clustering version one
authorbnandi <bnandi@f7af4fe6-9843-0410-8265-dc069ae4e863>
Wed, 1 Mar 2006 14:50:22 +0000 (14:50 +0000)
committerbnandi <bnandi@f7af4fe6-9843-0410-8265-dc069ae4e863>
Wed, 1 Mar 2006 14:50:22 +0000 (14:50 +0000)
PMD/AliPMDClusteringV1.cxx [new file with mode: 0644]
PMD/AliPMDClusteringV1.h [new file with mode: 0644]

diff --git a/PMD/AliPMDClusteringV1.cxx b/PMD/AliPMDClusteringV1.cxx
new file mode 100644 (file)
index 0000000..44e97aa
--- /dev/null
@@ -0,0 +1,736 @@
+/***************************************************************************
+ * Copyright(c) 1998-1999, ALICE Experiment at CERN, All rights reserved. *
+ *                                                                        *
+ * Author: The ALICE Off-line Project.                                    *
+ * Contributors are mentioned in the code where appropriate.              *
+ *                                                                        *
+ * Permission to use, copy, modify and distribute this software and its   *
+ * documentation strictly for non-commercial purposes is hereby granted   *
+ * without fee, provided that the above copyright notice appears in all   *
+ * copies and that both the copyright notice and this permission notice   *
+ * appear in the supporting documentation. The authors make no claims     *
+ * about the suitability of this software for any purpose. It is          *
+ * provided "as is" without express or implied warranty.                  *
+ **************************************************************************/
+
+//-----------------------------------------------------//
+//                                                     //
+//  Source File : PMDClustering.cxx, Version 00        //
+//                                                     //
+//  Date   : September 26 2002                         //
+//                                                     //
+//  clustering code for alice pmd                      //
+//                                                     //
+//-----------------------------------------------------//
+
+/* --------------------------------------------------------------------
+   Code developed by S. C. Phatak, Institute of Physics,
+   Bhubaneswar 751 005 ( phatak@iopb.res.in ) Given the energy deposited
+   ( or ADC value ) in each cell of supermodule ( pmd or cpv ), the code
+   builds up superclusters and breaks them into clusters. The input is
+   in array fEdepCell[kNDIMX][kNDIMY] and cluster information is in array
+   fClusters[5][5000]. integer fClno gives total number of clusters in the
+   supermodule.
+
+   fEdepCell, fClno  and fClusters are the only global ( public ) variables.
+   Others are local ( private ) to the code.
+   At the moment, the data is read for whole detector ( all supermodules
+   and pmd as well as cpv. This will have to be modify later )
+   LAST UPDATE  :  October 23, 2002
+-----------------------------------------------------------------------*/
+
+#include "Riostream.h"
+#include <TNtuple.h>
+#include <TObjArray.h>
+#include <stdio.h>
+
+#include "AliPMDcluster.h"
+#include "AliPMDClustering.h"
+#include "AliPMDClusteringV1.h"
+#include "AliLog.h"
+
+ClassImp(AliPMDClusteringV1)
+
+const Double_t AliPMDClusteringV1::fgkSqroot3by2=0.8660254;  // sqrt(3.)/2.
+
+AliPMDClusteringV1::AliPMDClusteringV1():
+  fCutoff(0.0)
+{
+  for(int i = 0; i < kNDIMX; i++)
+    {
+      for(int j = 0; j < kNDIMY; j++)
+       {
+         fCoord[0][i][j] = i+j/2.;
+         fCoord[1][i][j] = fgkSqroot3by2*j;
+         fEdepCell[i][j] = 0;
+       }
+    }
+}
+// ------------------------------------------------------------------------ //
+AliPMDClusteringV1::~AliPMDClusteringV1()
+{
+
+}
+// ------------------------------------------------------------------------ //
+void AliPMDClusteringV1::DoClust(Int_t idet, Int_t ismn, Double_t celladc[48][96], TObjArray *pmdcont)
+{
+  // main function to call other necessary functions to do clustering
+  //
+  AliPMDcluster *pmdcl = 0;
+  /*
+    int id and jd defined to read the input data.
+    It is assumed that for data we have 0 <= id <= 48
+    and 0 <= jd <=96
+  */
+  int i, i1, i2, j, nmx1, incr, id, jd;
+  Int_t   celldataX[15], celldataY[15];
+  Float_t clusdata[7];
+
+  Double_t  cutoff, ave;
+
+  const float ktwobysqrt3 = 1.1547; // 2./sqrt(3.)
+
+  for (id = 0; id < kNDIMXr; id++)
+    {
+      for (jd = 0; jd < kNDIMYr; jd++)
+       {
+         j=jd;
+         i=id+(kNDIMYr/2-1)-(jd/2);
+         fEdepCell[i][j] = celladc[id][jd];
+       }
+    }
+  Order(); // order the data
+  cutoff = fCutoff; // cutoff used to discard cells having ener. dep.
+  ave=0.;
+  nmx1=-1;
+
+  for(j=0;j<kNMX; j++)
+    {
+      i1 = fIord[0][j];
+      i2 = fIord[1][j];
+      if (fEdepCell[i1][i2] > 0.) {ave = ave + fEdepCell[i1][i2];}
+      if (fEdepCell[i1][i2] > cutoff ) nmx1 = nmx1 + 1;
+    }
+  // nmx1 --- number of cells having ener dep >= cutoff
+
+  AliDebug(1,Form("Number of cells having energy >= %f are %d",cutoff,nmx1));
+
+  //  if (nmx1 == 0 | nmx1 == -1) return;
+
+  if (nmx1 == 0) nmx1 = 1;
+  ave=ave/nmx1;
+
+  AliDebug(1,Form("Number of cells in a SuperM = %d and Average = %f",
+                 kNMX,ave));
+          
+  incr = CrClust(ave, cutoff, nmx1);
+  RefClust(incr);
+
+  AliDebug(1,Form("Detector Plane = %d  Serial Module No = %d Number of clusters = %d",idet, ismn, fClno));
+  
+  for(i1=0; i1<=fClno; i1++)
+    {
+      Float_t cluXC    = (Float_t) fClusters[0][i1];
+      Float_t cluYC    = (Float_t) fClusters[1][i1];
+      Float_t cluADC   = (Float_t) fClusters[2][i1];
+      Float_t cluCELLS = (Float_t) fClusters[3][i1];
+      Float_t cluRAD   = (Float_t) fClusters[4][i1];
+      Float_t cluY0    = ktwobysqrt3*cluYC;
+      Float_t cluX0    = cluXC - cluY0/2.;
+      // 
+      // Cluster X centroid is back transformed
+      //
+      clusdata[0]      = cluX0 - (48-1) + cluY0/2.;
+      clusdata[1]      = cluY0;
+      clusdata[2]      = cluADC;
+      clusdata[3]      = cluCELLS;
+      clusdata[4]      = cluRAD;
+      clusdata[5]      = 0.;
+
+      //
+      // Cells associated with a cluster
+      //
+      for (Int_t ihit = 0; ihit < 15; ihit++)
+       {
+         celldataX[ihit] = 2;
+         celldataY[ihit] = 5;
+       }
+
+      pmdcl = new AliPMDcluster(idet, ismn, clusdata, celldataX, celldataY);
+      pmdcont->Add(pmdcl);
+    }
+}
+// ------------------------------------------------------------------------ //
+void AliPMDClusteringV1::Order()
+{
+  // Sorting algorithm
+  // sorts the ADC values from higher to lower
+  //
+  double dd[kNMX];
+  // matrix fEdepCell converted into
+  // one dimensional array dd. adum a place holder for double
+  int i, j, i1, i2, iord1[kNMX];
+  // information of
+  // ordering is stored in iord1, original array not ordered
+  //
+  // define arrays dd and iord1
+  for(i1=0; i1 < kNDIMX; i1++)
+    {
+      for(i2=0; i2 < kNDIMY; i2++)
+       {
+         i        = i1 + i2*kNDIMX;
+         iord1[i] = i;
+         dd[i]    = fEdepCell[i1][i2];
+       }
+    }
+  
+  TMath::Sort(kNMX,dd,iord1); //PH Using much better algorithm...
+  // store the sorted information in fIord for later use
+  for(i=0; i<kNMX; i++)
+    {
+      j  = iord1[i];
+      i2 = j/kNDIMX;
+      i1 = j-i2*kNDIMX;
+      fIord[0][i]=i1;
+      fIord[1][i]=i2;
+    }
+}
+// ------------------------------------------------------------------------ //
+int AliPMDClusteringV1::CrClust(double ave, double cutoff, int nmx1)
+{
+  // Does crude clustering
+  // Finds out only the big patch by just searching the
+  // connected cells
+  //
+  int i,j,k,id1,id2,icl, numcell, clust[2][5000];
+  int jd1,jd2, icell, cellcount;
+  static int neibx[6]={1,0,-1,-1,0,1}, neiby[6]={0,1,1,0,-1,-1};
+  // neibx and neiby define ( incremental ) (i,j) for the neighbours of a
+  // cell. There are six neighbours.
+  // cellcount --- total number of cells having nonzero ener dep
+  // numcell --- number of cells in a given supercluster
+  // ofstream ofl0("cells_loc",ios::out);
+  // initialize fInfocl[2][kNDIMX][kNDIMY]
+
+  AliDebug(1,Form("kNMX = %d nmx1 = %d kNDIMX = %d kNDIMY = %d ave = %f cutoff = %f",kNMX,nmx1,kNDIMX,kNDIMY,ave,cutoff));
+  
+  for (j=0; j < kNDIMX; j++){
+    for(k=0; k < kNDIMY; k++){
+      fInfocl[0][j][k] = 0;
+      fInfocl[1][j][k] = 0;
+    }
+  }
+  for(i=0; i < kNMX; i++){
+    fInfcl[0][i] = -1;
+    id1=fIord[0][i];
+    id2=fIord[1][i];
+    if(fEdepCell[id1][id2] <= cutoff){fInfocl[0][id1][id2]=-1;}
+  }
+  // ---------------------------------------------------------------
+  // crude clustering begins. Start with cell having largest adc
+  // count and loop over the cells in descending order of adc count
+  // ---------------------------------------------------------------
+  icl=-1;
+  cellcount=-1;
+  for(icell=0; icell <= nmx1; icell++){
+    id1=fIord[0][icell];
+    id2=fIord[1][icell];
+    if(fInfocl[0][id1][id2] == 0 ){
+      // ---------------------------------------------------------------
+      // icl -- cluster #, numcell -- # of cells in it, clust -- stores
+      // coordinates of the cells in a cluster, fInfocl[0][i1][i2] is 1 for
+      // primary and 2 for secondary cells,
+      // fInfocl[1][i1][i2] stores cluster #
+      // ---------------------------------------------------------------
+      icl=icl+1;
+      numcell=0;
+      cellcount = cellcount + 1;
+      fInfocl[0][id1][id2]=1;
+      fInfocl[1][id1][id2]=icl;
+      fInfcl[0][cellcount]=icl;
+      fInfcl[1][cellcount]=id1;
+      fInfcl[2][cellcount]=id2;
+
+      clust[0][numcell]=id1;
+      clust[1][numcell]=id2;
+      for(i=1; i<5000; i++)clust[0][i]=0;
+      // ---------------------------------------------------------------
+      // check for adc count in neib. cells. If ne 0 put it in this clust
+      // ---------------------------------------------------------------
+      for(i=0; i<6; i++){
+       jd1=id1+neibx[i];
+       jd2=id2+neiby[i];
+       if( (jd1 >= 0 && jd1 < kNDIMX) && (jd2 >= 0 && jd2 < kNDIMY) &&
+           fInfocl[0][jd1][jd2] == 0){
+         numcell=numcell+1;
+         fInfocl[0][jd1][jd2]=2;
+         fInfocl[1][jd1][jd2]=icl;
+         clust[0][numcell]=jd1;
+         clust[1][numcell]=jd2;
+         cellcount=cellcount+1;
+         fInfcl[0][cellcount]=icl;
+         fInfcl[1][cellcount]=jd1;
+         fInfcl[2][cellcount]=jd2;
+       }
+      }
+      // ---------------------------------------------------------------
+      // check adc count for neighbour's neighbours recursively and
+      // if nonzero, add these to the cluster.
+      // ---------------------------------------------------------------
+      for(i=1;i < 5000;i++){
+       if(clust[0][i] != 0){
+         id1=clust[0][i];
+         id2=clust[1][i];
+         for(j=0; j<6 ; j++){
+           jd1=id1+neibx[j];
+           jd2=id2+neiby[j];
+           if( (jd1 >= 0 && jd1 < kNDIMX) && (jd2 >= 0 && jd2 < kNDIMY) &&
+               fInfocl[0][jd1][jd2] == 0 ){
+             fInfocl[0][jd1][jd2] = 2;
+             fInfocl[1][jd1][jd2] = icl;
+             numcell              = numcell + 1;
+             clust[0][numcell]    = jd1;
+             clust[1][numcell]    = jd2;
+             cellcount            = cellcount+1;
+             fInfcl[0][cellcount] = icl;
+             fInfcl[1][cellcount] = jd1;
+             fInfcl[2][cellcount] = jd2;
+           }
+         }
+       }
+      }
+    }
+  }
+  //  for(icell=0; icell<=cellcount; icell++){
+  //    ofl0 << fInfcl[0][icell] << " " << fInfcl[1][icell] << " " <<
+  //      fInfcl[2][icell] << endl;
+  //  }
+  return cellcount;
+}
+// ------------------------------------------------------------------------ //
+void AliPMDClusteringV1::RefClust(int incr)
+{
+  // Does the refining of clusters
+  // Takes the big patch and does gaussian fitting and
+  // finds out the more refined clusters
+  //
+  int i, j, k, i1, i2, id, icl, ncl[4500], iord[4500], itest;
+  int ihld;
+  int ig, nsupcl, lev1[20], lev2[20];
+  double x[4500], y[4500], z[4500], x1, y1, z1, x2, y2, z2, dist;
+  double xc[4500], yc[4500], zc[4500], cells[4500], sum, rc[4500], rr;
+  // fClno counts the final clusters
+  // nsupcl =  # of superclusters; ncl[i]= # of cells in supercluster i
+  // x, y and z store (x,y) coordinates of and energy deposited in a cell
+  // xc, yc store (x,y) coordinates of the cluster center
+  // zc stores the energy deposited in a cluster
+  // rc is cluster radius
+  // finally the cluster information is put in 2-dimensional array clusters
+  // ofstream ofl1("checking.5",ios::app);
+  fClno  = -1;
+  nsupcl = -1;
+  for(i=0; i<4500; i++){ncl[i]=-1;}
+  for(i=0; i<incr; i++){
+    if(fInfcl[0][i] != nsupcl){ nsupcl=nsupcl+1; }
+    if (nsupcl > 4500) {
+      AliWarning("RefClust: Too many superclusters!");
+      nsupcl = 4500;
+      break;
+    }
+    ncl[nsupcl]=ncl[nsupcl]+1;
+  }
+
+  AliDebug(1,Form("Number of cells = %d Number of Superclusters = %d",
+                 incr+1,nsupcl+1));
+
+  id=-1;
+  icl=-1;
+  for(i=0; i<nsupcl; i++){
+    if(ncl[i] == 0){
+      id=id+1;
+      icl=icl+1;
+      // one  cell super-clusters --> single cluster
+      // cluster center at the centyer of the cell
+      // cluster radius = half cell dimension
+      if (fClno >= 5000) {
+       AliWarning("RefClust: Too many clusters! more than 5000");
+       return;
+      }
+      fClno = fClno + 1;
+      i1 = fInfcl[1][id];
+      i2 = fInfcl[2][id];
+      fClusters[0][fClno] = fCoord[0][i1][i2];
+      fClusters[1][fClno] = fCoord[1][i1][i2];
+      fClusters[2][fClno] = fEdepCell[i1][i2];
+      fClusters[3][fClno] = 1.;
+      fClusters[4][fClno] = 0.5;
+
+       //ofl1 << icl << " " << fCoord[0][i1][i2] << " " << fCoord[1][i1][i2] <<
+      //" " << fEdepCell[i1][i2] << " " << fClusters[3][fClno] <<endl;
+    }else if(ncl[i] == 1){
+      // two cell super-cluster --> single cluster
+      // cluster center is at ener. dep.-weighted mean of two cells
+      // cluster radius == half cell dimension
+      id   = id + 1;
+      icl  = icl+1;
+      if (fClno >= 5000) {
+       AliWarning("RefClust: Too many clusters! more than 5000");
+       return;
+      }
+      fClno = fClno+1;
+      i1   = fInfcl[1][id];
+      i2   = fInfcl[2][id];
+      x1   = fCoord[0][i1][i2];
+      y1   = fCoord[1][i1][i2];
+      z1   = fEdepCell[i1][i2];
+
+
+      id   = id+1;
+      i1   = fInfcl[1][id];
+      i2   = fInfcl[2][id];
+      x2   = fCoord[0][i1][i2];
+      y2   = fCoord[1][i1][i2];
+      z2   = fEdepCell[i1][i2];
+
+      fClusters[0][fClno] = (x1*z1+x2*z2)/(z1+z2);
+      fClusters[1][fClno] = (y1*z1+y2*z2)/(z1+z2);
+      fClusters[2][fClno] = z1+z2;
+      fClusters[3][fClno] = 2.;
+      fClusters[4][fClno] = 0.5;
+
+
+      //ofl1 << icl << " " << fClusters[0][fClno] << " " << fClusters[1][fClno]
+      //   << " " << fClusters[2][fClno] << " " <<fClusters[3][fClno] <<endl;
+    }
+    else{
+      id      = id + 1;
+      iord[0] = 0;
+      // super-cluster of more than two cells - broken up into smaller
+      // clusters gaussian centers computed. (peaks separated by > 1 cell)
+      // Begin from cell having largest energy deposited This is first
+      // cluster center
+      i1      = fInfcl[1][id];
+      i2      = fInfcl[2][id];
+      x[0]    = fCoord[0][i1][i2];
+      y[0]    = fCoord[1][i1][i2];
+      z[0]    = fEdepCell[i1][i2];
+      iord[0] = 0;
+      for(j=1;j<=ncl[i];j++){
+
+       id      = id + 1;
+       i1      = fInfcl[1][id];
+       i2      = fInfcl[2][id];
+       iord[j] = j;
+       x[j]    = fCoord[0][i1][i2];
+       y[j]    = fCoord[1][i1][i2];
+       z[j]    = fEdepCell[i1][i2];
+      }
+      // arranging cells within supercluster in decreasing order
+      for(j=1;j<=ncl[i];j++){
+       itest=0;
+       ihld=iord[j];
+       for(i1=0;i1<j;i1++){
+         if(itest == 0 && z[iord[i1]] < z[ihld]){
+           itest=1;
+           for(i2=j-1;i2>=i1;i2--){
+             iord[i2+1]=iord[i2];
+           }
+           iord[i1]=ihld;
+         }
+       }
+      }
+
+      // compute the number of Gaussians and their centers ( first
+      // guess )
+      // centers must be separated by cells having smaller ener. dep.
+      // neighbouring centers should be either strong or well-separated
+      ig=0;
+      xc[ig]=x[iord[0]];
+      yc[ig]=y[iord[0]];
+      zc[ig]=z[iord[0]];
+      for(j=1;j<=ncl[i];j++){
+       itest=-1;
+       x1=x[iord[j]];
+       y1=y[iord[j]];
+       for(k=0;k<=ig;k++){
+         x2=xc[k]; y2=yc[k];
+         rr=Distance(x1,y1,x2,y2);
+         if( rr >= 1.1 && rr < 1.8 && z[iord[j]] > zc[k]/4.)
+           itest=itest+1;
+         if( rr >= 1.8 && rr < 2.1 && z[iord[j]] > zc[k]/10.)
+           itest=itest+1;
+         if( rr >= 2.1)itest=itest+1;
+       }
+       if(itest == ig){
+         ig=ig+1;
+         xc[ig]=x1;
+         yc[ig]=y1;
+         zc[ig]=z[iord[j]];
+       }
+      }
+      // for(j=0; j<=ig; j++){
+      //ofl1 << icl+j+1 << " " << xc[j] << " " <<yc[j] <<" "<<zc[j]<<endl;
+      //}
+      // GaussFit to adjust cluster parameters to minimize
+      GaussFit(ncl[i], ig, x[0], y[0] ,z[0], xc[0], yc[0], zc[0], rc[0]);
+      icl=icl+ig+1;
+      // compute the number of cells belonging to each cluster.
+      // cell is shared between several clusters ( if they are equidistant
+      // from it ) in the ratio of cluster energy deposition
+      for(j=0; j<=ig; j++){
+       cells[j]=0.;
+      }
+      if(ig > 0){
+       for(j=0; j<=ncl[i]; j++){
+         lev1[0]=0;
+         lev2[0]=0;
+         for(k=0; k<=ig; k++){
+           dist=Distance(x[j], y[j], xc[k], yc[k]);
+           if(dist < sqrt(3.) ){
+             lev1[0]++;
+             i1=lev1[0];
+             lev1[i1]=k;
+           }else{
+             if(dist < 2.1){
+               lev2[0]++;
+               i1=lev2[0];
+               lev2[i1]=k;
+             }
+           }
+         }
+         if(lev1[0] != 0){
+           if(lev1[0] == 1){cells[lev1[1]]=cells[lev1[1]]+1.;}
+           else{
+             sum=0.;
+             for(k=1; k<=lev1[0]; k++){
+               sum=sum+zc[lev1[k]];
+             }
+             for(k=1; k<=lev1[0]; k++){
+               cells[lev1[k]]=cells[lev1[k]]+zc[lev1[k]]/sum;
+             }
+           }
+         }else{
+           if(lev2[0] == 0){cells[lev2[1]]=cells[lev2[1]]+1.;}
+           else{
+             sum=0.;
+             for(k=1; k<=lev2[0]; k++){
+               sum=sum+zc[lev2[k]];
+             }
+             for(k=1; k<=lev2[0]; k++){
+               cells[lev2[k]]=cells[lev2[k]]+zc[lev2[k]]/sum;
+             }
+           }
+         }
+       }
+      }
+      for(j=0; j<=ig; j++){
+       if (fClno >= 5000) {
+         AliWarning("RefClust: Too many clusters! more than 5000");
+         return;
+       }
+       fClno               = fClno + 1;
+       fClusters[0][fClno] = xc[j];
+       fClusters[1][fClno] = yc[j];
+       fClusters[2][fClno] = zc[j];
+       fClusters[4][fClno] = rc[j];
+       if(ig == 0){
+         fClusters[3][fClno] = ncl[i];
+       }else{
+         fClusters[3][fClno] = cells[j];
+       }
+      }
+    }
+  }
+}
+// ------------------------------------------------------------------------ //
+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)
+{
+  // Does gaussian fitting
+  //
+  int i, j, i1, i2, novar, idd, jj;
+  double xx[4500], yy[4500], zz[4500], xxc[4500], yyc[4500];
+  double a[4500], b[4500], c[4500], d[4500], ha[4500], hb[4500];
+  double hc[4500], hd[4500], zzc[4500], rrc[4500];
+  int neib[4500][50];
+  double sum, dx, dy, str, str1, aint, sum1, rr, dum;
+  double x1, x2, y1, y2;
+  str   = 0.;
+  str1  = 0.;
+  rr    = 0.3;
+  novar = 0;
+  j = 0;  // Just put not to see the compiler warning, BKN
+
+  for(i=0; i<=ncell; i++)
+    {
+      xx[i] = *(&x+i);
+      yy[i] = *(&y+i);
+      zz[i] = *(&z+i);
+      str   = str + zz[i];
+    }
+  for(i=0; i<=nclust; i++)
+    {
+      xxc[i] = *(&xc+i);
+      yyc[i] = *(&yc+i);
+      zzc[i] = *(&zc+i);
+      str1   = str1 + zzc[i];
+      rrc[i] = 0.5;
+    }
+  for(i=0; i<=nclust; i++)
+    {
+      zzc[i] = str/str1*zzc[i];
+      ha[i]  = xxc[i];
+      hb[i]  = yyc[i];
+      hc[i]  = zzc[i];
+      hd[i]  = rrc[i];
+      x1     = xxc[i];
+      y1     = yyc[i];
+    }
+  for(i=0; i<=ncell; i++){
+    idd=0;
+    x1=xx[i];
+    y1=yy[i];
+    for(j=0; j<=nclust; j++){
+      x2=xxc[j];
+      y2=yyc[j];
+      if(Distance(x1,y1,x2,y2) <= 3.){ idd=idd+1; neib[i][idd]=j; }
+    }
+    neib[i][0]=idd;
+  }
+  sum=0.;
+  for(i1=0; i1<=ncell; i1++){
+    aint=0.;
+    idd=neib[i1][0];
+    for(i2=1; i2<=idd; i2++){
+      jj=neib[i1][i2];
+      dx=xx[i1]-xxc[jj];
+      dy=yy[i1]-yyc[jj];
+      dum=rrc[j]*rrc[jj]+rr*rr;
+      aint=aint+exp(-(dx*dx+dy*dy)/dum)*zzc[idd]*rr*rr/dum;
+    }
+    sum=sum+(aint-zz[i1])*(aint-zz[i1])/str;
+  }
+//   jmax=nclust*1000;
+//   if(nclust > 20)jmax=20000;
+//   for(j=0; j<jmax; j++){
+    str1=0.;
+    for(i=0; i<=nclust; i++){
+      a[i]=xxc[i]+0.6*(Ranmar()-0.5);
+      b[i]=yyc[i]+0.6*(Ranmar()-0.5);
+      c[i]=zzc[i]*(1.+(Ranmar()-0.5)*0.2);
+      str1=str1+zzc[i];
+      d[i]=rrc[i]*(1.+(Ranmar()-0.5)*0.1);
+      if(d[i] < 0.25)d[i]=0.25;
+    }
+    for(i=0; i<=nclust; i++){ c[i]=c[i]*str/str1; }
+    sum1=0.;
+    for(i1=0; i1<=ncell; i1++){
+      aint=0.;
+      idd=neib[i1][0];
+      for(i2=1; i2<=idd; i2++){
+       jj=neib[i1][i2];
+       dx=xx[i1]-a[jj];
+       dy=yy[i1]-b[jj];
+       dum=d[jj]*d[jj]+rr*rr;
+       aint=aint+exp(-(dx*dx+dy*dy)/dum)*c[i2]*rr*rr/dum;
+      }
+      sum1=sum1+(aint-zz[i1])*(aint-zz[i1])/str;
+    }
+
+    if(sum1 < sum){
+      for(i2=0; i2<=nclust; i2++){
+       xxc[i2]=a[i2];
+       yyc[i2]=b[i2];
+       zzc[i2]=c[i2];
+       rrc[i2]=d[i2];
+       sum=sum1;
+      }
+    }
+//   }
+  for(j=0; j<=nclust; j++){
+    *(&xc+j)=xxc[j];
+    *(&yc+j)=yyc[j];
+    *(&zc+j)=zzc[j];
+    *(&rc+j)=rrc[j];
+  }
+}
+// ------------------------------------------------------------------------ //
+double AliPMDClusteringV1::Distance(double x1, double y1, double x2, double y2)
+{
+  return sqrt((x1-x2)*(x1-x2) + (y1-y2)*(y1-y2));
+}
+// ------------------------------------------------------------------------ //
+double AliPMDClusteringV1::Ranmar() const
+{
+  //  Universal random number generator proposed by Marsaglia and Zaman
+  //  in report FSU-SCRI-87-50
+
+  //  clock_t start;
+  int ii, jj;
+  static int i=96, j=32, itest=0, i1, i2, i3, i4, i5;
+  static double u[97], c, cd, cm, s, t;
+  static double uni;
+  int count1,count2,idum;
+  /*    $$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$  */
+  if (itest == 0) {
+    //*******************************************************
+    // following three lines if the seed to be provided by computer
+    // start = time(NULL);
+    // ii=start;
+    // jj=start;
+    //*******************************************************
+    //following two lines for fixed seed ( during testing only. Else
+    //use preceeing three lines
+    ii=8263;
+    jj=5726;
+    if(ii > 31328 ) ii = ii - ( ii / 31328 ) * 31328;
+    if(jj > 30081 ) jj = jj - ( jj / 30081 ) * 30081;
+    itest=itest+1;
+    if((( ii > 0 ) &&  ( ii <= 31328 )) && (( jj > 0 ) &&
+                                           ( jj <= 30081 ))){
+      i1=ii/177+2; i2=ii-(i1-2)*177+2; i3=jj/169+1; i4=jj-(i3-1)*169;
+      i4 = jj - (i3-1)*169;
+      count1=0;
+      while ( count1 < 97 ){
+       s=0.;
+       t=0.5;
+       count2=0;
+       while( count2 < 24 ){
+         idum=i1*i2/179;
+         idum=( i1*i2 - (i1*i2/179)*179 ) * i3;
+         i5=idum-(idum/179)*179;
+         i1=i2; i2=i3; i3=i5; idum=53*i4+1; i4=idum-(idum/169)*169;
+         if( i4*i5-((i4*i5)/64)*64 >= 32 ) s=s+t;
+         t=0.5*t;
+         count2=count2+1;
+       }
+       u[count1] = s;
+       count1 = count1 +1;
+      }
+      c = 362436./16777216.;  cd = 7654321./16777216.;
+      cm = 16777213./16777216.;
+    }
+    else{
+      AliWarning("Wrong initialization");
+    }
+  }
+  else{
+    uni = u[i] - u[j];
+    if( uni < 0.) uni = uni + 1;
+    u[i] = uni;
+    i = i -1;
+    if( i < 0 ) i = 96;
+    j = j - 1;
+    if ( j < 0 ) j = 96;
+    c = c - cd;
+    if( c < 0. ) c = c+cm;
+    uni = uni-c ;
+    if( uni < 0. )uni = uni+1.;
+  }
+  return uni;
+}
+// ------------------------------------------------------------------------ //
+void AliPMDClusteringV1::SetEdepCut(Float_t decut)
+{
+  fCutoff = decut;
+}
+// ------------------------------------------------------------------------ //
diff --git a/PMD/AliPMDClusteringV1.h b/PMD/AliPMDClusteringV1.h
new file mode 100644 (file)
index 0000000..00a3c50
--- /dev/null
@@ -0,0 +1,122 @@
+#ifndef ALIPMDCLUSTERINGV1_H
+#define ALIPMDCLUSTERINGV1_H
+/* Copyright(c) 1998-1999, ALICE Experiment at CERN, All rights reserved. *
+ * See cxx source for full Copyright notice                               */
+//-----------------------------------------------------//
+//                                                     //
+//  Header File : PMDClustering.h, Version 00          //
+//                                                     //
+//  Date   : September 26 2002                         //
+//                                                     //
+//  clustering code for alice pmd                      //
+//                                                     //
+//-----------------------------------------------------//
+/* --------------------------------------------------------------------
+   Code developed by S. C. Phatak, Institute of Physics,
+   Bhubaneswar 751 005 ( phatak@iopb.res.in ) Given the energy deposited
+   ( or ADC value ) in each cell of supermodule ( pmd or cpv ), the code
+   builds up superclusters and breaks them into clusters. The input is 
+   in array d[ndimx][ndimy] and cluster information is in array
+   clusters[5][5000]. integer clno gives total number of clusters in the
+   supermodule.
+   d, clno  and clusters are the only global ( public ) variables. Others
+   are local ( private ) to the code.
+   At the moment, the data is read for whole detector ( all supermodules
+   and pmd as well as cpv. This will have to be modify later )
+   LAST UPDATE  :  October 23, 2002
+-----------------------------------------------------------------------*/
+#include "Rtypes.h"
+#include "AliPMDClustering.h"
+
+class TNtuple;
+class TObjArray;
+class AliPMDcluster;
+
+class AliPMDClusteringV1: public AliPMDClustering
+{
+
+ public:
+  AliPMDClusteringV1();
+  virtual ~AliPMDClusteringV1();
+
+  void     DoClust(Int_t idet, Int_t ismn, Double_t celladc[][96],
+                  TObjArray *pmdcont);
+  void     Order();
+  
+  Int_t    CrClust(Double_t ave, Double_t cutoff, Int_t nmx1);
+  void     RefClust(Int_t incr);
+  void     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);
+  Double_t Distance(Double_t x1, Double_t y1,
+                   Double_t x2, Double_t y2);
+  Double_t Ranmar() const;
+  void     SetEdepCut(Float_t decut);
+  
+ protected:
+
+  static const Double_t fgkSqroot3by2;  // fgkSqroot3by2 = sqrt(3.)/2.
+  /*enum {
+    kNMX   = 4608,
+    kNDIMX = 48,
+    kNDIMY = 96
+  };*/
+  /*
+    Proposed changes inNMX, kNDIMX and kNDIMY by S. C. Phatak to account
+    for rectangular ( vs rhomboid ) geometry.
+    To keep the clustering functional, we define a rhomboid which
+    superscribes the rectangle. So we need to pad up dummy cells in x
+    direction. The number of these cells is 96/2-1=47 in each row ( value
+    of x ). For first two rows, all dummy cells are to the left. For
+    every two rows add one cell to right and subtract one from left.
+    So previous (i,j) values go over to ( i',j) i'=i+(96-j)/2-1
+    Note we use C++ convention so i and j run from 0 to 47 or 95.
+  */
+
+  enum {
+    kNMX    = 9120,
+    kNDIMX  = 95,
+    kNDIMY  = 96,
+    kNDIMXr = 48,
+    kNDIMYr = 96
+  };
+  /*
+    kNMX   : # of cells in a supermodule
+    kNDIMX : maximum number of cells along x direction (origin at one corner)
+    kNDIMY : maximum number of cells along axis at 60 degrees with x axis
+  */
+
+  Double_t fEdepCell[kNDIMX][kNDIMY]; //energy(ADC) in each cell of the supermodule
+  Double_t fClusters[5][5000]; // Cluster informations
+  Int_t    fClno;   // number of clusters in a supermodule
+
+  /*
+    clusters[0][i] --- x position of the cluster center
+    clusters[1][i] --- y position of the cluster center
+    clusters[2][i] --- total energy in the cluster
+    clusters[3][i] --- number of cells forming the cluster
+                       ( possibly fractional )
+    clusters[4][i] --- cluster radius
+  */
+
+  Int_t    fIord[2][kNMX]; // ordered list of i and j according to decreasing energy dep.
+  Int_t    fInfocl[2][kNDIMX][kNDIMY]; // cellwise information on the cluster to which the cell
+  Int_t    fInfcl[3][kNMX]; // cluster information [0][i] -- cluster number
+  Double_t fCoord[2][kNDIMX][kNDIMY];
+
+  /*
+    fIord --- ordered list of i and j according to decreasing energy dep.
+    fInfocl --- cellwise information on the cluster to which the cell
+    belongs and whether it has largest energy dep. or not
+    ( now redundant - probably )
+    fInfcl ---  cluster information [0][i] -- cluster number
+    [1][i] -- i of the cell
+    [2][i] -- j of the cell
+    coord --- x and y coordinates of center of each cell
+  */
+
+  Float_t fCutoff; // Energy(ADC) cutoff per cell before clustering
+
+  ClassDef(AliPMDClusteringV1,1) // Does clustering for PMD
+};
+#endif