit < 15; ihit++)
 249         {
 250           if (ismn < 12)
 251             {
 252               celldataX[ihit] = pmdcludata->GetCellXY(ihit)%10000;
 253               celldataY[ihit] = pmdcludata->GetCellXY(ihit)/10000;
 254             }
 255           else if (ismn >= 12 && ismn <= 23)
 256             {
 257               celldataX[ihit] = pmdcludata->GetCellXY(ihit)/10000;
 258               celldataY[ihit] = pmdcludata->GetCellXY(ihit)%10000;
 259             }
 260         }
 261       pmdcl = new AliPMDcluster(idet, ismn, clusdata, celldataX, celldataY);
 262       pmdcont->Add(pmdcl);
 263     }
 264
 265   fPMDclucont->Clear();
 266
 267 }
 268 // ------------------------------------------------------------------------ //
 269 Int_t AliPMDClusteringV1::CrClust(Double_t ave, Double_t cutoff, Int_t nmx1,
 270                                   Int_t iord1[], Double_t edepcell[])
 271 {
 272   // Does crude clustering
 273   // Finds out only the big patch by just searching the
 274   // connected cells
 275   //
 276   Int_t i,j,k,id1,id2,icl, numcell, clust[2][5000];
 277   Int_t jd1,jd2, icell, cellcount;
 278   static Int_t neibx[6]={1,0,-1,-1,0,1}, neiby[6]={0,1,1,0,-1,-1};
 279
 280   AliDebug(1,Form("kNMX = %d nmx1 = %d kNDIMX = %d kNDIMY = %d ave = %f cutoff = %f",kNMX,nmx1,kNDIMX,kNDIMY,ave,cutoff));
 281
 282   for (j = 0; j < kNDIMX; j++)
 283     {
 284       for(k = 0; k < kNDIMY; k++)
 285         {
 286           fInfocl[0][j][k] = 0;
 287           fInfocl[1][j][k] = 0;
 288         }
 289     }
 290   for(i=0; i < kNMX; i++)
 291     {
 292       fInfcl[0][i] = -1;
 293
 294       j  = iord1[i];
 295       id2 = j/kNDIMX;
 296       id1 = j-id2*kNDIMX;
 297
 298       if(edepcell[j] <= cutoff)
 299         {
 300           fInfocl[0][id1][id2] = -1;
 301         }
 302     }
 303
 304   // ---------------------------------------------------------------
 305   // crude clustering begins. Start with cell having largest adc
 306   // count and loop over the cells in descending order of adc count
 307   // ---------------------------------------------------------------
 308
 309   icl       = -1;
 310   cellcount = -1;
 311
 312   for(icell = 0; icell <= nmx1; icell++)
 313     {
 314       j  = iord1[icell];
 315       id2 = j/kNDIMX;
 316       id1 = j-id2*kNDIMX;
 317
 318       if(fInfocl[0][id1][id2] == 0 )
 319         {
 320           icl++;
 321           numcell = 0;
 322           cellcount++;
 323           fInfocl[0][id1][id2] = 1;
 324           fInfocl[1][id1][id2] = icl;
 325           fInfcl[0][cellcount] = icl;
 326           fInfcl[1][cellcount] = id1;
 327           fInfcl[2][cellcount] = id2;
 328
 329           clust[0][numcell] = id1;
 330           clust[1][numcell] = id2;
 331
 332           for(i = 1; i < 5000; i++)
 333             {
 334               clust[0][i]=0;
 335             }
 336           // ---------------------------------------------------------------
 337           // check for adc count in neib. cells. If ne 0 put it in this clust
 338           // ---------------------------------------------------------------
 339           for(i = 0; i < 6; i++)
 340             {
 341               jd1 = id1 + neibx[i];
 342               jd2 = id2 + neiby[i];
 343               if( (jd1 >= 0 && jd1 < kNDIMX) && (jd2 >= 0 && jd2 < kNDIMY) &&
 344                   fInfocl[0][jd1][jd2] == 0)
 345                 {
 346                   numcell++;
 347                   fInfocl[0][jd1][jd2] = 2;
 348                   fInfocl[1][jd1][jd2] = icl;
 349                   clust[0][numcell]    = jd1;
 350                   clust[1][numcell]    = jd2;
 351                   cellcount++;
 352                   fInfcl[0][cellcount] = icl;
 353                   fInfcl[1][cellcount] = jd1;
 354                   fInfcl[2][cellcount] = jd2;
 355                 }
 356             }
 357           // ---------------------------------------------------------------
 358           // check adc count for neighbour's neighbours recursively and
 359           // if nonzero, add these to the cluster.
 360           // ---------------------------------------------------------------
 361           for(i = 1; i < 5000;i++)
 362             {
 363               if(clust[0][i] != 0)
 364                 {
 365                   id1 = clust[0][i];
 366                   id2 = clust[1][i];
 367                   for(j = 0; j < 6 ; j++)
 368                     {
 369                       jd1 = id1 + neibx[j];
 370                       jd2 = id2 + neiby[j];
 371                       if( (jd1 >= 0 && jd1 < kNDIMX) &&
 372                           (jd2 >= 0 && jd2 < kNDIMY) &&
 373                           fInfocl[0][jd1][jd2] == 0 )
 374                         {
 375                           fInfocl[0][jd1][jd2] = 2;
 376                           fInfocl[1][jd1][jd2] = icl;
 377                           numcell++;
 378                           clust[0][numcell]    = jd1;
 379                           clust[1][numcell]    = jd2;
 380                           cellcount++;
 381                           fInfcl[0][cellcount] = icl;
 382                           fInfcl[1][cellcount] = jd1;
 383                           fInfcl[2][cellcount] = jd2;
 384                         }
 385                     }
 386                 }
 387             }
 388         }
 389     }
 390   return cellcount;
 391 }
 392 // ------------------------------------------------------------------------ //
 393 void AliPMDClusteringV1::RefClust(Int_t incr, Double_t edepcell[])
 394 {
 395   // Does the refining of clusters
 396   // Takes the big patch and does gaussian fitting and
 397   // finds out the more refined clusters
 398   //
 399
 400
 401
 402   AliPMDcludata *pmdcludata = 0;
 403
 404   Int_t *cellCount = 0x0;
 405   Int_t **cellXY = 0x0;
 406   const Int_t kdim = 4500;
 407
 408   Int_t    i, j, k, i1, i2, id, icl,  itest,ihld, ig, nsupcl,clno;
 409   Int_t    t[kdim];
 410   Int_t    ncl[kdim], iord[kdim], lev1[kdim], lev2[kdim];
 411   Int_t    clxy[15];
 412   Float_t  clusdata[6];
 413   Double_t x1, y1, z1, x2, y2, z2, dist,rr,sum;
 414   Double_t x[kdim], y[kdim], z[kdim];
 415   Double_t xc[kdim], yc[kdim], zc[kdim], cells[kdim], rc[kdim];
 416
 417   // Initialisation
 418   for(i = 0; i<kdim; i++)
 419     {
 420       t[i]         = -1;
 421       ncl[i]       = -1;
 422       if (i < 6) clusdata[i] = 0.;
 423       if (i < 15) clxy[i] = 0;
 424     }
 425
 426   // clno counts the final clusters
 427   // nsupcl =  # of superclusters; ncl[i]= # of cells in supercluster i
 428   // x, y and z store (x,y) coordinates of and energy deposited in a cell
 429   // xc, yc store (x,y) coordinates of the cluster center
 430   // zc stores the energy deposited in a cluster
 431   // rc is cluster radius
 432
 433   clno  = -1;
 434   nsupcl = -1;
 435
 436   for(i = 0; i <= incr; i++)
 437     {
 438       if(fInfcl[0][i] != nsupcl)
 439         {
 440           nsupcl++;
 441         }
 442       if (nsupcl > kdim)
 443         {
 444           AliWarning("RefClust: Too many superclusters!");
 445           nsupcl = kdim;
 446           break;
 447         }
 448       ncl[nsupcl]++;
 449     }
 450
 451   AliDebug(1,Form("Number of cells = %d Number of Superclusters = %d",
 452                   incr+1,nsupcl+1));
 453   id  = -1;
 454   icl = -1;
 455
 456   for(i = 0; i <= nsupcl; i++)
 457     {
 458       if(ncl[i] == 0)
 459         {
 460           id++;
 461           icl++;
 462           if (clno >= 5000)
 463             {
 464               AliWarning("RefClust: Too many clusters! more than 5000");
 465               return;
 466             }
 467           clno++;
 468           i1 = fInfcl[1][id];
 469           i2 = fInfcl[2][id];
 470
 471           Int_t i12 = i1 + i2*kNDIMX;
 472
 473           clusdata[0] = fCoord[0][i1][i2];
 474           clusdata[1] = fCoord[1][i1][i2];
 475           clusdata[2] = edepcell[i12];
 476           clusdata[3] = 1.;
 477           clusdata[4] = 0.5;
 478           clusdata[5] = 0.0;
 479
 480           clxy[0] = fCellTrNo[i1][i2];            //association
 481           for(Int_t icltr = 1; icltr < 15; icltr++)
 482             {
 483               clxy[icltr] = -1;
 484             }
 485           pmdcludata  = new AliPMDcludata(clusdata,clxy);
 486           fPMDclucont->Add(pmdcludata);
 487         }
 488       else if(ncl[i] == 1)
 489         {
 490           id++;
 491           icl++;
 492           if (clno >= 5000)
 493             {
 494               AliWarning("RefClust: Too many clusters! more than 5000");
 495               return;
 496             }
 497           clno++;
 498           i1   = fInfcl[1][id];
 499           i2   = fInfcl[2][id];
 500           Int_t i12 = i1 + i2*kNDIMX;
 501
 502           x1   = fCoord[0][i1][i2];
 503           y1   = fCoord[1][i1][i2];
 504           z1   = edepcell[i12];
 505           clxy[0] = fCellTrNo[i1][i2];    //asso
 506           id++;
 507           i1   = fInfcl[1][id];
 508           i2   = fInfcl[2][id];
 509
 510           Int_t i22 = i1 + i2*kNDIMX;
 511           x2   = fCoord[0][i1][i2];
 512           y2   = fCoord[1][i1][i2];
 513           z2   = edepcell[i22];
 514           clxy[1] = fCellTrNo[i1][i2];            //asso
 515           for(Int_t icltr = 2; icltr < 15; icltr++)
 516             {
 517               clxy[icltr] = -1;
 518             }
 519
 520           clusdata[0] = (x1*z1+x2*z2)/(z1+z2);
 521           clusdata[1] = (y1*z1+y2*z2)/(z1+z2);
 522           clusdata[2] = z1+z2;
 523           clusdata[3] = 2.;
 524           clusdata[4] = 0.5;
 525           clusdata[5] = 0.0;
 526           pmdcludata  = new AliPMDcludata(clusdata,clxy);
 527           fPMDclucont->Add(pmdcludata);
 528         }
 529       else
 530         {
 531           id++;
 532           iord[0] = 0;
 533           // super-cluster of more than two cells - broken up into smaller
 534           // clusters gaussian centers computed. (peaks separated by > 1 cell)
 535           // Begin from cell having largest energy deposited This is first
 536           // cluster center
 537           i1      = fInfcl[1][id];
 538           i2      = fInfcl[2][id];
 539           Int_t i12 = i1 + i2*kNDIMX;
 540
 541           x[0]    = fCoord[0][i1][i2];
 542           y[0]    = fCoord[1][i1][i2];
 543           z[0]    = edepcell[i12];
 544
 545           t[0] = fCellTrNo[i1][i2];       //asso
 546
 547           iord[0] = 0;
 548           for(j = 1; j <= ncl[i]; j++)
 549             {
 550               id++;
 551               i1      = fInfcl[1][id];
 552               i2      = fInfcl[2][id];
 553               Int_t i12 = i1 + i2*kNDIMX;
 554
 555               iord[j] = j;
 556               x[j]    = fCoord[0][i1][i2];
 557               y[j]    = fCoord[1][i1][i2];
 558               z[j]    = edepcell[i12];
 559
 560               t[j]    = fCellTrNo[i1][i2];            //asso
 561             }
 562
 563           // arranging cells within supercluster in decreasing order
 564
 565           for(j = 1;j <= ncl[i]; j++)
 566             {
 567               itest = 0;
 568               ihld  = iord[j];
 569               for(i1 = 0; i1 < j; i1++)
 570                 {
 571                   if(itest == 0 && z[iord[i1]] < z[ihld])
 572                     {
 573                       itest = 1;
 574                       for(i2 = j-1; i2 >= i1; i2--)
 575                         {
 576                           iord[i2+1] = iord[i2];
 577                         }
 578                       iord[i1] = ihld;
 579                     }
 580                 }
 581             }
 582           // compute the number of Gaussians and their centers ( first
 583           // guess )
 584           // centers must be separated by cells having smaller ener. dep.
 585           // neighbouring centers should be either strong or well-separated
 586           ig = 0;
 587           xc[ig] = x[iord[0]];
 588           yc[ig] = y[iord[0]];
 589           zc[ig] = z[iord[0]];
 590           for(j = 1; j <= ncl[i]; j++)
 591             {
 592               itest = -1;
 593               x1    = x[iord[j]];
 594               y1    = y[iord[j]];
 595               for(k = 0; k <= ig; k++)
 596                 {
 597                   x2 = xc[k];
 598                   y2 = yc[k];
 599                   rr = Distance(x1,y1,x2,y2);
 600                   if(rr >= 1.1 && rr < 1.8 && z[iord[j]] > zc[k]/4.)itest++;
 601                   if(rr >= 1.8 && rr < 2.1 && z[iord[j]] > zc[k]/10.)itest++;
 602                   if( rr >= 2.1)itest++;
 603                 }
 604               if(itest == ig)
 605                 {
 606                   ig++;
 607                   xc[ig] = x1;
 608                   yc[ig] = y1;
 609                   zc[ig] = z[iord[j]];
 610                 }
 611             }
 612           GaussFit(ncl[i], ig, x[0], y[0] ,z[0], xc[0], yc[0], zc[0], rc[0]);
 613           icl += ig+1;
 614           // compute the number of cells belonging to each cluster.
 615           // cell is shared between several clusters ( if they are equidistant
 616           // from it ) in the ratio of cluster energy deposition
 617
 618           Int_t jj = 15;
 619           cellCount = new Int_t [ig+1];
 620           cellXY = new Int_t *[jj];
 621           for(Int_t ij = 0; ij < 15; ij++) cellXY[ij] = new Int_t [ig+1];
 622
 623           for(j = 0; j <= ig; j++)
 624             {
 625               cellCount[j] = 0;
 626               cells[j]     = 0.;
 627             }
 628
 629           if(ig > 0)
 630             {
 631               for(j = 0; j <= ncl[i]; j++)
 632                 {
 633                   lev1[j] = 0;
 634                   lev2[j] = 0;
 635                   for(k = 0; k <= ig; k++)
 636                     {
 637                       dist = Distance(x[j], y[j], xc[k], yc[k]);
 638                       if(dist < TMath::Sqrt(3.) )
 639                         {
 640                           //asso
 641                           if (cellCount[k] < 15)
 642                             {
 643                               cellXY[cellCount[k]][k] = t[j];
 644                             }
 645                           cellCount[k]++;
 646                           //
 647                           lev1[0]++;
 648                           i1       = lev1[0];
 649                           lev1[i1] = k;
 650                         }
 651                       else
 652                         {
 653                           if(dist < 2.1)
 654                             {
 655                               lev2[0]++;
 656                               i1       = lev2[0];
 657                               lev2[i1] = k;
 658                             }
 659                         }
 660                     }
 661                   if(lev1[0] != 0)
 662                     {
 663                       if(lev1[0] == 1)
 664                         {
 665                           cells[lev1[1]]++;
 666                         }
 667                       else
 668                         {
 669                           sum=0.;
 670                           for(k = 1; k <= lev1[0]; k++)
 671                             {
 672                               sum  += zc[lev1[k]];
 673                             }
 674                           for(k = 1; k <= lev1[0]; k++)
 675                             {
 676                               cells[lev1[k]] += zc[lev1[k]]/sum;
 677                             }
 678                         }
 679                     }
 680                   else
 681                     {
 682                       if(lev2[0] == 0)
 683                         {
 684                           cells[lev2[1]]++;
 685                         }
 686                       else
 687                         {
 688                           sum=0.;
 689                           for( k = 1; k <= lev2[0]; k++)
 690                             {
 691                               sum += zc[lev2[k]];
 692                             }
 693                           for(k = 1; k <= lev2[0]; k++)
 694                             {
 695                               cells[lev2[k]] +=  zc[lev2[k]]/sum;
 696                             }
 697                         }
 698                     }
 699                 }
 700             }
 701
 702           // zero rest of the cell array
 703           //asso
 704           for( k = 0; k <= ig; k++)
 705             {
 706               for(Int_t icltr = cellCount[k]; icltr < 15; icltr++)
 707                 {
 708                   cellXY[icltr][k] = -1;
 709                 }
 710             }
 711           //
 712
 713           for(j = 0; j <= ig; j++)
 714             {
 715               clno++;
 716               if (clno >= 5000)
 717                 {
 718                   AliWarning("RefClust: Too many clusters! more than 5000");
 719                   return;
 720                 }
 721               clusdata[0] = xc[j];
 722               clusdata[1] = yc[j];
 723               clusdata[2] = zc[j];
 724               clusdata[4] = rc[j];
 725               clusdata[5] = 0.0;
 726               if(ig == 0)
 727                 {
 728                   clusdata[3] = ncl[i];
 729                 }
 730               else
 731                 {
 732                   clusdata[3] = cells[j];
 733                 }
 734
 735
 736               for (Int_t ii=0; ii < 15; ii++)
 737                 {
 738                   clxy[ii] = cellXY[ii][j];
 739                 }
 740               pmdcludata = new AliPMDcludata(clusdata,clxy);
 741               fPMDclucont->Add(pmdcludata);
 742             }
 743           delete [] cellCount;
 744           for(Int_t jj = 0; jj < 15; jj++)delete [] cellXY[jj];
 745           delete [] cellXY;
 746         }
 747     }
 748 }
 749 // ------------------------------------------------------------------------ //
 750 void AliPMDClusteringV1::GaussFit(Int_t ncell, Int_t nclust, Double_t &x,
 751                                   Double_t &y ,Double_t &z, Double_t &xc,
 752                                   Double_t &yc, Double_t &zc, Double_t &rc)
 753 {
 754   // Does gaussian fitting
 755   //
 756
 757   const Int_t kdim = 4500;
 758   Int_t i, j, i1, i2, novar, idd, jj;
 759   Int_t neib[kdim][50];
 760
 761   Double_t sum, dx, dy, str, str1, aint, sum1, rr, dum;
 762   Double_t x1, x2, y1, y2;
 763   Double_t xx[kdim], yy[kdim], zz[kdim], xxc[kdim], yyc[kdim];
 764   Double_t a[kdim], b[kdim], c[kdim], d[kdim], ha[kdim], hb[kdim];
 765   Double_t hc[kdim], hd[kdim], zzc[kdim], rrc[kdim];
 766
 767   TRandom rnd;
 768
 769   str   = 0.;
 770   str1  = 0.;
 771   rr    = 0.3;
 772   novar = 0;
 773   j     = 0;
 774
 775   for(i = 0; i <= ncell; i++)
 776     {
 777       xx[i] = *(&x+i);
 778       yy[i] = *(&y+i);
 779       zz[i] = *(&z+i);
 780       str  += zz[i];
 781     }
 782   for(i=0; i<=nclust; i++)
 783     {
 784       xxc[i] = *(&xc+i);
 785       yyc[i] = *(&yc+i);
 786       zzc[i] = *(&zc+i);
 787       str1  += zzc[i];
 788       rrc[i] = 0.5;
 789     }
 790   for(i = 0; i <= nclust; i++)
 791     {
 792       zzc[i] = str/str1*zzc[i];
 793       ha[i]  = xxc[i];
 794       hb[i]  = yyc[i];
 795       hc[i]  = zzc[i];
 796       hd[i]  = rrc[i];
 797       x1     = xxc[i];
 798       y1     = yyc[i];
 799     }
 800
 801   for(i = 0; i <= ncell; i++)
 802     {
 803       idd = 0;
 804       x1  = xx[i];
 805       y1  = yy[i];
 806       for(j = 0; j <= nclust; j++)
 807         {
 808           x2 = xxc[j];
 809           y2 = yyc[j];
 810           if(Distance(x1,y1,x2,y2) <= 3.)
 811             {
 812               idd++;
 813               neib[i][idd] = j;
 814             }
 815         }
 816       neib[i][0] = idd;
 817     }
 818   sum = 0.;
 819   for(i1 = 0; i1 <= ncell; i1++)
 820     {
 821       aint = 0.;
 822       idd = neib[i1][0];
 823       for(i2 = 1; i2 <= idd; i2++)
 824         {
 825           jj    = neib[i1][i2];
 826           dx    = xx[i1] - xxc[jj];
 827           dy    = yy[i1] - yyc[jj];
 828           dum   = rrc[j]*rrc[jj] + rr*rr;
 829           aint += exp(-(dx*dx+dy*dy)/dum)*zzc[idd]*rr*rr/dum;
 830         }
 831       sum += (aint - zz[i1])*(aint - zz[i1])/str;
 832     }
 833   str1 = 0.;
 834
 835   for(i = 0; i <= nclust; i++)
 836     {
 837       a[i]  = xxc[i] + 0.6*(rnd.Uniform() - 0.5);
 838       b[i]  = yyc[i] + 0.6*(rnd.Uniform() - 0.5);
 839       c[i]  = zzc[i]*(1.+ ( rnd.Uniform() - 0.5)*0.2);
 840       str1 += zzc[i];
 841       d[i]  = rrc[i]*(1.+ ( rnd.Uniform() - 0.5)*0.1);
 842
 843       if(d[i] < 0.25)
 844         {
 845           d[i]=0.25;
 846         }
 847     }
 848   for(i = 0; i <= nclust; i++)
 849     {
 850       c[i] = c[i]*str/str1;
 851     }
 852   sum1=0.;
 853
 854   for(i1 = 0; i1 <= ncell; i1++)
 855     {
 856       aint = 0.;
 857       idd = neib[i1][0];
 858       for(i2 = 1; i2 <= idd; i2++)
 859         {
 860           jj    = neib[i1][i2];
 861           dx    = xx[i1] - a[jj];
 862           dy    = yy[i1] - b[jj];
 863           dum   = d[jj]*d[jj]+rr*rr;
 864           aint += exp(-(dx*dx+dy*dy)/dum)*c[i2]*rr*rr/dum;
 865         }
 866       sum1 += (aint - zz[i1])*(aint - zz[i1])/str;
 867     }
 868
 869     if(sum1 < sum)
 870       {
 871         for(i2 = 0; i2 <= nclust; i2++)
 872         {
 873           xxc[i2] = a[i2];
 874           yyc[i2] = b[i2];
 875           zzc[i2] = c[i2];
 876           rrc[i2] = d[i2];
 877           sum     = sum1;
 878         }
 879       }
 880     for(j = 0; j <= nclust; j++)
 881       {
 882         *(&xc+j) = xxc[j];
 883         *(&yc+j) = yyc[j];
 884         *(&zc+j) = zzc[j];
 885         *(&rc+j) = rrc[j];
 886       }
 887 }
 888 // ------------------------------------------------------------------------ //
 889 Double_t AliPMDClusteringV1::Distance(Double_t x1, Double_t y1,
 890                                       Double_t x2, Double_t y2)
 891 {
 892   return TMath::Sqrt((x1-x2)*(x1-x2) + (y1-y2)*(y1-y2));
 893 }
 894 // ------------------------------------------------------------------------ //
 895 void AliPMDClusteringV1::SetEdepCut(Float_t decut)
 896 {
 897   fCutoff = decut;
 898 }
 899 // ------------------------------------------------------------------------ //