Fix for coverity
authorprino <prino@f7af4fe6-9843-0410-8265-dc069ae4e863>
Thu, 27 Jan 2011 23:49:00 +0000 (23:49 +0000)
committerprino <prino@f7af4fe6-9843-0410-8265-dc069ae4e863>
Thu, 27 Jan 2011 23:49:00 +0000 (23:49 +0000)
PWG2/SPECTRA/AliITSsadEdxFitter.cxx

index f9ed149..47f0178 100644 (file)
 \r
 \r
 ClassImp(AliITSsadEdxFitter)\r
-       //______________________________________________________________________\r
-       AliITSsadEdxFitter::AliITSsadEdxFitter():TObject(){\r
-               // standard constructor\r
-               for(Int_t i=0; i<3; i++)  fFitpar[i] = 0.;\r
-               for(Int_t i=0; i<3; i++)  fFitparErr[i] = 0.;\r
-               SetRangeStep1();\r
-               SetRangeStep2();\r
-               SetRangeStep3();\r
-               SetRangeFinalStep();\r
-               SetLimitsOnSigmaPion();\r
-               SetLimitsOnSigmaKaon();\r
-               SetLimitsOnSigmaProton();\r
-               SetBinsUsedPion();\r
-               SetBinsUsedKaon();\r
-               SetBinsUsedProton();\r
-       };\r
+//______________________________________________________________________\r
+AliITSsadEdxFitter::AliITSsadEdxFitter():TObject(){\r
+  // standard constructor\r
+  for(Int_t i=0; i<3; i++)  fFitpar[i] = 0.;\r
+  for(Int_t i=0; i<3; i++)  fFitparErr[i] = 0.;\r
+  SetRangeStep1();\r
+  SetRangeStep2();\r
+  SetRangeStep3();\r
+  SetRangeFinalStep();\r
+  SetLimitsOnSigmaPion();\r
+  SetLimitsOnSigmaKaon();\r
+  SetLimitsOnSigmaProton();\r
+  SetBinsUsedPion();\r
+  SetBinsUsedKaon();\r
+  SetBinsUsedProton();\r
+};\r
 \r
 //________________________________________________________\r
 Double_t AliITSsadEdxFitter::CalcSigma(Int_t code,Float_t x,Bool_t mc){\r
-       // calculate the sigma 12-ott-2010  \r
-       Double_t p[2]={0.};\r
-       Double_t xMinKaon=0.15; //minimum pt value to consider the kaon peak\r
-       Double_t xMinProton=0.3;//minimum pt value to consider the proton peak\r
-       if(mc){\r
-               if(code==211){\r
-                       p[0] = -1.20337e-04;\r
-                       p[1] = 1.13060e-01;\r
-               }    \r
-               else if(code==321 && x>xMinKaon){\r
-                       p[0] = -2.39631e-03;\r
-                       p[1] = 1.15723e-01;\r
-               }    \r
-               else if(code==2212 && x>xMinProton){\r
-                       p[0] = -8.34576e-03;\r
-                       p[1] = 1.34237e-01;\r
-               }    \r
-               else return -1;\r
-       }\r
-       else{\r
-               if(code==211){\r
-                       p[0] = -6.55200e-05;\r
-                       p[1] = 1.26657e-01;\r
-               } \r
-               else if(code==321 && x>xMinKaon){\r
-                       p[0] = -6.22639e-04;\r
-                       p[1] = 1.43289e-01;\r
-               }    \r
-               else if(code==2212 && x>xMinProton){\r
-                       p[0] = -2.13243e-03;\r
-                       p[1] = 1.68614e-01;\r
-               } \r
-               else return -1;\r
-       }\r
-       return p[0]/(x*x)*TMath::Log(x)+p[1];\r
+  // calculate the sigma 12-ott-2010  \r
+  Double_t p[2]={0.};\r
+  Double_t xMinKaon=0.15; //minimum pt value to consider the kaon peak\r
+  Double_t xMinProton=0.3;//minimum pt value to consider the proton peak\r
+  if(mc){\r
+    if(code==211){\r
+      p[0] = -1.20337e-04;\r
+      p[1] = 1.13060e-01;\r
+    }    \r
+    else if(code==321 && x>xMinKaon){\r
+      p[0] = -2.39631e-03;\r
+      p[1] = 1.15723e-01;\r
+    }    \r
+    else if(code==2212 && x>xMinProton){\r
+      p[0] = -8.34576e-03;\r
+      p[1] = 1.34237e-01;\r
+    }    \r
+    else return -1;\r
+  }\r
+  else{\r
+    if(code==211){\r
+      p[0] = -6.55200e-05;\r
+      p[1] = 1.26657e-01;\r
+    } \r
+    else if(code==321 && x>xMinKaon){\r
+      p[0] = -6.22639e-04;\r
+      p[1] = 1.43289e-01;\r
+    }    \r
+    else if(code==2212 && x>xMinProton){\r
+      p[0] = -2.13243e-03;\r
+      p[1] = 1.68614e-01;\r
+    } \r
+    else return -1;\r
+  }\r
+  return p[0]/(x*x)*TMath::Log(x)+p[1];\r
 }\r
 \r
 //_______________________________________________________\r
 Int_t AliITSsadEdxFitter::CalcMean(Int_t code, Float_t x, Float_t mean0, Float_t &mean1, Float_t &mean2){\r
-       // calculate the mean 12-ott-2010  \r
-       Double_t p1[4]={0.};\r
-       Double_t p2[4]={0.};\r
-       if(code==211){\r
-               p1[0] = 1.77049;\r
-               p1[1] = -2.65469;\r
-               p2[0] = 0.890856;\r
-               p2[1] = -0.276719;\r
-               mean1 = mean0 + p1[0]+ p1[1]*x + p1[2]*x*x + p1[3]*x*x*x;\r
-               mean2 = mean1 + p2[0]+ p2[1]*x + p2[2]*x*x + p2[3]*x*x*x;\r
-       }\r
-       else if(code==321){\r
-               p2[0] = 1.57664;\r
-               p2[1] = -6.88635;\r
-               p2[2] = 18.702;\r
-               p2[3] = -16.3385;\r
-               mean1 = 0.;\r
-               mean2 = mean1 + p2[0]+ p2[1]*x + p2[2]*x*x + p2[3]*x*x*x;\r
-       }\r
-       else if(code==2212){\r
-               p1[0] = 4.24861; \r
-               p1[1] = -19.178;\r
-               p1[2] = 31.5947;\r
-               p1[3] = -18.178;\r
-               mean1 = mean0 + p1[0]+ p1[1]*x + p1[2]*x*x + p1[3]*x*x*x;\r
-               mean2 = 0.; \r
-       }\r
-       else return -1;\r
-       return 0;\r
+  // calculate the mean 12-ott-2010  \r
+  Double_t p1[4]={0.};\r
+  Double_t p2[4]={0.};\r
+  if(code==211){\r
+    p1[0] = 1.77049;\r
+    p1[1] = -2.65469;\r
+    p2[0] = 0.890856;\r
+    p2[1] = -0.276719;\r
+    mean1 = mean0 + p1[0]+ p1[1]*x + p1[2]*x*x + p1[3]*x*x*x;\r
+    mean2 = mean1 + p2[0]+ p2[1]*x + p2[2]*x*x + p2[3]*x*x*x;\r
+  }\r
+  else if(code==321){\r
+    p2[0] = 1.57664;\r
+    p2[1] = -6.88635;\r
+    p2[2] = 18.702;\r
+    p2[3] = -16.3385;\r
+    mean1 = 0.;\r
+    mean2 = mean1 + p2[0]+ p2[1]*x + p2[2]*x*x + p2[3]*x*x*x;\r
+  }\r
+  else if(code==2212){\r
+    p1[0] = 4.24861; \r
+    p1[1] = -19.178;\r
+    p1[2] = 31.5947;\r
+    p1[3] = -18.178;\r
+    mean1 = mean0 + p1[0]+ p1[1]*x + p1[2]*x*x + p1[3]*x*x*x;\r
+    mean2 = 0.; \r
+  }\r
+  else return -1;\r
+  return 0;\r
 }\r
 \r
 //________________________________________________________\r
 Bool_t AliITSsadEdxFitter::IsGoodBin(Int_t bin,Int_t code){\r
-       //method to select the bins used for the analysis only\r
-       Bool_t retvalue=kTRUE;\r
-       TLine *l[2]; //for the cross \r
-       l[0]=new TLine(-2.1,0,2.,100.);\r
-       l[1]=new TLine(-1.9,120,2.,0.);\r
-       for(Int_t j=0;j<2;j++){\r
-               l[j]->SetLineColor(4);\r
-               l[j]->SetLineWidth(5);\r
-       }\r
-\r
-       if(code==211 && (bin<fBinsUsedPion[0] || bin>fBinsUsedPion[1])){\r
-               for(Int_t j=0;j<2;j++) l[j]->Draw("same");      \r
-               retvalue=kFALSE;\r
-       }\r
-       if(code==321 && (bin<fBinsUsedKaon[0] || bin>fBinsUsedKaon[1])){\r
-               for(Int_t j=0;j<2;j++) l[j]->Draw("same");      \r
-               retvalue=kFALSE;\r
-       }\r
-       if(code==2212 && (bin<fBinsUsedProton[0] || bin>fBinsUsedProton[1])){\r
-               for(Int_t j=0;j<2;j++) l[j]->Draw("same");      \r
-               retvalue=kFALSE;\r
-       }\r
-       return retvalue;\r
+  //method to select the bins used for the analysis only\r
+  Bool_t retvalue=kTRUE;\r
+  TLine *l[2]; //for the cross \r
+  l[0]=new TLine(-2.1,0,2.,100.);\r
+  l[1]=new TLine(-1.9,120,2.,0.);\r
+  for(Int_t j=0;j<2;j++){\r
+    l[j]->SetLineColor(4);\r
+    l[j]->SetLineWidth(5);\r
+  }\r
+\r
+  if(code==211 && (bin<fBinsUsedPion[0] || bin>fBinsUsedPion[1])){\r
+    for(Int_t j=0;j<2;j++) l[j]->Draw("same"); \r
+    retvalue=kFALSE;\r
+  }\r
+  if(code==321 && (bin<fBinsUsedKaon[0] || bin>fBinsUsedKaon[1])){\r
+    for(Int_t j=0;j<2;j++) l[j]->Draw("same"); \r
+    retvalue=kFALSE;\r
+  }\r
+  if(code==2212 && (bin<fBinsUsedProton[0] || bin>fBinsUsedProton[1])){\r
+    for(Int_t j=0;j<2;j++) l[j]->Draw("same"); \r
+    retvalue=kFALSE;\r
+  }\r
+  return retvalue;\r
 }\r
 \r
 //________________________________________________________\r
 Double_t SingleGausTail(const Double_t *x, const Double_t *par){\r
-       //single gaussian with exponential tail\r
-       Double_t s2pi=TMath::Sqrt(2*TMath::Pi());\r
-       Double_t xx = x[0];\r
-       Double_t mean1 = par[1];\r
-       Double_t sigma1 = par[2];\r
-       Double_t xNormSquare1 = (xx - mean1) * (xx - mean1);\r
-       Double_t sigmaSquare1 = sigma1 * sigma1;\r
-       Double_t xdiv1 = mean1 + par[3] * sigma1;\r
-       Double_t y1=0.0;\r
-       if(xx < xdiv1) y1 = par[0]/(s2pi*par[2]) * TMath::Exp(-0.5 * xNormSquare1 / sigmaSquare1);\r
-       else y1 = TMath::Exp(-par[4]*(xx-xdiv1)) * par[0] / (s2pi*par[2]) * TMath::Exp(-0.5*(par[3]*par[3]));\r
-       return y1;\r
+  //single gaussian with exponential tail\r
+  Double_t s2pi=TMath::Sqrt(2*TMath::Pi());\r
+  Double_t xx = x[0];\r
+  Double_t mean1 = par[1];\r
+  Double_t sigma1 = par[2];\r
+  Double_t xNormSquare1 = (xx - mean1) * (xx - mean1);\r
+  Double_t sigmaSquare1 = sigma1 * sigma1;\r
+  Double_t xdiv1 = mean1 + par[3] * sigma1;\r
+  Double_t y1=0.0;\r
+  if(xx < xdiv1) y1 = par[0]/(s2pi*par[2]) * TMath::Exp(-0.5 * xNormSquare1 / sigmaSquare1);\r
+  else y1 = TMath::Exp(-par[4]*(xx-xdiv1)) * par[0] / (s2pi*par[2]) * TMath::Exp(-0.5*(par[3]*par[3]));\r
+  return y1;\r
 }\r
 \r
 //________________________________________________________\r
 Double_t DoubleGausTail(const Double_t *x, const Double_t *par){\r
-       //sum of two gaussians with exponential tail\r
-       Double_t s2pi=TMath::Sqrt(2*TMath::Pi());\r
-       Double_t xx = x[0];\r
-       Double_t mean1 = par[1];\r
-       Double_t sigma1 = par[2];\r
-       Double_t xNormSquare1 = (xx - mean1) * (xx - mean1);\r
-       Double_t sigmaSquare1 = sigma1 * sigma1;\r
-       Double_t xdiv1 = mean1 + par[3] * sigma1;\r
-       Double_t y1=0.0;\r
-       if(xx < xdiv1) y1 = par[0]/(s2pi*par[2]) * TMath::Exp(-0.5 * xNormSquare1 / sigmaSquare1);\r
-       else y1 = TMath::Exp(-par[4]*(xx-xdiv1)) * par[0] / (s2pi*par[2]) * TMath::Exp(-0.5*(par[3]*par[3]));\r
-\r
-       Double_t mean2 = par[6];\r
-       Double_t sigma2 = par[7];\r
-       Double_t xNormSquare2 = (xx - mean2) * (xx - mean2);\r
-       Double_t sigmaSquare2 = sigma2 * sigma2;\r
-       Double_t xdiv2 = mean2 + par[8] * sigma2;\r
-       Double_t y2=0.0;\r
-       if(xx < xdiv2) y2 = par[5]/(s2pi*par[7]) * TMath::Exp(-0.5 * xNormSquare2 / sigmaSquare2);\r
-       else y2 = TMath::Exp(-par[9]*(xx-xdiv2)) * par[5] / (s2pi*par[7]) * TMath::Exp(-0.5*(par[8]*par[8]));\r
-       return y1+y2;\r
+  //sum of two gaussians with exponential tail\r
+  Double_t s2pi=TMath::Sqrt(2*TMath::Pi());\r
+  Double_t xx = x[0];\r
+  Double_t mean1 = par[1];\r
+  Double_t sigma1 = par[2];\r
+  Double_t xNormSquare1 = (xx - mean1) * (xx - mean1);\r
+  Double_t sigmaSquare1 = sigma1 * sigma1;\r
+  Double_t xdiv1 = mean1 + par[3] * sigma1;\r
+  Double_t y1=0.0;\r
+  if(xx < xdiv1) y1 = par[0]/(s2pi*par[2]) * TMath::Exp(-0.5 * xNormSquare1 / sigmaSquare1);\r
+  else y1 = TMath::Exp(-par[4]*(xx-xdiv1)) * par[0] / (s2pi*par[2]) * TMath::Exp(-0.5*(par[3]*par[3]));\r
+\r
+  Double_t mean2 = par[6];\r
+  Double_t sigma2 = par[7];\r
+  Double_t xNormSquare2 = (xx - mean2) * (xx - mean2);\r
+  Double_t sigmaSquare2 = sigma2 * sigma2;\r
+  Double_t xdiv2 = mean2 + par[8] * sigma2;\r
+  Double_t y2=0.0;\r
+  if(xx < xdiv2) y2 = par[5]/(s2pi*par[7]) * TMath::Exp(-0.5 * xNormSquare2 / sigmaSquare2);\r
+  else y2 = TMath::Exp(-par[9]*(xx-xdiv2)) * par[5] / (s2pi*par[7]) * TMath::Exp(-0.5*(par[8]*par[8]));\r
+  return y1+y2;\r
 }\r
 \r
 //________________________________________________________\r
 Double_t FinalGausTail(const Double_t *x, const Double_t *par){\r
-       //sum of three gaussians with exponential tail\r
-       Double_t s2pi=TMath::Sqrt(2*TMath::Pi());\r
-       Double_t xx = x[0];\r
-       Double_t mean1 = par[1];\r
-       Double_t sigma1 = par[2];\r
-       Double_t xNormSquare1 = (xx - mean1) * (xx - mean1);\r
-       Double_t sigmaSquare1 = sigma1 * sigma1;\r
-       Double_t xdiv1 = mean1 + par[3] * sigma1;\r
-       Double_t y1=0.0;\r
-       if(xx < xdiv1) y1 = par[0]/(s2pi*par[2]) * TMath::Exp(-0.5 * xNormSquare1 / sigmaSquare1);\r
-       else y1 = TMath::Exp(-par[4]*(xx-xdiv1)) * par[0] / (s2pi*par[2]) * TMath::Exp(-0.5*(par[3]*par[3]));\r
-\r
-       Double_t mean2 = par[6];\r
-       Double_t sigma2 = par[7];\r
-       Double_t xNormSquare2 = (xx - mean2) * (xx - mean2);\r
-       Double_t sigmaSquare2 = sigma2 * sigma2;\r
-       Double_t xdiv2 = mean2 + par[8] * sigma2;\r
-       Double_t y2=0.0;\r
-       if(xx < xdiv2) y2 = par[5]/(s2pi*par[7]) * TMath::Exp(-0.5 * xNormSquare2 / sigmaSquare2);\r
-       else y2 = TMath::Exp(-par[9]*(xx-xdiv2)) * par[5] / (s2pi*par[7]) * TMath::Exp(-0.5*(par[8]*par[8]));\r
-\r
-       Double_t mean3 = par[11];\r
-       Double_t sigma3 = par[12];\r
-       Double_t xNormSquare3 = (xx - mean3) * (xx - mean3);\r
-       Double_t sigmaSquare3 = sigma3 * sigma3;\r
-       Double_t xdiv3 = mean3 + par[13] * sigma3;\r
-       Double_t y3=0.0;\r
-       if(xx < xdiv3) y3 = par[10]/(s2pi*par[12]) * TMath::Exp(-0.5 * xNormSquare3 / sigmaSquare3);\r
-       else y3 = TMath::Exp(-par[14]*(xx-xdiv3)) * par[10] / (s2pi*par[12]) * TMath::Exp(-0.5*(par[13]*par[13]));\r
-       return y1+y2+y3;\r
+  //sum of three gaussians with exponential tail\r
+  Double_t s2pi=TMath::Sqrt(2*TMath::Pi());\r
+  Double_t xx = x[0];\r
+  Double_t mean1 = par[1];\r
+  Double_t sigma1 = par[2];\r
+  Double_t xNormSquare1 = (xx - mean1) * (xx - mean1);\r
+  Double_t sigmaSquare1 = sigma1 * sigma1;\r
+  Double_t xdiv1 = mean1 + par[3] * sigma1;\r
+  Double_t y1=0.0;\r
+  if(xx < xdiv1) y1 = par[0]/(s2pi*par[2]) * TMath::Exp(-0.5 * xNormSquare1 / sigmaSquare1);\r
+  else y1 = TMath::Exp(-par[4]*(xx-xdiv1)) * par[0] / (s2pi*par[2]) * TMath::Exp(-0.5*(par[3]*par[3]));\r
+\r
+  Double_t mean2 = par[6];\r
+  Double_t sigma2 = par[7];\r
+  Double_t xNormSquare2 = (xx - mean2) * (xx - mean2);\r
+  Double_t sigmaSquare2 = sigma2 * sigma2;\r
+  Double_t xdiv2 = mean2 + par[8] * sigma2;\r
+  Double_t y2=0.0;\r
+  if(xx < xdiv2) y2 = par[5]/(s2pi*par[7]) * TMath::Exp(-0.5 * xNormSquare2 / sigmaSquare2);\r
+  else y2 = TMath::Exp(-par[9]*(xx-xdiv2)) * par[5] / (s2pi*par[7]) * TMath::Exp(-0.5*(par[8]*par[8]));\r
+\r
+  Double_t mean3 = par[11];\r
+  Double_t sigma3 = par[12];\r
+  Double_t xNormSquare3 = (xx - mean3) * (xx - mean3);\r
+  Double_t sigmaSquare3 = sigma3 * sigma3;\r
+  Double_t xdiv3 = mean3 + par[13] * sigma3;\r
+  Double_t y3=0.0;\r
+  if(xx < xdiv3) y3 = par[10]/(s2pi*par[12]) * TMath::Exp(-0.5 * xNormSquare3 / sigmaSquare3);\r
+  else y3 = TMath::Exp(-par[14]*(xx-xdiv3)) * par[10] / (s2pi*par[12]) * TMath::Exp(-0.5*(par[13]*par[13]));\r
+  return y1+y2+y3;\r
 }\r
 \r
 //______________________________________________________________________\r
 void AliITSsadEdxFitter::CalcResidual(TH1F *h,TF1 *fun,TGraph *gres) const{\r
-       //code to calculate the difference fit function and histogram point (residual)\r
-       //to use as goodness test for the fit\r
-       Int_t ipt=0;\r
-       Double_t x=0.,yhis=0.,yfun=0.;\r
-       for(Int_t i=0;i<h->GetNbinsX();i++){\r
-               x=(h->GetBinLowEdge(i+2)+h->GetBinLowEdge(i+1))/2;\r
-               yfun=fun->Eval(x);\r
-               yhis=h->GetBinContent(i+1);\r
-               if(yhis>0. && yfun>0.) {\r
-                       gres->SetPoint(ipt,x,(yhis-yfun)/yhis);\r
-                       ipt++;\r
-               }\r
-       }\r
-       return;\r
+  //code to calculate the difference fit function and histogram point (residual)\r
+  //to use as goodness test for the fit\r
+  Int_t ipt=0;\r
+  Double_t x=0.,yhis=0.,yfun=0.;\r
+  for(Int_t i=0;i<h->GetNbinsX();i++){\r
+    x=(h->GetBinLowEdge(i+2)+h->GetBinLowEdge(i+1))/2;\r
+    yfun=fun->Eval(x);\r
+    yhis=h->GetBinContent(i+1);\r
+    if(yhis>0. && yfun>0.) {\r
+      gres->SetPoint(ipt,x,(yhis-yfun)/yhis);\r
+      ipt++;\r
+    }\r
+  }\r
+  return;\r
 }\r
 \r
 \r
 //________________________________________________________\r
 Double_t SingleGausStep(const Double_t *x, const Double_t *par){\r
-       //single normalized gaussian\r
-       Double_t s2pi=TMath::Sqrt(2*TMath::Pi());\r
-       Double_t xx = x[0];\r
-       Double_t mean1 = par[1];\r
-       Double_t sigma1 = par[2];\r
-       Double_t xNorm1Square = (xx - mean1) * (xx - mean1);\r
-       Double_t sigma1Square = sigma1 * sigma1;\r
-       Double_t step1 = par[0]/(s2pi*par[2]) * TMath::Exp(-0.5 * xNorm1Square / sigma1Square);\r
-       return step1;\r
+  //single normalized gaussian\r
+  Double_t s2pi=TMath::Sqrt(2*TMath::Pi());\r
+  Double_t xx = x[0];\r
+  Double_t mean1 = par[1];\r
+  Double_t sigma1 = par[2];\r
+  Double_t xNorm1Square = (xx - mean1) * (xx - mean1);\r
+  Double_t sigma1Square = sigma1 * sigma1;\r
+  Double_t step1 = par[0]/(s2pi*par[2]) * TMath::Exp(-0.5 * xNorm1Square / sigma1Square);\r
+  return step1;\r
 }\r
 \r
 //________________________________________________________\r
 Double_t DoubleGausStep(const Double_t *x, const Double_t *par){\r
-       //sum of two normalized gaussians\r
-       Double_t s2pi=TMath::Sqrt(2*TMath::Pi());\r
-       Double_t xx = x[0];\r
-       Double_t mean1 = par[1];\r
-       Double_t sigma1 = par[2];\r
-       Double_t xNorm1Square = (xx - mean1) * (xx - mean1);\r
-       Double_t sigma1Square = sigma1 * sigma1;\r
-       Double_t step1 = par[0]/(s2pi*par[2]) * TMath::Exp( - 0.5 * xNorm1Square / sigma1Square );\r
-       Double_t mean2 = par[4];\r
-       Double_t sigma2 = par[5];\r
-       Double_t xNorm2Square = (xx - mean2) * (xx - mean2);\r
-       Double_t sigma2Square = sigma2 * sigma2;\r
-       Double_t step2 = par[3]/(s2pi*par[5]) * TMath::Exp( - 0.5 * xNorm2Square / sigma2Square );\r
-       return step1+step2;\r
+  //sum of two normalized gaussians\r
+  Double_t s2pi=TMath::Sqrt(2*TMath::Pi());\r
+  Double_t xx = x[0];\r
+  Double_t mean1 = par[1];\r
+  Double_t sigma1 = par[2];\r
+  Double_t xNorm1Square = (xx - mean1) * (xx - mean1);\r
+  Double_t sigma1Square = sigma1 * sigma1;\r
+  Double_t step1 = par[0]/(s2pi*par[2]) * TMath::Exp( - 0.5 * xNorm1Square / sigma1Square );\r
+  Double_t mean2 = par[4];\r
+  Double_t sigma2 = par[5];\r
+  Double_t xNorm2Square = (xx - mean2) * (xx - mean2);\r
+  Double_t sigma2Square = sigma2 * sigma2;\r
+  Double_t step2 = par[3]/(s2pi*par[5]) * TMath::Exp( - 0.5 * xNorm2Square / sigma2Square );\r
+  return step1+step2;\r
 }\r
 \r
 //________________________________________________________\r
 Double_t FinalGausStep(const Double_t *x, const Double_t *par){\r
-       //sum of three normalized gaussians\r
-       Double_t s2pi=TMath::Sqrt(2*TMath::Pi());\r
-       Double_t xx = x[0];\r
-       Double_t mean1 = par[1];\r
-       Double_t sigma1 = par[2];\r
-       Double_t xNorm1Square = (xx - mean1) * (xx - mean1);\r
-       Double_t sigma1Square = sigma1 * sigma1;\r
-       Double_t step1 = par[0]/(s2pi*par[2]) * TMath::Exp( - 0.5 * xNorm1Square / sigma1Square );\r
-       Double_t mean2 = par[4];\r
-       Double_t sigma2 = par[5];\r
-       Double_t xNorm2Square = (xx - mean2) * (xx - mean2);\r
-       Double_t sigma2Square = sigma2 * sigma2;\r
-       Double_t step2 = par[3]/(s2pi*par[5]) * TMath::Exp( - 0.5 * xNorm2Square / sigma2Square );\r
-       Double_t mean3 = par[7];\r
-       Double_t sigma3 = par[8];\r
-       Double_t xNorm3Square = (xx - mean3) * (xx - mean3);\r
-       Double_t sigma3Square = sigma3 * sigma3;\r
-       Double_t step3 = par[6]/(s2pi*par[8]) * TMath::Exp( - 0.5 * xNorm3Square / sigma3Square);\r
-       return step1+step2+step3;\r
+  //sum of three normalized gaussians\r
+  Double_t s2pi=TMath::Sqrt(2*TMath::Pi());\r
+  Double_t xx = x[0];\r
+  Double_t mean1 = par[1];\r
+  Double_t sigma1 = par[2];\r
+  Double_t xNorm1Square = (xx - mean1) * (xx - mean1);\r
+  Double_t sigma1Square = sigma1 * sigma1;\r
+  Double_t step1 = par[0]/(s2pi*par[2]) * TMath::Exp( - 0.5 * xNorm1Square / sigma1Square );\r
+  Double_t mean2 = par[4];\r
+  Double_t sigma2 = par[5];\r
+  Double_t xNorm2Square = (xx - mean2) * (xx - mean2);\r
+  Double_t sigma2Square = sigma2 * sigma2;\r
+  Double_t step2 = par[3]/(s2pi*par[5]) * TMath::Exp( - 0.5 * xNorm2Square / sigma2Square );\r
+  Double_t mean3 = par[7];\r
+  Double_t sigma3 = par[8];\r
+  Double_t xNorm3Square = (xx - mean3) * (xx - mean3);\r
+  Double_t sigma3Square = sigma3 * sigma3;\r
+  Double_t step3 = par[6]/(s2pi*par[8]) * TMath::Exp( - 0.5 * xNorm3Square / sigma3Square);\r
+  return step1+step2+step3;\r
 }\r
 \r
 //______________________________________________________________________\r
 Double_t AliITSsadEdxFitter::GausPlusTail(const Double_t x, const Double_t mean, Double_t rms, Double_t c, Double_t slope, Double_t cut ) const{\r
-       //gaussian with an exponential tail on the right side\r
-       Double_t factor=1.0/(TMath::Sqrt(2.0*TMath::Pi()));\r
-       Double_t returnvalue=0.0;\r
-       Double_t n=0.5*(1.0+TMath::Erf(cut/TMath::Sqrt(2.0)))+TMath::Exp(-cut*cut*0.5)*factor/(TMath::Abs(rms)*slope);\r
-       if (x<mean+cut*rms) returnvalue=TMath::Exp(-1.0*(x-mean)*(x-mean)/(2.0*rms*rms))*factor/TMath::Abs(rms);\r
-       else returnvalue=TMath::Exp(slope*(mean+cut*rms-x))*TMath::Exp(-cut*cut*0.5)*factor/TMath::Abs(rms);\r
-       return c*returnvalue/n;\r
+  //gaussian with an exponential tail on the right side\r
+  Double_t factor=1.0/(TMath::Sqrt(2.0*TMath::Pi()));\r
+  Double_t returnvalue=0.0;\r
+  Double_t n=0.5*(1.0+TMath::Erf(cut/TMath::Sqrt(2.0)))+TMath::Exp(-cut*cut*0.5)*factor/(TMath::Abs(rms)*slope);\r
+  if (x<mean+cut*rms) returnvalue=TMath::Exp(-1.0*(x-mean)*(x-mean)/(2.0*rms*rms))*factor/TMath::Abs(rms);\r
+  else returnvalue=TMath::Exp(slope*(mean+cut*rms-x))*TMath::Exp(-cut*cut*0.5)*factor/TMath::Abs(rms);\r
+  return c*returnvalue/n;\r
 }\r
 \r
 \r
 //______________________________________________________________________\r
 Double_t AliITSsadEdxFitter::GausOnBackground(const Double_t* x, const Double_t *par) const {\r
-       //gaussian with a background parametrisation  \r
-       //cout<<par[0]<<" "<<par[1]<<" "<<par[2]<<" "<<par[3]<<" "<<par[4]<<" "<<par[5]<<" "<<x[0]<< endl;\r
-       Double_t returnvalue=0.0;\r
-       Double_t factor=1.0/(TMath::Sqrt(2.0*TMath::Pi()));\r
-       if(par[6]<0.0) returnvalue+=TMath::Exp(-1.0*(x[0]-par[0])*(x[0]-par[0])/(2.0*par[1]*par[1]))*par[2]* factor/TMath::Abs(par[1]);\r
-       else returnvalue+=GausPlusTail(x[0], par[0], par[1],par[2], par[6], 1.2);\r
-       returnvalue+=par[3]*TMath::Exp((par[5]-x[0])*par[4]);\r
-       return returnvalue;\r
+  //gaussian with a background parametrisation  \r
+  //cout<<par[0]<<" "<<par[1]<<" "<<par[2]<<" "<<par[3]<<" "<<par[4]<<" "<<par[5]<<" "<<x[0]<< endl;\r
+  Double_t returnvalue=0.0;\r
+  Double_t factor=1.0/(TMath::Sqrt(2.0*TMath::Pi()));\r
+  if(par[6]<0.0) returnvalue+=TMath::Exp(-1.0*(x[0]-par[0])*(x[0]-par[0])/(2.0*par[1]*par[1]))*par[2]* factor/TMath::Abs(par[1]);\r
+  else returnvalue+=GausPlusTail(x[0], par[0], par[1],par[2], par[6], 1.2);\r
+  returnvalue+=par[3]*TMath::Exp((par[5]-x[0])*par[4]);\r
+  return returnvalue;\r
 }\r
 \r
 //______________________________________________________________________\r
 void AliITSsadEdxFitter::DrawFitFunction(TF1 *fun) const {\r
-       //code to draw the final fit function and the single gaussians used\r
-       //to extract the yields for the 3 species\r
-       TF1 *fdraw1=new TF1("fdraw1",SingleGausStep,-3.5,3.5,3);\r
-       TF1 *fdraw2=new TF1("fdraw2",SingleGausStep,-3.5,3.5,3);\r
-       TF1 *fdraw3=new TF1("fdraw3",SingleGausStep,-3.5,3.5,3);\r
-       fdraw1->SetParameter(0,fun->GetParameter(0));\r
-       fdraw1->SetParameter(1,fun->GetParameter(1));\r
-       fdraw1->SetParameter(2,fun->GetParameter(2));\r
-       fdraw2->SetParameter(0,fun->GetParameter(3));\r
-       fdraw2->SetParameter(1,fun->GetParameter(4));\r
-       fdraw2->SetParameter(2,fun->GetParameter(5));\r
-       fdraw3->SetParameter(0,fun->GetParameter(6));\r
-       fdraw3->SetParameter(1,fun->GetParameter(7));\r
-       fdraw3->SetParameter(2,fun->GetParameter(8));\r
-\r
-       fdraw1->SetLineColor(6);//color code\r
-       fdraw2->SetLineColor(2);\r
-       fdraw3->SetLineColor(4);  \r
-\r
-       fdraw1->SetLineStyle(2);//dot lines\r
-       fdraw2->SetLineStyle(2);\r
-       fdraw3->SetLineStyle(2);\r
-\r
-       fun->SetLineWidth(3);\r
-       fdraw1->DrawCopy("same");\r
-       fdraw2->DrawCopy("same");\r
-       fdraw3->DrawCopy("same");\r
-       fun->DrawCopy("same");\r
-\r
-       TLatex *ltx[3];\r
-       for(Int_t j=0;j<3;j++){\r
-               ltx[0]=new TLatex(0.13,0.25,"pions");\r
-               ltx[1]=new TLatex(0.13,0.20,"kaons");\r
-               ltx[2]=new TLatex(0.13,0.15,"protons");\r
-               ltx[0]->SetTextColor(6);\r
-               ltx[1]->SetTextColor(2);\r
-               ltx[2]->SetTextColor(4);\r
-               ltx[j]->SetNDC();\r
-               ltx[j]->Draw();\r
-       }\r
-       return;\r
+  //code to draw the final fit function and the single gaussians used\r
+  //to extract the yields for the 3 species\r
+  TF1 *fdraw1=new TF1("fdraw1",SingleGausStep,-3.5,3.5,3);\r
+  TF1 *fdraw2=new TF1("fdraw2",SingleGausStep,-3.5,3.5,3);\r
+  TF1 *fdraw3=new TF1("fdraw3",SingleGausStep,-3.5,3.5,3);\r
+  fdraw1->SetParameter(0,fun->GetParameter(0));\r
+  fdraw1->SetParameter(1,fun->GetParameter(1));\r
+  fdraw1->SetParameter(2,fun->GetParameter(2));\r
+  fdraw2->SetParameter(0,fun->GetParameter(3));\r
+  fdraw2->SetParameter(1,fun->GetParameter(4));\r
+  fdraw2->SetParameter(2,fun->GetParameter(5));\r
+  fdraw3->SetParameter(0,fun->GetParameter(6));\r
+  fdraw3->SetParameter(1,fun->GetParameter(7));\r
+  fdraw3->SetParameter(2,fun->GetParameter(8));\r
+\r
+  fdraw1->SetLineColor(6);//color code\r
+  fdraw2->SetLineColor(2);\r
+  fdraw3->SetLineColor(4);  \r
+\r
+  fdraw1->SetLineStyle(2);//dot lines\r
+  fdraw2->SetLineStyle(2);\r
+  fdraw3->SetLineStyle(2);\r
+\r
+  fun->SetLineWidth(3);\r
+  fdraw1->DrawCopy("same");\r
+  fdraw2->DrawCopy("same");\r
+  fdraw3->DrawCopy("same");\r
+  fun->DrawCopy("same");\r
+\r
+  TLatex *ltx[3];\r
+  for(Int_t j=0;j<3;j++){\r
+    ltx[0]=new TLatex(0.13,0.25,"pions");\r
+    ltx[1]=new TLatex(0.13,0.20,"kaons");\r
+    ltx[2]=new TLatex(0.13,0.15,"protons");\r
+    ltx[0]->SetTextColor(6);\r
+    ltx[1]->SetTextColor(2);\r
+    ltx[2]->SetTextColor(4);\r
+    ltx[j]->SetNDC();\r
+    ltx[j]->Draw();\r
+  }\r
+  return;\r
 }\r
 \r
 //______________________________________________________________________\r
 void AliITSsadEdxFitter::GetInitialParam(TH1F* h,Bool_t mc,Int_t code,Int_t bin, Float_t &pt, Float_t &ampl, Float_t &mean1, Float_t &mean2, Float_t &mean3, Float_t &sigma1, Float_t &sigma2, Float_t &sigma3){\r
-       //code to get the expected values to use for fitting\r
-       Double_t xbins[23]={0.08,0.10,0.12,0.14,0.16,0.18,0.20,0.25,0.30,0.35,0.40,0.45,0.50,0.55,0.60,0.65,0.70,0.75,0.80,0.85,0.90,0.95,1.0};\r
-       pt=(xbins[bin+1]+xbins[bin])/2;\r
-\r
-       //draw and label\r
-       h->SetTitle(Form("p_{t}=[%1.2f,%1.2f], code=%d",xbins[bin],xbins[bin+1],code));\r
-       h->GetXaxis()->SetTitle("[ln dE/dx]_{meas} - [ln dE/dx(i)]_{calc}");\r
-       h->GetYaxis()->SetTitle("counts");\r
-       h->Draw("e");\r
-       h->SetFillColor(11);\r
+  //code to get the expected values to use for fitting\r
+  Double_t xbins[23]={0.08,0.10,0.12,0.14,0.16,0.18,0.20,0.25,0.30,0.35,0.40,0.45,0.50,0.55,0.60,0.65,0.70,0.75,0.80,0.85,0.90,0.95,1.0};\r
+  pt=(xbins[bin+1]+xbins[bin])/2;\r
+\r
+  //draw and label\r
+  h->SetTitle(Form("p_{t}=[%1.2f,%1.2f], code=%d",xbins[bin],xbins[bin+1],code));\r
+  h->GetXaxis()->SetTitle("[ln dE/dx]_{meas} - [ln dE/dx(i)]_{calc}");\r
+  h->GetYaxis()->SetTitle("counts");\r
+  h->Draw("e");\r
+  h->SetFillColor(11);\r
        \r
-       //expected values\r
-       Int_t xmax=-1,ymax=-1,zmax=-1;\r
-       h->GetMaximumBin(xmax,ymax,zmax);\r
-       printf("\n---------------------------------- BIN %d - hypothesis %d ----------------------------------\n",bin,code);\r
-       Double_t s2pi=TMath::Sqrt(2*TMath::Pi());\r
-       ampl = h->GetMaximum()/(h->GetRMS()*s2pi);\r
-       mean1 = h->GetBinLowEdge(xmax); //expected mean values\r
-       Int_t calcmean=CalcMean(code,pt,mean1,mean2,mean3);\r
-       if(calcmean<0) cout<<"Error during mean calculation"<<endl;\r
-       printf("mean values        -> %f %f %f\n",mean1,mean2,mean3);\r
-       printf("integration ranges -> (%1.2f,%1.2f) (%1.2f,%1.2f) (%1.2f,%1.2f)\n",fRangeStep1[0],fRangeStep1[1],fRangeStep2[0],fRangeStep2[1],fRangeStep3[0],fRangeStep3[1]);\r
-       sigma1 = CalcSigma(211,pt,mc); //expected sigma values\r
-       sigma2 = CalcSigma(321,pt,mc);\r
-       sigma3 = CalcSigma(2212,pt,mc);\r
-       printf("sigma values -> %f %f %f\n",sigma1,sigma1,sigma1);\r
-       printf("sigma ranges -> (%1.2f,%1.2f) (%1.2f,%1.2f) (%1.2f,%1.2f)\n",fLimitsOnSigmaPion[0],fLimitsOnSigmaPion[1],fLimitsOnSigmaKaon[0],fLimitsOnSigmaKaon[1],fLimitsOnSigmaProton[0],fLimitsOnSigmaProton[1]);\r
+  //expected values\r
+  Int_t xmax=-1,ymax=-1,zmax=-1;\r
+  h->GetMaximumBin(xmax,ymax,zmax);\r
+  printf("\n---------------------------------- BIN %d - hypothesis %d ----------------------------------\n",bin,code);\r
+  Double_t s2pi=TMath::Sqrt(2*TMath::Pi());\r
+  ampl = h->GetMaximum()/(h->GetRMS()*s2pi);\r
+  mean1 = h->GetBinLowEdge(xmax); //expected mean values\r
+  Int_t calcmean=CalcMean(code,pt,mean1,mean2,mean3);\r
+  if(calcmean<0) cout<<"Error during mean calculation"<<endl;\r
+  printf("mean values        -> %f %f %f\n",mean1,mean2,mean3);\r
+  printf("integration ranges -> (%1.2f,%1.2f) (%1.2f,%1.2f) (%1.2f,%1.2f)\n",fRangeStep1[0],fRangeStep1[1],fRangeStep2[0],fRangeStep2[1],fRangeStep3[0],fRangeStep3[1]);\r
+  sigma1 = CalcSigma(211,pt,mc); //expected sigma values\r
+  sigma2 = CalcSigma(321,pt,mc);\r
+  sigma3 = CalcSigma(2212,pt,mc);\r
+  printf("sigma values -> %f %f %f\n",sigma1,sigma1,sigma1);\r
+  printf("sigma ranges -> (%1.2f,%1.2f) (%1.2f,%1.2f) (%1.2f,%1.2f)\n",fLimitsOnSigmaPion[0],fLimitsOnSigmaPion[1],fLimitsOnSigmaKaon[0],fLimitsOnSigmaKaon[1],fLimitsOnSigmaProton[0],fLimitsOnSigmaProton[1]);\r
   return;\r
 }\r
 \r
 //________________________________________________________\r
 void AliITSsadEdxFitter::DoFit(TH1F *h, Int_t bin, Int_t signedcode, Bool_t mc, TGraph *gres){\r
-       // 3-gaussian fit to log(dedx)-log(dedxBB) histogram\r
-       // pt bin from 0 to 20, code={211,321,2212} \r
-       // first step: all free, second step: pion gaussian fixed, third step: kaon gaussian fixed\r
-       // final step: refit all using the parameters and tollerance limits (+-20%)\r
-       TF1 *fstep1, *fstep2, *fstep3, *fstepTot;\r
-       TString modfit = "M0R+";\r
-       Float_t pt=0., ampl=0., mean=0., expKaonMean=0., expProtonMean=0., expPionSig=0., expKaonSig=0., expProtonSig=0.;\r
-       Int_t code=TMath::Abs(signedcode);\r
-       GetInitialParam(h,mc,code,bin,pt,ampl,mean,expKaonMean,expProtonMean,expPionSig,expKaonSig,expProtonSig);\r
-       if(!IsGoodBin(bin,code)) return;\r
-\r
-       printf("___________________________________________________________________ First Step: pions\n");\r
-       fstep1 = new TF1("step1",SingleGausStep,fRangeStep4[0],fRangeStep4[1],3);\r
-       fstep1->SetParameter(0,ampl);       //initial ampl pion\r
-       fstep1->SetParameter(1,mean);       //initial mean pion\r
-       fstep1->SetParameter(2,expPionSig); //initial sigma pion\r
-       fstep1->SetParLimits(0,0.,ampl*1.2);                                                       //limits ampl pion\r
-       fstep1->SetParLimits(1,fRangeStep4[0],fRangeStep4[1]);                                     //limits mean pion (dummy)\r
-       fstep1->SetParLimits(2,expPionSig*fLimitsOnSigmaPion[0],expPionSig*fLimitsOnSigmaPion[1]); //limits sigma pion\r
-\r
-       if(expPionSig>0) h->Fit(fstep1,modfit.Data(),"",mean+fRangeStep1[0],mean+fRangeStep1[1]);//first fit\r
-       else for(Int_t npar=0;npar<3;npar++) fstep1->FixParameter(npar,0.00001);\r
-\r
-       printf("___________________________________________________________________ Second Step: kaons\n");\r
-       fstep2 = new TF1("fstep2",DoubleGausStep,fRangeStep4[0],fRangeStep4[1],6);\r
-       fstep2->FixParameter(0,fstep1->GetParameter(0)); //fixed ampl pion\r
-       fstep2->FixParameter(1,fstep1->GetParameter(1)); //fixed mean pion\r
-       fstep2->FixParameter(2,fstep1->GetParameter(2)); //fixed sigma pion\r
-       fstep2->SetParameter(3,fstep1->GetParameter(0)/8.); //initial ampl kaon\r
-       fstep2->SetParameter(4,expKaonMean);                //initial mean kaon\r
-       fstep2->SetParameter(3,expKaonSig);                 //initial sigma kaon\r
-       fstep2->SetParLimits(3,0.,fstep1->GetParameter(0));                                         //limits ampl kaon\r
-       fstep2->SetParLimits(4,fstep1->GetParameter(1),fRangeStep4[1]);                             //limits mean kaon \r
-       fstep2->SetParLimits(5,expKaonSig*fLimitsOnSigmaKaon[0],expKaonSig*fLimitsOnSigmaKaon[1]);  //limits sigma kaon\r
-\r
-       if(expKaonSig>0) h->Fit(fstep2,modfit.Data(),"",expKaonMean+fRangeStep2[0],expKaonMean+fRangeStep2[1]);//second fit\r
-       else for(Int_t npar=3;npar<6;npar++) fstep2->FixParameter(npar,0.00001);\r
-\r
-       /*TLine *l[3];\r
-         l[0] = new TLine(expKaonMean,0,expKaonMean,10000);\r
-         l[1] = new TLine(expKaonMean+fRangeStep2[0],0,expKaonMean+fRangeStep2[0],10000);\r
-         l[2] = new TLine(expKaonMean+fRangeStep2[1],0,expKaonMean+fRangeStep2[1],10000);\r
-         for(Int_t dp=0;dp<3;dp++) {\r
-         l[dp]->Draw("same");\r
-         l[dp]->SetLineColor(4);\r
-         l[dp]->SetLineWidth(3);\r
-         }*/\r
-\r
-       printf("___________________________________________________________________ Third Step: protons\n");\r
-       fstep3= new TF1("fstep3",FinalGausStep,fRangeStep4[0],fRangeStep4[1],9);\r
-       fstep3->FixParameter(0,fstep1->GetParameter(0)); //fixed ampl pion\r
-       fstep3->FixParameter(1,fstep1->GetParameter(1)); //fixed mean pion\r
-       fstep3->FixParameter(2,fstep1->GetParameter(2)); //fixed sigma pion\r
-       fstep3->FixParameter(3,fstep2->GetParameter(3)); //fixed ampl kaon\r
-       fstep3->FixParameter(4,fstep2->GetParameter(4)); //fixed mean kaon\r
-       fstep3->FixParameter(5,fstep2->GetParameter(5)); //fidex sigma kaon\r
-       fstep3->SetParameter(6,fstep2->GetParameter(0)/16.); //initial ampl proton\r
-       fstep3->SetParameter(7,expProtonMean);               //initial mean proton\r
-       fstep3->SetParameter(8,expProtonSig);                //initial sigma proton\r
-       fstep3->SetParLimits(6,0.,fstep2->GetParameter(0));                                                //limits ampl proton\r
-       fstep3->SetParLimits(7,fstep2->GetParameter(4),fRangeStep4[1]);                                    //limits mean proton\r
-       fstep3->SetParLimits(8,expProtonSig*fLimitsOnSigmaProton[0],expProtonSig*fLimitsOnSigmaProton[1]); //limits sigma proton\r
-\r
-       if(expProtonSig>0) h->Fit(fstep3,modfit.Data(),"",expProtonMean+fRangeStep3[0],expProtonMean+fRangeStep3[1]);//third fit\r
-       else for(Int_t npar=6;npar<9;npar++) fstep3->FixParameter(npar,0.00001);\r
-\r
-       printf("___________________________________________________________________ Final Step: refit all\n");\r
-       fstepTot = new TF1("funztot",FinalGausStep,fRangeStep4[0],fRangeStep4[1],9);\r
-       fstepTot->SetLineColor(1);\r
-\r
-       Double_t initialParametersStepTot[9];\r
-       initialParametersStepTot[0] = fstep1->GetParameter(0);//first gaussian\r
-       initialParametersStepTot[1] = fstep1->GetParameter(1);\r
-       initialParametersStepTot[2] = fstep1->GetParameter(2);\r
-\r
-       initialParametersStepTot[3] = fstep2->GetParameter(3);//second gaussian\r
-       initialParametersStepTot[4] = fstep2->GetParameter(4);\r
-       initialParametersStepTot[5] = fstep2->GetParameter(5);\r
-\r
-       initialParametersStepTot[6] = fstep3->GetParameter(6);//third gaussian\r
-       initialParametersStepTot[7] = fstep3->GetParameter(7);\r
-       initialParametersStepTot[8] = fstep3->GetParameter(8);  \r
-\r
-       fstepTot->SetParameters(initialParametersStepTot); //initial parameters\r
-       fstepTot->SetParLimits(0,initialParametersStepTot[0]*0.9,initialParametersStepTot[0]*1.1); //tolerance limits ampl pion\r
-       fstepTot->FixParameter(1,initialParametersStepTot[1]); //fixed mean pion\r
-       fstepTot->FixParameter(2,initialParametersStepTot[2]); //fixed sigma pion\r
-       fstepTot->SetParLimits(3,initialParametersStepTot[3]*0.9,initialParametersStepTot[3]*1.1); //tolerance limits ampl kaon\r
-       fstepTot->FixParameter(4,initialParametersStepTot[4]); //fixed mean kaon\r
-       fstepTot->FixParameter(5,initialParametersStepTot[5]); //fixed sigma kaon\r
-       fstepTot->SetParLimits(6,initialParametersStepTot[6]*0.9,initialParametersStepTot[6]*1.1); //tolerance limits ampl proton\r
-       fstepTot->FixParameter(7,initialParametersStepTot[7]); //fixed mean proton\r
-       fstepTot->FixParameter(8,initialParametersStepTot[8]); //fixed sigma proton\r
-\r
-       h->Fit(fstepTot,modfit.Data(),"",fRangeStep4[0],fRangeStep4[1]);//refit all\r
-\r
-       //************************************* storing parameter to calculate the yields *******\r
-       Int_t chpa=0;\r
-       if(code==321) chpa=3;\r
-       if(code==2212) chpa=6;\r
-       for(Int_t j=0;j<3;j++) {\r
-               fFitpar[j] = fstepTot->GetParameter(j+chpa);\r
-               fFitparErr[j] = fstepTot->GetParError(j+chpa);\r
-       }\r
-\r
-       DrawFitFunction(fstepTot);\r
-       CalcResidual(h,fstepTot,gres);\r
-       return;\r
+  // 3-gaussian fit to log(dedx)-log(dedxBB) histogram\r
+  // pt bin from 0 to 20, code={211,321,2212} \r
+  // first step: all free, second step: pion gaussian fixed, third step: kaon gaussian fixed\r
+  // final step: refit all using the parameters and tollerance limits (+-20%)\r
+  TF1 *fstep1, *fstep2, *fstep3, *fstepTot;\r
+  TString modfit = "M0R+";\r
+  Float_t pt=0., ampl=0., mean=0., expKaonMean=0., expProtonMean=0., expPionSig=0., expKaonSig=0., expProtonSig=0.;\r
+  Int_t code=TMath::Abs(signedcode);\r
+  GetInitialParam(h,mc,code,bin,pt,ampl,mean,expKaonMean,expProtonMean,expPionSig,expKaonSig,expProtonSig);\r
+  if(!IsGoodBin(bin,code)) return;\r
+\r
+  printf("___________________________________________________________________ First Step: pions\n");\r
+  fstep1 = new TF1("step1",SingleGausStep,fRangeStep4[0],fRangeStep4[1],3);\r
+  fstep1->SetParameter(0,ampl);       //initial ampl pion\r
+  fstep1->SetParameter(1,mean);       //initial mean pion\r
+  fstep1->SetParameter(2,expPionSig); //initial sigma pion\r
+  fstep1->SetParLimits(0,0.,ampl*1.2);                                                       //limits ampl pion\r
+  fstep1->SetParLimits(1,fRangeStep4[0],fRangeStep4[1]);                                     //limits mean pion (dummy)\r
+  fstep1->SetParLimits(2,expPionSig*fLimitsOnSigmaPion[0],expPionSig*fLimitsOnSigmaPion[1]); //limits sigma pion\r
+\r
+  if(expPionSig>0) h->Fit(fstep1,modfit.Data(),"",mean+fRangeStep1[0],mean+fRangeStep1[1]);//first fit\r
+  else for(Int_t npar=0;npar<3;npar++) fstep1->FixParameter(npar,0.00001);\r
+\r
+  printf("___________________________________________________________________ Second Step: kaons\n");\r
+  fstep2 = new TF1("fstep2",DoubleGausStep,fRangeStep4[0],fRangeStep4[1],6);\r
+  fstep2->FixParameter(0,fstep1->GetParameter(0)); //fixed ampl pion\r
+  fstep2->FixParameter(1,fstep1->GetParameter(1)); //fixed mean pion\r
+  fstep2->FixParameter(2,fstep1->GetParameter(2)); //fixed sigma pion\r
+  fstep2->SetParameter(3,fstep1->GetParameter(0)/8.); //initial ampl kaon\r
+  fstep2->SetParameter(4,expKaonMean);                //initial mean kaon\r
+  fstep2->SetParameter(3,expKaonSig);                 //initial sigma kaon\r
+  fstep2->SetParLimits(3,0.,fstep1->GetParameter(0));                                         //limits ampl kaon\r
+  fstep2->SetParLimits(4,fstep1->GetParameter(1),fRangeStep4[1]);                             //limits mean kaon \r
+  fstep2->SetParLimits(5,expKaonSig*fLimitsOnSigmaKaon[0],expKaonSig*fLimitsOnSigmaKaon[1]);  //limits sigma kaon\r
+\r
+  if(expKaonSig>0) h->Fit(fstep2,modfit.Data(),"",expKaonMean+fRangeStep2[0],expKaonMean+fRangeStep2[1]);//second fit\r
+  else for(Int_t npar=3;npar<6;npar++) fstep2->FixParameter(npar,0.00001);\r
+\r
+  /*TLine *l[3];\r
+    l[0] = new TLine(expKaonMean,0,expKaonMean,10000);\r
+    l[1] = new TLine(expKaonMean+fRangeStep2[0],0,expKaonMean+fRangeStep2[0],10000);\r
+    l[2] = new TLine(expKaonMean+fRangeStep2[1],0,expKaonMean+fRangeStep2[1],10000);\r
+    for(Int_t dp=0;dp<3;dp++) {\r
+    l[dp]->Draw("same");\r
+    l[dp]->SetLineColor(4);\r
+    l[dp]->SetLineWidth(3);\r
+    }*/\r
+\r
+  printf("___________________________________________________________________ Third Step: protons\n");\r
+  fstep3= new TF1("fstep3",FinalGausStep,fRangeStep4[0],fRangeStep4[1],9);\r
+  fstep3->FixParameter(0,fstep1->GetParameter(0)); //fixed ampl pion\r
+  fstep3->FixParameter(1,fstep1->GetParameter(1)); //fixed mean pion\r
+  fstep3->FixParameter(2,fstep1->GetParameter(2)); //fixed sigma pion\r
+  fstep3->FixParameter(3,fstep2->GetParameter(3)); //fixed ampl kaon\r
+  fstep3->FixParameter(4,fstep2->GetParameter(4)); //fixed mean kaon\r
+  fstep3->FixParameter(5,fstep2->GetParameter(5)); //fidex sigma kaon\r
+  fstep3->SetParameter(6,fstep2->GetParameter(0)/16.); //initial ampl proton\r
+  fstep3->SetParameter(7,expProtonMean);               //initial mean proton\r
+  fstep3->SetParameter(8,expProtonSig);                //initial sigma proton\r
+  fstep3->SetParLimits(6,0.,fstep2->GetParameter(0));                                                //limits ampl proton\r
+  fstep3->SetParLimits(7,fstep2->GetParameter(4),fRangeStep4[1]);                                    //limits mean proton\r
+  fstep3->SetParLimits(8,expProtonSig*fLimitsOnSigmaProton[0],expProtonSig*fLimitsOnSigmaProton[1]); //limits sigma proton\r
+\r
+  if(expProtonSig>0) h->Fit(fstep3,modfit.Data(),"",expProtonMean+fRangeStep3[0],expProtonMean+fRangeStep3[1]);//third fit\r
+  else for(Int_t npar=6;npar<9;npar++) fstep3->FixParameter(npar,0.00001);\r
+\r
+  printf("___________________________________________________________________ Final Step: refit all\n");\r
+  fstepTot = new TF1("funztot",FinalGausStep,fRangeStep4[0],fRangeStep4[1],9);\r
+  fstepTot->SetLineColor(1);\r
+\r
+  Double_t initialParametersStepTot[9];\r
+  initialParametersStepTot[0] = fstep1->GetParameter(0);//first gaussian\r
+  initialParametersStepTot[1] = fstep1->GetParameter(1);\r
+  initialParametersStepTot[2] = fstep1->GetParameter(2);\r
+\r
+  initialParametersStepTot[3] = fstep2->GetParameter(3);//second gaussian\r
+  initialParametersStepTot[4] = fstep2->GetParameter(4);\r
+  initialParametersStepTot[5] = fstep2->GetParameter(5);\r
+\r
+  initialParametersStepTot[6] = fstep3->GetParameter(6);//third gaussian\r
+  initialParametersStepTot[7] = fstep3->GetParameter(7);\r
+  initialParametersStepTot[8] = fstep3->GetParameter(8);  \r
+\r
+  fstepTot->SetParameters(initialParametersStepTot); //initial parameters\r
+  fstepTot->SetParLimits(0,initialParametersStepTot[0]*0.9,initialParametersStepTot[0]*1.1); //tolerance limits ampl pion\r
+  fstepTot->FixParameter(1,initialParametersStepTot[1]); //fixed mean pion\r
+  fstepTot->FixParameter(2,initialParametersStepTot[2]); //fixed sigma pion\r
+  fstepTot->SetParLimits(3,initialParametersStepTot[3]*0.9,initialParametersStepTot[3]*1.1); //tolerance limits ampl kaon\r
+  fstepTot->FixParameter(4,initialParametersStepTot[4]); //fixed mean kaon\r
+  fstepTot->FixParameter(5,initialParametersStepTot[5]); //fixed sigma kaon\r
+  fstepTot->SetParLimits(6,initialParametersStepTot[6]*0.9,initialParametersStepTot[6]*1.1); //tolerance limits ampl proton\r
+  fstepTot->FixParameter(7,initialParametersStepTot[7]); //fixed mean proton\r
+  fstepTot->FixParameter(8,initialParametersStepTot[8]); //fixed sigma proton\r
+\r
+  h->Fit(fstepTot,modfit.Data(),"",fRangeStep4[0],fRangeStep4[1]);//refit all\r
+\r
+  //************************************* storing parameter to calculate the yields *******\r
+  Int_t chpa=0;\r
+  if(code==321) chpa=3;\r
+  if(code==2212) chpa=6;\r
+  for(Int_t j=0;j<3;j++) {\r
+    fFitpar[j] = fstepTot->GetParameter(j+chpa);\r
+    fFitparErr[j] = fstepTot->GetParError(j+chpa);\r
+  }\r
+\r
+  DrawFitFunction(fstepTot);\r
+  CalcResidual(h,fstepTot,gres);\r
+  return;\r
 }\r
 \r
 //________________________________________________________\r
 void AliITSsadEdxFitter::DoFitProton(TH1F *h, Int_t bin, Int_t signedcode, Bool_t mc, TGraph *gres){\r
-       // 3-gaussian fit to log(dedx)-log(dedxBB) histogram\r
-       // pt bin from 0 to 20, code={211,321,2212} \r
-       // first step: pion peak, second step: proton peak, third step: kaon peak\r
-       // final step: refit all using the parameters\r
-       TF1 *fstep1, *fstep2, *fstep3, *fstepTot;\r
-       TString modfit = "M0R+";\r
-       Float_t pt=0., ampl=0., mean=0., expKaonMean=0., expProtonMean=0., expPionSig=0., expKaonSig=0., expProtonSig=0.;\r
-       Int_t code=TMath::Abs(signedcode);\r
-       GetInitialParam(h,mc,code,bin,pt,ampl,mean,expKaonMean,expProtonMean,expPionSig,expKaonSig,expProtonSig);\r
-       if(!IsGoodBin(bin,code)) return;\r
-\r
-       printf("___________________________________________________________________ First Step: pion\n");\r
-       fstep1 = new TF1("step1",SingleGausStep,fRangeStep4[0],fRangeStep4[1],3);\r
-       fstep1->SetParameter(0,ampl);       //initial ampl pion\r
-       fstep1->SetParameter(1,mean);       //initial mean pion\r
-       fstep1->SetParameter(2,expPionSig); //initial sigma pion\r
-       fstep1->SetParLimits(0,0,ampl*1.2);                                                          //limits ampl pion\r
-       fstep1->SetParLimits(1,fRangeStep4[0],fRangeStep4[1]);                                       //limits mean pion (dummy)\r
-       fstep1->SetParLimits(2,expPionSig*fLimitsOnSigmaPion[0],expPionSig*fLimitsOnSigmaPion[1]);   //limits sigma pion\r
-\r
-       if(expPionSig>0)  h->Fit(fstep1,modfit,"",mean+fRangeStep1[0],mean+fRangeStep1[1]);//first fit\r
-       else for(Int_t npar=0;npar<3;npar++) fstep1->FixParameter(npar,0.00001);\r
-\r
-       printf("___________________________________________________________________ Second Step: proton\n");\r
-       fstep2 = new TF1("step2",SingleGausStep,fRangeStep4[0],fRangeStep4[1],3);\r
-       fstep2->SetParameter(0,fstep1->GetParameter(0)/16.);//initial ampl proton\r
-       fstep2->SetParameter(1,expProtonMean);              //initial mean proton\r
-       fstep2->SetParameter(2,expProtonSig);               //initial sigma proton\r
-       fstep2->SetParLimits(0,0.,fstep1->GetParameter(0));                                                //limits ampl proton\r
-       fstep2->SetParLimits(1,fstep1->GetParameter(1),fRangeStep4[1]);                                    //limits mean proton\r
-       fstep2->SetParLimits(2,expProtonSig*fLimitsOnSigmaProton[0],expProtonSig*fLimitsOnSigmaProton[1]); //limits sigma proton\r
-\r
-       if(expProtonSig>0) h->Fit(fstep2,modfit,"",expProtonMean+fRangeStep3[0],expProtonMean+fRangeStep3[1]);//second fit\r
-       else for(Int_t npar=0;npar<3;npar++) fstep2->FixParameter(npar,0.00001);\r
-\r
-       printf("___________________________________________________________________ Third Step: kaon\n");\r
-       fstep3= new TF1("fstep3",FinalGausStep,fRangeStep4[0],fRangeStep4[1],9);\r
-       fstep3->FixParameter(0,fstep1->GetParameter(0)); //fixed ampl pion\r
-       fstep3->FixParameter(1,fstep1->GetParameter(1)); //fixed mean pion\r
-       fstep3->FixParameter(2,fstep1->GetParameter(2)); //fixed sigma pion\r
-       fstep3->FixParameter(6,fstep2->GetParameter(0)); //fixed ampl proton\r
-       fstep3->FixParameter(7,fstep2->GetParameter(1)); //fixed mean proton\r
-       fstep3->FixParameter(8,fstep2->GetParameter(2)); //fixed sigma proton\r
-       fstep3->SetParameter(3,fstep1->GetParameter(0)/8.); //initial ampl kaon\r
-       fstep3->SetParameter(4,expKaonMean);                //initial mean kaon\r
-       fstep3->SetParameter(5,expKaonSig);                 //initial sigma kaon\r
-       fstep3->SetParLimits(3,fstep2->GetParameter(0),fstep1->GetParameter(0));                   //limits ampl kaon\r
-       fstep3->SetParLimits(4,fstep1->GetParameter(1),fstep2->GetParameter(1));                   //limits mean kaon\r
-       fstep3->SetParLimits(5,expKaonSig*fLimitsOnSigmaKaon[0],expKaonSig*fLimitsOnSigmaKaon[1]); //limits sigma kaon\r
-       /*TLine *l[3];\r
-         l[0] = new TLine(expProtonMean,0,expProtonMean,10000);\r
-         l[1] = new TLine(expProtonMean+fRangeStep3[0],0,expProtonMean+fRangeStep3[0],10000);\r
-         l[2] = new TLine(expProtonMean+fRangeStep3[1],0,expProtonMean+fRangeStep3[1],10000);\r
-         for(Int_t dp=0;dp<3;dp++) {\r
-         l[dp]->Draw("same");\r
-         l[dp]->SetLineColor(2);\r
-         l[dp]->SetLineWidth(4);\r
-         }*/\r
-       if(expKaonSig>0) h->Fit(fstep3,modfit,"",expKaonMean+fRangeStep2[0],expKaonMean+fRangeStep2[1]);//third fit\r
-       else for(Int_t npar=3;npar<6;npar++) fstep3->FixParameter(npar,0.00001);\r
-\r
-       printf("___________________________________________________________________ Final Step: refit all\n");\r
-       fstepTot = new TF1("funztot",FinalGausStep,fRangeStep4[0],fRangeStep4[1],9);\r
-       fstepTot->SetLineColor(1);\r
-\r
-       Double_t initialParametersStepTot[9];\r
-       initialParametersStepTot[0] = fstep1->GetParameter(0);//first gaussian\r
-       initialParametersStepTot[1] = fstep1->GetParameter(1);\r
-       initialParametersStepTot[2] = fstep1->GetParameter(2);\r
-\r
-       initialParametersStepTot[3] = fstep3->GetParameter(3);//second gaussian\r
-       initialParametersStepTot[4] = fstep3->GetParameter(4);\r
-       initialParametersStepTot[5] = fstep3->GetParameter(5);\r
-\r
-       initialParametersStepTot[6] = fstep2->GetParameter(0);//third gaussian\r
-       initialParametersStepTot[7] = fstep2->GetParameter(1);\r
-       initialParametersStepTot[8] = fstep2->GetParameter(2);  \r
-\r
-       fstepTot->SetParameters(initialParametersStepTot); //initial parameters\r
-       fstepTot->SetParLimits(0,initialParametersStepTot[0]*0.9,initialParametersStepTot[0]*1.1); //tolerance limits ampl pion\r
-       fstepTot->FixParameter(1,initialParametersStepTot[1]); //fixed mean pion\r
-       fstepTot->FixParameter(2,initialParametersStepTot[2]); //fixed sigma pion\r
-       fstepTot->SetParLimits(3,initialParametersStepTot[3]*0.9,initialParametersStepTot[3]*1.1); //tolerance limits ampl kaon\r
-       fstepTot->FixParameter(4,initialParametersStepTot[4]); //fixed mean kaon\r
-       fstepTot->FixParameter(5,initialParametersStepTot[5]); //fixed sigma kaon\r
-       fstepTot->SetParLimits(6,initialParametersStepTot[6]*0.9,initialParametersStepTot[6]*1.1); //tolerance limits ampl proton\r
-       fstepTot->FixParameter(7,initialParametersStepTot[7]); //fixed mean proton\r
-       fstepTot->FixParameter(8,initialParametersStepTot[8]); //fixed sigma proton\r
-\r
-       h->Fit(fstepTot,modfit,"",fRangeStep4[0],fRangeStep4[1]);//refit all\r
-\r
-       //************************************* storing parameter to calculate the yields *******\r
-       Int_t chpa=0;\r
-       if(code==321) chpa=3;\r
-       if(code==2212) chpa=6;\r
-       for(Int_t j=0;j<3;j++) {\r
-               fFitpar[j] = fstepTot->GetParameter(j+chpa);\r
-               fFitparErr[j] = fstepTot->GetParError(j+chpa);\r
-       }\r
-\r
-       DrawFitFunction(fstepTot);\r
-       CalcResidual(h,fstepTot,gres);\r
-       return;\r
+  // 3-gaussian fit to log(dedx)-log(dedxBB) histogram\r
+  // pt bin from 0 to 20, code={211,321,2212} \r
+  // first step: pion peak, second step: proton peak, third step: kaon peak\r
+  // final step: refit all using the parameters\r
+  TF1 *fstep1, *fstep2, *fstep3, *fstepTot;\r
+  TString modfit = "M0R+";\r
+  Float_t pt=0., ampl=0., mean=0., expKaonMean=0., expProtonMean=0., expPionSig=0., expKaonSig=0., expProtonSig=0.;\r
+  Int_t code=TMath::Abs(signedcode);\r
+  GetInitialParam(h,mc,code,bin,pt,ampl,mean,expKaonMean,expProtonMean,expPionSig,expKaonSig,expProtonSig);\r
+  if(!IsGoodBin(bin,code)) return;\r
+\r
+  printf("___________________________________________________________________ First Step: pion\n");\r
+  fstep1 = new TF1("step1",SingleGausStep,fRangeStep4[0],fRangeStep4[1],3);\r
+  fstep1->SetParameter(0,ampl);       //initial ampl pion\r
+  fstep1->SetParameter(1,mean);       //initial mean pion\r
+  fstep1->SetParameter(2,expPionSig); //initial sigma pion\r
+  fstep1->SetParLimits(0,0,ampl*1.2);                                                          //limits ampl pion\r
+  fstep1->SetParLimits(1,fRangeStep4[0],fRangeStep4[1]);                                       //limits mean pion (dummy)\r
+  fstep1->SetParLimits(2,expPionSig*fLimitsOnSigmaPion[0],expPionSig*fLimitsOnSigmaPion[1]);   //limits sigma pion\r
+\r
+  if(expPionSig>0)  h->Fit(fstep1,modfit,"",mean+fRangeStep1[0],mean+fRangeStep1[1]);//first fit\r
+  else for(Int_t npar=0;npar<3;npar++) fstep1->FixParameter(npar,0.00001);\r
+\r
+  printf("___________________________________________________________________ Second Step: proton\n");\r
+  fstep2 = new TF1("step2",SingleGausStep,fRangeStep4[0],fRangeStep4[1],3);\r
+  fstep2->SetParameter(0,fstep1->GetParameter(0)/16.);//initial ampl proton\r
+  fstep2->SetParameter(1,expProtonMean);              //initial mean proton\r
+  fstep2->SetParameter(2,expProtonSig);               //initial sigma proton\r
+  fstep2->SetParLimits(0,0.,fstep1->GetParameter(0));                                                //limits ampl proton\r
+  fstep2->SetParLimits(1,fstep1->GetParameter(1),fRangeStep4[1]);                                    //limits mean proton\r
+  fstep2->SetParLimits(2,expProtonSig*fLimitsOnSigmaProton[0],expProtonSig*fLimitsOnSigmaProton[1]); //limits sigma proton\r
+\r
+  if(expProtonSig>0) h->Fit(fstep2,modfit,"",expProtonMean+fRangeStep3[0],expProtonMean+fRangeStep3[1]);//second fit\r
+  else for(Int_t npar=0;npar<3;npar++) fstep2->FixParameter(npar,0.00001);\r
+\r
+  printf("___________________________________________________________________ Third Step: kaon\n");\r
+  fstep3= new TF1("fstep3",FinalGausStep,fRangeStep4[0],fRangeStep4[1],9);\r
+  fstep3->FixParameter(0,fstep1->GetParameter(0)); //fixed ampl pion\r
+  fstep3->FixParameter(1,fstep1->GetParameter(1)); //fixed mean pion\r
+  fstep3->FixParameter(2,fstep1->GetParameter(2)); //fixed sigma pion\r
+  fstep3->FixParameter(6,fstep2->GetParameter(0)); //fixed ampl proton\r
+  fstep3->FixParameter(7,fstep2->GetParameter(1)); //fixed mean proton\r
+  fstep3->FixParameter(8,fstep2->GetParameter(2)); //fixed sigma proton\r
+  fstep3->SetParameter(3,fstep1->GetParameter(0)/8.); //initial ampl kaon\r
+  fstep3->SetParameter(4,expKaonMean);                //initial mean kaon\r
+  fstep3->SetParameter(5,expKaonSig);                 //initial sigma kaon\r
+  fstep3->SetParLimits(3,fstep2->GetParameter(0),fstep1->GetParameter(0));                   //limits ampl kaon\r
+  fstep3->SetParLimits(4,fstep1->GetParameter(1),fstep2->GetParameter(1));                   //limits mean kaon\r
+  fstep3->SetParLimits(5,expKaonSig*fLimitsOnSigmaKaon[0],expKaonSig*fLimitsOnSigmaKaon[1]); //limits sigma kaon\r
+  /*TLine *l[3];\r
+    l[0] = new TLine(expProtonMean,0,expProtonMean,10000);\r
+    l[1] = new TLine(expProtonMean+fRangeStep3[0],0,expProtonMean+fRangeStep3[0],10000);\r
+    l[2] = new TLine(expProtonMean+fRangeStep3[1],0,expProtonMean+fRangeStep3[1],10000);\r
+    for(Int_t dp=0;dp<3;dp++) {\r
+    l[dp]->Draw("same");\r
+    l[dp]->SetLineColor(2);\r
+    l[dp]->SetLineWidth(4);\r
+    }*/\r
+  if(expKaonSig>0) h->Fit(fstep3,modfit,"",expKaonMean+fRangeStep2[0],expKaonMean+fRangeStep2[1]);//third fit\r
+  else for(Int_t npar=3;npar<6;npar++) fstep3->FixParameter(npar,0.00001);\r
+\r
+  printf("___________________________________________________________________ Final Step: refit all\n");\r
+  fstepTot = new TF1("funztot",FinalGausStep,fRangeStep4[0],fRangeStep4[1],9);\r
+  fstepTot->SetLineColor(1);\r
+\r
+  Double_t initialParametersStepTot[9];\r
+  initialParametersStepTot[0] = fstep1->GetParameter(0);//first gaussian\r
+  initialParametersStepTot[1] = fstep1->GetParameter(1);\r
+  initialParametersStepTot[2] = fstep1->GetParameter(2);\r
+\r
+  initialParametersStepTot[3] = fstep3->GetParameter(3);//second gaussian\r
+  initialParametersStepTot[4] = fstep3->GetParameter(4);\r
+  initialParametersStepTot[5] = fstep3->GetParameter(5);\r
+\r
+  initialParametersStepTot[6] = fstep2->GetParameter(0);//third gaussian\r
+  initialParametersStepTot[7] = fstep2->GetParameter(1);\r
+  initialParametersStepTot[8] = fstep2->GetParameter(2);  \r
+\r
+  fstepTot->SetParameters(initialParametersStepTot); //initial parameters\r
+  fstepTot->SetParLimits(0,initialParametersStepTot[0]*0.9,initialParametersStepTot[0]*1.1); //tolerance limits ampl pion\r
+  fstepTot->FixParameter(1,initialParametersStepTot[1]); //fixed mean pion\r
+  fstepTot->FixParameter(2,initialParametersStepTot[2]); //fixed sigma pion\r
+  fstepTot->SetParLimits(3,initialParametersStepTot[3]*0.9,initialParametersStepTot[3]*1.1); //tolerance limits ampl kaon\r
+  fstepTot->FixParameter(4,initialParametersStepTot[4]); //fixed mean kaon\r
+  fstepTot->FixParameter(5,initialParametersStepTot[5]); //fixed sigma kaon\r
+  fstepTot->SetParLimits(6,initialParametersStepTot[6]*0.9,initialParametersStepTot[6]*1.1); //tolerance limits ampl proton\r
+  fstepTot->FixParameter(7,initialParametersStepTot[7]); //fixed mean proton\r
+  fstepTot->FixParameter(8,initialParametersStepTot[8]); //fixed sigma proton\r
+\r
+  h->Fit(fstepTot,modfit,"",fRangeStep4[0],fRangeStep4[1]);//refit all\r
+\r
+  //************************************* storing parameter to calculate the yields *******\r
+  Int_t chpa=0;\r
+  if(code==321) chpa=3;\r
+  if(code==2212) chpa=6;\r
+  for(Int_t j=0;j<3;j++) {\r
+    fFitpar[j] = fstepTot->GetParameter(j+chpa);\r
+    fFitparErr[j] = fstepTot->GetParError(j+chpa);\r
+  }\r
+\r
+  DrawFitFunction(fstepTot);\r
+  CalcResidual(h,fstepTot,gres);\r
+  return;\r
 }\r
 \r
 //________________________________________________________\r
 void AliITSsadEdxFitter::DoFitProtonFirst(TH1F *h, Int_t bin, Int_t signedcode, Bool_t mc, TGraph *gres){\r
-       // 3-gaussian fit to log(dedx)-log(dedxBB) histogram\r
-       // pt bin from 0 to 20, code={211,321,2212} \r
-       // first step: proton peak, second step: pion peak, third step: kaon peak\r
-       // final step: refit all using the parameters\r
-       TF1 *fstep1, *fstep2, *fstep3, *fstepTot;\r
-       TString modfit = "M0R+";\r
-       Float_t pt=0., ampl=0., mean=0., expKaonMean=0., expProtonMean=0., expPionSig=0., expKaonSig=0., expProtonSig=0.;\r
-       Int_t code=TMath::Abs(signedcode);\r
-       GetInitialParam(h,mc,code,bin,pt,ampl,mean,expKaonMean,expProtonMean,expPionSig,expKaonSig,expProtonSig);\r
-       if(!IsGoodBin(bin,code)) return;\r
-\r
-       printf("___________________________________________________________________ First Step: proton\n");\r
-       fstep1 = new TF1("step1",SingleGausStep,fRangeStep4[0],fRangeStep4[1],3);\r
-       fstep1->SetParameter(0,ampl/16.);       //initial ampl proton`\r
-       fstep1->SetParameter(1,expProtonMean);  //initial mean proton\r
-       fstep1->SetParameter(2,expProtonSig);   //initial sigma proton\r
-       fstep1->SetParLimits(0,0,ampl);                                                                    //limits ampl proton\r
-       fstep1->SetParLimits(1,mean,fRangeStep4[1]);                                                       //limits mean proton (dummy)\r
-       fstep1->SetParLimits(2,expProtonSig*fLimitsOnSigmaProton[0],expProtonSig*fLimitsOnSigmaProton[1]); //limits sigma proton\r
-\r
-       if(expProtonSig>0)  h->Fit(fstep1,modfit,"",expProtonMean+fRangeStep3[0],expProtonMean+fRangeStep3[1]);//first fit\r
-       else for(Int_t npar=0;npar<3;npar++) fstep1->FixParameter(npar,0.00001);\r
-\r
-       printf("___________________________________________________________________ Second Step: pion\n");\r
-       fstep2 = new TF1("step2",DoubleGausStep,fRangeStep4[0],fRangeStep4[1],6);\r
-       fstep2->FixParameter(0,fstep1->GetParameter(0)); //fixed ampl proton \r
-       fstep2->FixParameter(1,fstep1->GetParameter(1)); //fixed mean proton\r
-       fstep2->FixParameter(2,fstep1->GetParameter(2)); //fixed sigma proton\r
-       fstep2->SetParameter(3,ampl);             //initial ampl pion\r
-       fstep2->SetParameter(4,mean);             //initial mean pion\r
-       fstep2->SetParameter(5,expPionSig);       //initial sigma pion\r
-       fstep2->SetParLimits(3,0.,ampl);                                                               //limits ampl pion\r
-       fstep2->SetParLimits(4,fRangeStep4[0],fstep1->GetParameter(1));                                //limits mean pion\r
-       fstep2->SetParLimits(5,expPionSig*fLimitsOnSigmaPion[0],expPionSig*fLimitsOnSigmaPion[1]);     //limits sigma pion\r
-\r
-       if(expPionSig>0) h->Fit(fstep2,modfit,"",mean+fRangeStep1[0],mean+fRangeStep1[1]);//second fit\r
-       else for(Int_t npar=0;npar<3;npar++) fstep2->FixParameter(npar,0.00001);\r
-\r
-       printf("___________________________________________________________________ Third Step: kaon\n");\r
-       fstep3= new TF1("fstep3",FinalGausStep,fRangeStep4[0],fRangeStep4[1],9);\r
-       fstep3->FixParameter(0,fstep1->GetParameter(0)); //fixed ampl proton\r
-       fstep3->FixParameter(1,fstep1->GetParameter(1)); //fixed mean proton\r
-       fstep3->FixParameter(2,fstep1->GetParameter(2)); //fixed sigma proton\r
-       fstep3->FixParameter(3,fstep2->GetParameter(3)); //fixed ampl pion\r
-       fstep3->FixParameter(4,fstep2->GetParameter(4)); //fixed mean pion\r
-       fstep3->FixParameter(5,fstep2->GetParameter(5)); //fixed sigma pion\r
-       fstep3->SetParameter(6,fstep2->GetParameter(0)/8.); //initial ampl kaon\r
-       fstep3->SetParameter(7,expKaonMean);                //initial mean kaon\r
-       fstep3->SetParameter(8,expKaonSig);                 //initial sigma kaon\r
-       fstep3->SetParLimits(6,fstep1->GetParameter(0),fstep2->GetParameter(3));                   //limits ampl kaon\r
-       fstep3->SetParLimits(7,fstep2->GetParameter(4),fstep1->GetParameter(1));                   //limits mean kaon\r
-       fstep3->SetParLimits(8,expKaonSig*fLimitsOnSigmaKaon[0],expKaonSig*fLimitsOnSigmaKaon[1]); //limits sigma kaon\r
-       /*TLine *l[3];\r
-         l[0] = new TLine(expProtonMean,0,expProtonMean,10000);\r
-         l[1] = new TLine(expProtonMean+fRangeStep3[0],0,expProtonMean+fRangeStep3[0],10000);\r
-         l[2] = new TLine(expProtonMean+fRangeStep3[1],0,expProtonMean+fRangeStep3[1],10000);\r
-         for(Int_t dp=0;dp<3;dp++) {\r
-         l[dp]->Draw("same");\r
-         l[dp]->SetLineColor(2);\r
-         l[dp]->SetLineWidth(4);\r
-         }*/\r
-       if(expKaonSig>0) h->Fit(fstep3,modfit,"",expKaonMean+fRangeStep2[0],expKaonMean+fRangeStep2[1]);//third fit\r
-       else for(Int_t npar=3;npar<6;npar++) fstep3->FixParameter(npar,0.00001);\r
-\r
-       printf("___________________________________________________________________ Final Step: refit all\n");\r
-       fstepTot = new TF1("funztot",FinalGausStep,fRangeStep4[0],fRangeStep4[1],9);\r
-       fstepTot->SetLineColor(1);\r
-\r
-       Double_t initialParametersStepTot[9];\r
-       initialParametersStepTot[0] = fstep1->GetParameter(0);//first gaussian\r
-       initialParametersStepTot[1] = fstep1->GetParameter(1);\r
-       initialParametersStepTot[2] = fstep1->GetParameter(2);\r
-\r
-       initialParametersStepTot[3] = fstep3->GetParameter(6);//second gaussian\r
-       initialParametersStepTot[4] = fstep3->GetParameter(7);\r
-       initialParametersStepTot[5] = fstep3->GetParameter(8);\r
-\r
-       initialParametersStepTot[6] = fstep2->GetParameter(3);//third gaussian\r
-       initialParametersStepTot[7] = fstep2->GetParameter(4);\r
-       initialParametersStepTot[8] = fstep2->GetParameter(5);  \r
-\r
-       fstepTot->SetParameters(initialParametersStepTot); //initial parameters\r
-       fstepTot->SetParLimits(0,initialParametersStepTot[0]*0.9,initialParametersStepTot[0]*1.1); //tolerance limits ampl proton\r
-       fstepTot->FixParameter(1,initialParametersStepTot[1]); //fixed mean pion\r
-       fstepTot->FixParameter(2,initialParametersStepTot[2]); //fixed sigma pion\r
-       fstepTot->SetParLimits(3,initialParametersStepTot[3]*0.9,initialParametersStepTot[3]*1.1); //tolerance limits ampl kaon\r
-       fstepTot->FixParameter(4,initialParametersStepTot[4]); //fixed mean kaon\r
-       fstepTot->FixParameter(5,initialParametersStepTot[5]); //fixed sigma kaon\r
-       fstepTot->SetParLimits(6,initialParametersStepTot[6]*0.9,initialParametersStepTot[6]*1.1); //tolerance limits ampl pion\r
-       fstepTot->FixParameter(7,initialParametersStepTot[7]); //fixed mean proton\r
-       fstepTot->FixParameter(8,initialParametersStepTot[8]); //fixed sigma proton\r
-\r
-       h->Fit(fstepTot,modfit,"",fRangeStep4[0],fRangeStep4[1]);//refit all\r
-\r
-       //************************************* storing parameter to calculate the yields *******\r
-       Int_t chpa=0;\r
-       if(code==321) chpa=3;\r
-       if(code==211) chpa=6;\r
-       for(Int_t j=0;j<3;j++) {\r
-               fFitpar[j] = fstepTot->GetParameter(j+chpa);\r
-               fFitparErr[j] = fstepTot->GetParError(j+chpa);\r
-       }\r
-\r
-       DrawFitFunction(fstepTot);\r
-       CalcResidual(h,fstepTot,gres);\r
-       return;\r
+  // 3-gaussian fit to log(dedx)-log(dedxBB) histogram\r
+  // pt bin from 0 to 20, code={211,321,2212} \r
+  // first step: proton peak, second step: pion peak, third step: kaon peak\r
+  // final step: refit all using the parameters\r
+  TF1 *fstep1, *fstep2, *fstep3, *fstepTot;\r
+  TString modfit = "M0R+";\r
+  Float_t pt=0., ampl=0., mean=0., expKaonMean=0., expProtonMean=0., expPionSig=0., expKaonSig=0., expProtonSig=0.;\r
+  Int_t code=TMath::Abs(signedcode);\r
+  GetInitialParam(h,mc,code,bin,pt,ampl,mean,expKaonMean,expProtonMean,expPionSig,expKaonSig,expProtonSig);\r
+  if(!IsGoodBin(bin,code)) return;\r
+\r
+  printf("___________________________________________________________________ First Step: proton\n");\r
+  fstep1 = new TF1("step1",SingleGausStep,fRangeStep4[0],fRangeStep4[1],3);\r
+  fstep1->SetParameter(0,ampl/16.);       //initial ampl proton`\r
+  fstep1->SetParameter(1,expProtonMean);  //initial mean proton\r
+  fstep1->SetParameter(2,expProtonSig);   //initial sigma proton\r
+  fstep1->SetParLimits(0,0,ampl);                                                                    //limits ampl proton\r
+  fstep1->SetParLimits(1,mean,fRangeStep4[1]);                                                       //limits mean proton (dummy)\r
+  fstep1->SetParLimits(2,expProtonSig*fLimitsOnSigmaProton[0],expProtonSig*fLimitsOnSigmaProton[1]); //limits sigma proton\r
+\r
+  if(expProtonSig>0)  h->Fit(fstep1,modfit,"",expProtonMean+fRangeStep3[0],expProtonMean+fRangeStep3[1]);//first fit\r
+  else for(Int_t npar=0;npar<3;npar++) fstep1->FixParameter(npar,0.00001);\r
+\r
+  printf("___________________________________________________________________ Second Step: pion\n");\r
+  fstep2 = new TF1("step2",DoubleGausStep,fRangeStep4[0],fRangeStep4[1],6);\r
+  fstep2->FixParameter(0,fstep1->GetParameter(0)); //fixed ampl proton \r
+  fstep2->FixParameter(1,fstep1->GetParameter(1)); //fixed mean proton\r
+  fstep2->FixParameter(2,fstep1->GetParameter(2)); //fixed sigma proton\r
+  fstep2->SetParameter(3,ampl);             //initial ampl pion\r
+  fstep2->SetParameter(4,mean);             //initial mean pion\r
+  fstep2->SetParameter(5,expPionSig);       //initial sigma pion\r
+  fstep2->SetParLimits(3,0.,ampl);                                                               //limits ampl pion\r
+  fstep2->SetParLimits(4,fRangeStep4[0],fstep1->GetParameter(1));                                //limits mean pion\r
+  fstep2->SetParLimits(5,expPionSig*fLimitsOnSigmaPion[0],expPionSig*fLimitsOnSigmaPion[1]);     //limits sigma pion\r
+\r
+  if(expPionSig>0) h->Fit(fstep2,modfit,"",mean+fRangeStep1[0],mean+fRangeStep1[1]);//second fit\r
+  else for(Int_t npar=0;npar<3;npar++) fstep2->FixParameter(npar,0.00001);\r
+\r
+  printf("___________________________________________________________________ Third Step: kaon\n");\r
+  fstep3= new TF1("fstep3",FinalGausStep,fRangeStep4[0],fRangeStep4[1],9);\r
+  fstep3->FixParameter(0,fstep1->GetParameter(0)); //fixed ampl proton\r
+  fstep3->FixParameter(1,fstep1->GetParameter(1)); //fixed mean proton\r
+  fstep3->FixParameter(2,fstep1->GetParameter(2)); //fixed sigma proton\r
+  fstep3->FixParameter(3,fstep2->GetParameter(3)); //fixed ampl pion\r
+  fstep3->FixParameter(4,fstep2->GetParameter(4)); //fixed mean pion\r
+  fstep3->FixParameter(5,fstep2->GetParameter(5)); //fixed sigma pion\r
+  fstep3->SetParameter(6,fstep2->GetParameter(0)/8.); //initial ampl kaon\r
+  fstep3->SetParameter(7,expKaonMean);                //initial mean kaon\r
+  fstep3->SetParameter(8,expKaonSig);                 //initial sigma kaon\r
+  fstep3->SetParLimits(6,fstep1->GetParameter(0),fstep2->GetParameter(3));                   //limits ampl kaon\r
+  fstep3->SetParLimits(7,fstep2->GetParameter(4),fstep1->GetParameter(1));                   //limits mean kaon\r
+  fstep3->SetParLimits(8,expKaonSig*fLimitsOnSigmaKaon[0],expKaonSig*fLimitsOnSigmaKaon[1]); //limits sigma kaon\r
+  /*TLine *l[3];\r
+    l[0] = new TLine(expProtonMean,0,expProtonMean,10000);\r
+    l[1] = new TLine(expProtonMean+fRangeStep3[0],0,expProtonMean+fRangeStep3[0],10000);\r
+    l[2] = new TLine(expProtonMean+fRangeStep3[1],0,expProtonMean+fRangeStep3[1],10000);\r
+    for(Int_t dp=0;dp<3;dp++) {\r
+    l[dp]->Draw("same");\r
+    l[dp]->SetLineColor(2);\r
+    l[dp]->SetLineWidth(4);\r
+    }*/\r
+  if(expKaonSig>0) h->Fit(fstep3,modfit,"",expKaonMean+fRangeStep2[0],expKaonMean+fRangeStep2[1]);//third fit\r
+  else for(Int_t npar=3;npar<6;npar++) fstep3->FixParameter(npar,0.00001);\r
+\r
+  printf("___________________________________________________________________ Final Step: refit all\n");\r
+  fstepTot = new TF1("funztot",FinalGausStep,fRangeStep4[0],fRangeStep4[1],9);\r
+  fstepTot->SetLineColor(1);\r
+\r
+  Double_t initialParametersStepTot[9];\r
+  initialParametersStepTot[0] = fstep1->GetParameter(0);//first gaussian\r
+  initialParametersStepTot[1] = fstep1->GetParameter(1);\r
+  initialParametersStepTot[2] = fstep1->GetParameter(2);\r
+\r
+  initialParametersStepTot[3] = fstep3->GetParameter(6);//second gaussian\r
+  initialParametersStepTot[4] = fstep3->GetParameter(7);\r
+  initialParametersStepTot[5] = fstep3->GetParameter(8);\r
+\r
+  initialParametersStepTot[6] = fstep2->GetParameter(3);//third gaussian\r
+  initialParametersStepTot[7] = fstep2->GetParameter(4);\r
+  initialParametersStepTot[8] = fstep2->GetParameter(5);  \r
+\r
+  fstepTot->SetParameters(initialParametersStepTot); //initial parameters\r
+  fstepTot->SetParLimits(0,initialParametersStepTot[0]*0.9,initialParametersStepTot[0]*1.1); //tolerance limits ampl proton\r
+  fstepTot->FixParameter(1,initialParametersStepTot[1]); //fixed mean pion\r
+  fstepTot->FixParameter(2,initialParametersStepTot[2]); //fixed sigma pion\r
+  fstepTot->SetParLimits(3,initialParametersStepTot[3]*0.9,initialParametersStepTot[3]*1.1); //tolerance limits ampl kaon\r
+  fstepTot->FixParameter(4,initialParametersStepTot[4]); //fixed mean kaon\r
+  fstepTot->FixParameter(5,initialParametersStepTot[5]); //fixed sigma kaon\r
+  fstepTot->SetParLimits(6,initialParametersStepTot[6]*0.9,initialParametersStepTot[6]*1.1); //tolerance limits ampl pion\r
+  fstepTot->FixParameter(7,initialParametersStepTot[7]); //fixed mean proton\r
+  fstepTot->FixParameter(8,initialParametersStepTot[8]); //fixed sigma proton\r
+\r
+  h->Fit(fstepTot,modfit,"",fRangeStep4[0],fRangeStep4[1]);//refit all\r
+\r
+  //************************************* storing parameter to calculate the yields *******\r
+  Int_t chpa=0;\r
+  if(code==321) chpa=3;\r
+  if(code==211) chpa=6;\r
+  for(Int_t j=0;j<3;j++) {\r
+    fFitpar[j] = fstepTot->GetParameter(j+chpa);\r
+    fFitparErr[j] = fstepTot->GetParError(j+chpa);\r
+  }\r
+\r
+  DrawFitFunction(fstepTot);\r
+  CalcResidual(h,fstepTot,gres);\r
+  return;\r
 }\r
 \r
 \r
 //________________________________________________________\r
 void AliITSsadEdxFitter::DoFitOnePeak(TH1F *h, Int_t bin, Int_t signedcode, Bool_t mc){\r
-       // single-gaussian fit to log(dedx)-log(dedxBB) histogram\r
-       TF1 *fstep1;\r
-       TString modfit = "M0R+";\r
-       Float_t pt=0., ampl=0., mean=0., expKaonMean=0., expProtonMean=0., expPionSig=0., expKaonSig=0., expProtonSig=0.;\r
-       Int_t code=TMath::Abs(signedcode);\r
-       GetInitialParam(h,mc,code,bin,pt,ampl,mean,expKaonMean,expProtonMean,expPionSig,expKaonSig,expProtonSig);\r
-       if(!IsGoodBin(bin,code)) return;\r
-\r
-       printf("___________________________________________________________________ Single Step\n");\r
-       fstep1 = new TF1("step2",SingleGausStep,fRangeStep4[0],fRangeStep4[1],3);\r
-       fstep1->SetParameter(0,ampl/16.);                   //initial ampl \r
-       fstep1->SetParameter(1,expProtonMean);              //initial mean \r
-       fstep1->SetParameter(2,expProtonSig);               //initial sigma \r
-       fstep1->SetParLimits(0,0.,ampl);                                                                   //limits ampl proton\r
-       fstep1->SetParLimits(1,mean,fRangeStep4[1]);                                                       //limits mean proton\r
-       //fstep1->SetParLimits(2,expProtonSig*fLimitsOnSigmaProton[0],expProtonSig*fLimitsOnSigmaProton[1]); //limits sigma proton\r
-\r
-       if(expProtonSig>0) h->Fit(fstep1,modfit,"",expProtonMean+fRangeStep3[0],expProtonMean+fRangeStep3[1]);//fit\r
-       else for(Int_t npar=0;npar<3;npar++) fstep1->FixParameter(npar,0.00001);\r
-\r
-       fstep1->SetLineColor(1);\r
-       fstep1->Draw("same");\r
-\r
-       fFitpar[0] = fstep1->GetParameter(0);\r
-       fFitparErr[0] = fstep1->GetParError(0);\r
-       return;\r
+  // single-gaussian fit to log(dedx)-log(dedxBB) histogram\r
+  TF1 *fstep1;\r
+  TString modfit = "M0R+";\r
+  Float_t pt=0., ampl=0., mean=0., expKaonMean=0., expProtonMean=0., expPionSig=0., expKaonSig=0., expProtonSig=0.;\r
+  Int_t code=TMath::Abs(signedcode);\r
+  GetInitialParam(h,mc,code,bin,pt,ampl,mean,expKaonMean,expProtonMean,expPionSig,expKaonSig,expProtonSig);\r
+  if(!IsGoodBin(bin,code)) return;\r
+\r
+  printf("___________________________________________________________________ Single Step\n");\r
+  fstep1 = new TF1("step2",SingleGausStep,fRangeStep4[0],fRangeStep4[1],3);\r
+  fstep1->SetParameter(0,ampl/16.);                   //initial ampl \r
+  fstep1->SetParameter(1,expProtonMean);              //initial mean \r
+  fstep1->SetParameter(2,expProtonSig);               //initial sigma \r
+  fstep1->SetParLimits(0,0.,ampl);                                                                   //limits ampl proton\r
+  fstep1->SetParLimits(1,mean,fRangeStep4[1]);                                                       //limits mean proton\r
+  //fstep1->SetParLimits(2,expProtonSig*fLimitsOnSigmaProton[0],expProtonSig*fLimitsOnSigmaProton[1]); //limits sigma proton\r
+\r
+  if(expProtonSig>0) h->Fit(fstep1,modfit,"",expProtonMean+fRangeStep3[0],expProtonMean+fRangeStep3[1]);//fit\r
+  else for(Int_t npar=0;npar<3;npar++) fstep1->FixParameter(npar,0.00001);\r
+\r
+  fstep1->SetLineColor(1);\r
+  fstep1->Draw("same");\r
+\r
+  fFitpar[0] = fstep1->GetParameter(0);\r
+  fFitparErr[0] = fstep1->GetParError(0);\r
+  return;\r
 }\r
 \r
 //________________________________________________________\r
 void AliITSsadEdxFitter::DoFitTail(TH1F *h, Int_t bin, Int_t signedcode){\r
-       // 3-gaussian fit to log(dedx)-log(dedxBB) histogram\r
-       // pt bin from 0 to 20, code={211,321,2212} \r
-       // first step: all free, second step: pion gaussian fixed, third step: kaon gaussian fixed\r
-       // final step: refit all using the parameters and tollerance limits (+-20%)\r
-       // WARNING: exponential tail added in the right of the Gaussian shape\r
-       Bool_t mc=kFALSE;\r
-       Int_t code=TMath::Abs(signedcode);\r
-       if(!IsGoodBin(bin,code)) return;\r
-\r
-       TF1 *fstep1, *fstep2, *fstep3, *fstepTot;\r
-       TString modfit = "M0R+";\r
-       Float_t pt=0., ampl=0., mean=0., expKaonMean=0., expProtonMean=0., expPionSig=0., expKaonSig=0., expProtonSig=0.;\r
-       GetInitialParam(h,mc,code,bin,pt,ampl,mean,expKaonMean,expProtonMean,expPionSig,expKaonSig,expProtonSig);\r
-\r
-       printf("\n___________________________________________________________________\n First Step: pions\n\n");\r
-       fstep1 = new TF1("step1",SingleGausTail,-3.5,3.5,5);\r
-       fstep1->SetParameter(0,ampl);//initial \r
-       fstep1->SetParameter(1,mean);\r
-       fstep1->SetParameter(3,1.2);\r
-       fstep1->SetParameter(4,10.);\r
-\r
-       fstep1->SetParLimits(0,0,ampl*1.2);\r
-       fstep1->SetParLimits(1,-3.5,3.5);\r
-       fstep1->SetParLimits(2,0.1,0.25);\r
-       fstep1->SetParLimits(4,5.,20.);\r
-       if(bin<8) fstep1->SetParLimits(4,13.,25.);\r
-\r
-       h->Fit(fstep1,modfit,"",mean-0.45,mean+0.45);//first fit\r
-\r
-       printf("\n___________________________________________________________________\n Second Step: kaons\n\n"); \r
-       fstep2 = new TF1("fstep2",DoubleGausTail,-3.5,3.5,10);\r
-       fstep2->FixParameter(0,fstep1->GetParameter(0));//fixed\r
-       fstep2->FixParameter(1,fstep1->GetParameter(1));\r
-       fstep2->FixParameter(2,fstep1->GetParameter(2));\r
-       fstep2->FixParameter(3,fstep1->GetParameter(3));\r
-       fstep2->FixParameter(4,fstep1->GetParameter(4));\r
-\r
-       fstep2->SetParameter(5,fstep1->GetParameter(0)/8);//initial\r
-       //fstep2->SetParameter(6,CalcP(code,322,bin));\r
-       fstep2->SetParameter(7,0.145);\r
-       fstep2->FixParameter(8,1.2);\r
-       fstep2->SetParameter(9,13.);\r
-\r
-       fstep2->SetParLimits(5,fstep1->GetParameter(0)/100,fstep1->GetParameter(0));//limits\r
-       fstep2->SetParLimits(6,-3.5,3.5);\r
-       fstep2->SetParLimits(7,0.12,0.2);\r
-       fstep2->SetParLimits(9,9.,20.);\r
-       if(bin<9) fstep2->SetParLimits(9,13.,25.);\r
-\r
-       //h->Fit(fstep2,"M0R+","",CalcP(code,321,bin)-0.3,CalcP(code,321,bin)+0.3);//second fit\r
-       if(bin<6 || bin>12) for(Int_t npar=5;npar<10;npar++) fstep2->FixParameter(npar,-0.0000000001);\r
-\r
-       printf("\n____________________________________________________________________\n Third Step: protons \n\n");\r
-       fstep3= new TF1("fstep3",FinalGausTail,-3.5,3.5,15);\r
-       fstep3->FixParameter(0,fstep1->GetParameter(0));//fixed\r
-       fstep3->FixParameter(1,fstep1->GetParameter(1));\r
-       fstep3->FixParameter(2,fstep1->GetParameter(2));\r
-       fstep3->FixParameter(3,fstep1->GetParameter(3));\r
-       fstep3->FixParameter(4,fstep1->GetParameter(4));\r
-       fstep3->FixParameter(5,fstep2->GetParameter(5));\r
-       fstep3->FixParameter(6,fstep2->GetParameter(6));\r
-       fstep3->FixParameter(7,fstep2->GetParameter(7));\r
-       fstep3->FixParameter(8,fstep2->GetParameter(8));\r
-       fstep3->FixParameter(9,fstep2->GetParameter(9));\r
-\r
-       fstep3->SetParameter(10,fstep2->GetParameter(0)/8);//initial\r
-       //fstep3->SetParameter(11,CalcP(code,2212,bin));\r
-       fstep3->SetParameter(12,0.145);\r
-       fstep3->FixParameter(13,1.2);\r
-       fstep3->SetParameter(14,10.);\r
-\r
-       fstep3->SetParLimits(10,fstep2->GetParameter(0)/100,fstep2->GetParameter(0));//limits\r
-       fstep3->SetParLimits(11,-3.5,3.5);\r
-       fstep3->SetParLimits(12,0.12,0.2);\r
-       fstep3->SetParLimits(14,11.,25.);\r
-\r
-       printf("\n_____________________________________________________________________\n Final Step: refit all \n\n"); \r
-       fstepTot = new TF1("funztot",FinalGausTail,-3.5,3.5,15);\r
-       fstepTot->SetLineColor(1);\r
-\r
-       Double_t initialParametersStepTot[15];\r
-       initialParametersStepTot[0] = fstep1->GetParameter(0);//first gaussian\r
-       initialParametersStepTot[1] = fstep1->GetParameter(1);\r
-       initialParametersStepTot[2] = fstep1->GetParameter(2);\r
-       initialParametersStepTot[3] = fstep1->GetParameter(3);\r
-       initialParametersStepTot[4] = fstep1->GetParameter(4);\r
-\r
-       initialParametersStepTot[5] = fstep2->GetParameter(5);//second gaussian\r
-       initialParametersStepTot[6] = fstep2->GetParameter(6);\r
-       initialParametersStepTot[7] = fstep2->GetParameter(7);\r
-       initialParametersStepTot[8] = fstep2->GetParameter(8);\r
-       initialParametersStepTot[9] = fstep2->GetParameter(9);\r
-\r
-       initialParametersStepTot[10] = fstep3->GetParameter(10);//third gaussian\r
-       initialParametersStepTot[11] = fstep3->GetParameter(11);\r
-       initialParametersStepTot[12] = fstep3->GetParameter(12);  \r
-       initialParametersStepTot[13] = fstep3->GetParameter(13);  \r
-       initialParametersStepTot[14] = fstep3->GetParameter(14);  \r
-\r
-       fstepTot->SetParameters(initialParametersStepTot);//initial parameter\r
-\r
-\r
-       fstepTot->SetParLimits(0,initialParametersStepTot[0]*0.9,initialParametersStepTot[0]*1.1);//tollerance limit\r
-       fstepTot->SetParLimits(1,initialParametersStepTot[1]*0.9,initialParametersStepTot[1]*1.1);\r
-       fstepTot->SetParLimits(2,initialParametersStepTot[2]*0.9,initialParametersStepTot[2]*1.1);\r
-       fstepTot->SetParLimits(3,initialParametersStepTot[3]*0.9,initialParametersStepTot[3]*1.1);\r
-       fstepTot->SetParLimits(4,initialParametersStepTot[4]*0.9,initialParametersStepTot[4]*1.1);\r
-       fstepTot->SetParLimits(5,initialParametersStepTot[5]*0.9,initialParametersStepTot[5]*1.1);\r
-       fstepTot->SetParLimits(6,initialParametersStepTot[6]*0.9,initialParametersStepTot[6]*1.1);\r
-       fstepTot->SetParLimits(7,initialParametersStepTot[7]*0.9,initialParametersStepTot[7]*1.1);\r
-       fstepTot->SetParLimits(8,initialParametersStepTot[8]*0.9,initialParametersStepTot[8]*1.1);\r
-       fstepTot->SetParLimits(9,initialParametersStepTot[9]*0.9,initialParametersStepTot[9]*1.1);\r
-       fstepTot->SetParLimits(10,initialParametersStepTot[10]*0.9,initialParametersStepTot[10]*1.1);\r
-       fstepTot->SetParLimits(11,initialParametersStepTot[11]*0.9,initialParametersStepTot[11]*1.1);\r
-       fstepTot->SetParLimits(12,initialParametersStepTot[12]*0.9,initialParametersStepTot[12]*1.1);\r
-       fstepTot->SetParLimits(13,initialParametersStepTot[13]*0.9,initialParametersStepTot[13]*1.1);\r
-       fstepTot->SetParLimits(14,initialParametersStepTot[14]*0.9,initialParametersStepTot[14]*1.1);\r
-\r
-       if(bin<9) for(Int_t npar=10;npar<15;npar++) fstepTot->FixParameter(npar,-0.00000000001);\r
-       h->Fit(fstepTot,modfit,"",-3.5,3.5); //refit all\r
-\r
-\r
-       //************************************* storing parameter to calculate the yields *******\r
-       Int_t chpa=0;\r
-       if(code==321) chpa=5;\r
-       if(code==2212) chpa=10;\r
-       for(Int_t j=0;j<5;j++) {\r
-               fFitpar[j] = fstepTot->GetParameter(j+chpa);\r
-               fFitparErr[j] = fstepTot->GetParError(j+chpa);\r
-       }\r
-\r
-       DrawFitFunction(fstepTot);\r
-       return;\r
+  // 3-gaussian fit to log(dedx)-log(dedxBB) histogram\r
+  // pt bin from 0 to 20, code={211,321,2212} \r
+  // first step: all free, second step: pion gaussian fixed, third step: kaon gaussian fixed\r
+  // final step: refit all using the parameters and tollerance limits (+-20%)\r
+  // WARNING: exponential tail added in the right of the Gaussian shape\r
+  Bool_t mc=kFALSE;\r
+  Int_t code=TMath::Abs(signedcode);\r
+  if(!IsGoodBin(bin,code)) return;\r
+\r
+  TF1 *fstep1, *fstep2, *fstep3, *fstepTot;\r
+  TString modfit = "M0R+";\r
+  Float_t pt=0., ampl=0., mean=0., expKaonMean=0., expProtonMean=0., expPionSig=0., expKaonSig=0., expProtonSig=0.;\r
+  GetInitialParam(h,mc,code,bin,pt,ampl,mean,expKaonMean,expProtonMean,expPionSig,expKaonSig,expProtonSig);\r
+\r
+  printf("\n___________________________________________________________________\n First Step: pions\n\n");\r
+  fstep1 = new TF1("step1",SingleGausTail,-3.5,3.5,5);\r
+  fstep1->SetParameter(0,ampl);//initial \r
+  fstep1->SetParameter(1,mean);\r
+  fstep1->SetParameter(3,1.2);\r
+  fstep1->SetParameter(4,10.);\r
+\r
+  fstep1->SetParLimits(0,0,ampl*1.2);\r
+  fstep1->SetParLimits(1,-3.5,3.5);\r
+  fstep1->SetParLimits(2,0.1,0.25);\r
+  fstep1->SetParLimits(4,5.,20.);\r
+  if(bin<8) fstep1->SetParLimits(4,13.,25.);\r
+\r
+  h->Fit(fstep1,modfit,"",mean-0.45,mean+0.45);//first fit\r
+\r
+  printf("\n___________________________________________________________________\n Second Step: kaons\n\n"); \r
+  fstep2 = new TF1("fstep2",DoubleGausTail,-3.5,3.5,10);\r
+  fstep2->FixParameter(0,fstep1->GetParameter(0));//fixed\r
+  fstep2->FixParameter(1,fstep1->GetParameter(1));\r
+  fstep2->FixParameter(2,fstep1->GetParameter(2));\r
+  fstep2->FixParameter(3,fstep1->GetParameter(3));\r
+  fstep2->FixParameter(4,fstep1->GetParameter(4));\r
+\r
+  fstep2->SetParameter(5,fstep1->GetParameter(0)/8);//initial\r
+  //fstep2->SetParameter(6,CalcP(code,322,bin));\r
+  fstep2->SetParameter(7,0.145);\r
+  fstep2->FixParameter(8,1.2);\r
+  fstep2->SetParameter(9,13.);\r
+\r
+  fstep2->SetParLimits(5,fstep1->GetParameter(0)/100,fstep1->GetParameter(0));//limits\r
+  fstep2->SetParLimits(6,-3.5,3.5);\r
+  fstep2->SetParLimits(7,0.12,0.2);\r
+  fstep2->SetParLimits(9,9.,20.);\r
+  if(bin<9) fstep2->SetParLimits(9,13.,25.);\r
+\r
+  //h->Fit(fstep2,"M0R+","",CalcP(code,321,bin)-0.3,CalcP(code,321,bin)+0.3);//second fit\r
+  if(bin<6 || bin>12) for(Int_t npar=5;npar<10;npar++) fstep2->FixParameter(npar,-0.0000000001);\r
+\r
+  printf("\n____________________________________________________________________\n Third Step: protons \n\n");\r
+  fstep3= new TF1("fstep3",FinalGausTail,-3.5,3.5,15);\r
+  fstep3->FixParameter(0,fstep1->GetParameter(0));//fixed\r
+  fstep3->FixParameter(1,fstep1->GetParameter(1));\r
+  fstep3->FixParameter(2,fstep1->GetParameter(2));\r
+  fstep3->FixParameter(3,fstep1->GetParameter(3));\r
+  fstep3->FixParameter(4,fstep1->GetParameter(4));\r
+  fstep3->FixParameter(5,fstep2->GetParameter(5));\r
+  fstep3->FixParameter(6,fstep2->GetParameter(6));\r
+  fstep3->FixParameter(7,fstep2->GetParameter(7));\r
+  fstep3->FixParameter(8,fstep2->GetParameter(8));\r
+  fstep3->FixParameter(9,fstep2->GetParameter(9));\r
+\r
+  fstep3->SetParameter(10,fstep2->GetParameter(0)/8);//initial\r
+  //fstep3->SetParameter(11,CalcP(code,2212,bin));\r
+  fstep3->SetParameter(12,0.145);\r
+  fstep3->FixParameter(13,1.2);\r
+  fstep3->SetParameter(14,10.);\r
+\r
+  fstep3->SetParLimits(10,fstep2->GetParameter(0)/100,fstep2->GetParameter(0));//limits\r
+  fstep3->SetParLimits(11,-3.5,3.5);\r
+  fstep3->SetParLimits(12,0.12,0.2);\r
+  fstep3->SetParLimits(14,11.,25.);\r
+\r
+  printf("\n_____________________________________________________________________\n Final Step: refit all \n\n"); \r
+  fstepTot = new TF1("funztot",FinalGausTail,-3.5,3.5,15);\r
+  fstepTot->SetLineColor(1);\r
+\r
+  Double_t initialParametersStepTot[15];\r
+  initialParametersStepTot[0] = fstep1->GetParameter(0);//first gaussian\r
+  initialParametersStepTot[1] = fstep1->GetParameter(1);\r
+  initialParametersStepTot[2] = fstep1->GetParameter(2);\r
+  initialParametersStepTot[3] = fstep1->GetParameter(3);\r
+  initialParametersStepTot[4] = fstep1->GetParameter(4);\r
+\r
+  initialParametersStepTot[5] = fstep2->GetParameter(5);//second gaussian\r
+  initialParametersStepTot[6] = fstep2->GetParameter(6);\r
+  initialParametersStepTot[7] = fstep2->GetParameter(7);\r
+  initialParametersStepTot[8] = fstep2->GetParameter(8);\r
+  initialParametersStepTot[9] = fstep2->GetParameter(9);\r
+\r
+  initialParametersStepTot[10] = fstep3->GetParameter(10);//third gaussian\r
+  initialParametersStepTot[11] = fstep3->GetParameter(11);\r
+  initialParametersStepTot[12] = fstep3->GetParameter(12);  \r
+  initialParametersStepTot[13] = fstep3->GetParameter(13);  \r
+  initialParametersStepTot[14] = fstep3->GetParameter(14);  \r
+\r
+  fstepTot->SetParameters(initialParametersStepTot);//initial parameter\r
+\r
+\r
+  fstepTot->SetParLimits(0,initialParametersStepTot[0]*0.9,initialParametersStepTot[0]*1.1);//tollerance limit\r
+  fstepTot->SetParLimits(1,initialParametersStepTot[1]*0.9,initialParametersStepTot[1]*1.1);\r
+  fstepTot->SetParLimits(2,initialParametersStepTot[2]*0.9,initialParametersStepTot[2]*1.1);\r
+  fstepTot->SetParLimits(3,initialParametersStepTot[3]*0.9,initialParametersStepTot[3]*1.1);\r
+  fstepTot->SetParLimits(4,initialParametersStepTot[4]*0.9,initialParametersStepTot[4]*1.1);\r
+  fstepTot->SetParLimits(5,initialParametersStepTot[5]*0.9,initialParametersStepTot[5]*1.1);\r
+  fstepTot->SetParLimits(6,initialParametersStepTot[6]*0.9,initialParametersStepTot[6]*1.1);\r
+  fstepTot->SetParLimits(7,initialParametersStepTot[7]*0.9,initialParametersStepTot[7]*1.1);\r
+  fstepTot->SetParLimits(8,initialParametersStepTot[8]*0.9,initialParametersStepTot[8]*1.1);\r
+  fstepTot->SetParLimits(9,initialParametersStepTot[9]*0.9,initialParametersStepTot[9]*1.1);\r
+  fstepTot->SetParLimits(10,initialParametersStepTot[10]*0.9,initialParametersStepTot[10]*1.1);\r
+  fstepTot->SetParLimits(11,initialParametersStepTot[11]*0.9,initialParametersStepTot[11]*1.1);\r
+  fstepTot->SetParLimits(12,initialParametersStepTot[12]*0.9,initialParametersStepTot[12]*1.1);\r
+  fstepTot->SetParLimits(13,initialParametersStepTot[13]*0.9,initialParametersStepTot[13]*1.1);\r
+  fstepTot->SetParLimits(14,initialParametersStepTot[14]*0.9,initialParametersStepTot[14]*1.1);\r
+\r
+  if(bin<9) for(Int_t npar=10;npar<15;npar++) fstepTot->FixParameter(npar,-0.00000000001);\r
+  h->Fit(fstepTot,modfit,"",-3.5,3.5); //refit all\r
+\r
+\r
+  //************************************* storing parameter to calculate the yields *******\r
+  Int_t chpa=0;\r
+  if(code==321) chpa=5;\r
+  if(code==2212) chpa=10;\r
+  for(Int_t j=0;j<3;j++) {\r
+    fFitpar[j] = fstepTot->GetParameter(j+chpa);\r
+    fFitparErr[j] = fstepTot->GetParError(j+chpa);\r
+  }\r
+\r
+  DrawFitFunction(fstepTot);\r
+  return;\r
 }\r
 \r
 //________________________________________________________\r
 void AliITSsadEdxFitter::FillHisto(TH1F *hsps, Int_t bin, Float_t binsize, Int_t code){\r
-       // fill the spectra histo calculating the yield\r
-       // first bin has to be 1\r
-       Double_t yield = 0;\r
-       Double_t err = 0;\r
-       Double_t ptbin = hsps->GetBinLowEdge(bin+1) - hsps->GetBinLowEdge(bin); \r
-\r
-       if(IsGoodBin(bin-1,code)) {\r
-               yield = fFitpar[0] / ptbin / binsize;\r
-               err = fFitparErr[0] / ptbin / binsize;\r
-       }\r
-\r
-       hsps->SetBinContent(bin,yield);\r
-       hsps->SetBinError(bin,err);\r
-       return;\r
+  // fill the spectra histo calculating the yield\r
+  // first bin has to be 1\r
+  Double_t yield = 0;\r
+  Double_t err = 0;\r
+  Double_t ptbin = hsps->GetBinLowEdge(bin+1) - hsps->GetBinLowEdge(bin); \r
+\r
+  if(IsGoodBin(bin-1,code)) {\r
+    yield = fFitpar[0] / ptbin / binsize;\r
+    err = fFitparErr[0] / ptbin / binsize;\r
+  }\r
+\r
+  hsps->SetBinContent(bin,yield);\r
+  hsps->SetBinError(bin,err);\r
+  return;\r
 }\r
 \r
 //________________________________________________________\r
 void AliITSsadEdxFitter::FillHistoMC(TH1F *hsps, Int_t bin, Int_t code, TH1F *h){\r
-       // fill the spectra histo calculating the yield (using the MC truth)\r
-       // first bin has to be 1\r
-       Double_t yield = 0;\r
-       Double_t erryield=0;\r
-       Double_t ptbin = hsps->GetBinLowEdge(bin+1) - hsps->GetBinLowEdge(bin);\r
-\r
-       if(IsGoodBin(bin-1,code)){\r
-               yield = h->GetEntries() / ptbin;\r
-               erryield=TMath::Sqrt(h->GetEntries()) / ptbin;\r
-       }\r
-       hsps->SetBinContent(bin,yield);\r
-       hsps->SetBinError(bin,erryield);\r
-       return;\r
+  // fill the spectra histo calculating the yield (using the MC truth)\r
+  // first bin has to be 1\r
+  Double_t yield = 0;\r
+  Double_t erryield=0;\r
+  Double_t ptbin = hsps->GetBinLowEdge(bin+1) - hsps->GetBinLowEdge(bin);\r
+\r
+  if(IsGoodBin(bin-1,code)){\r
+    yield = h->GetEntries() / ptbin;\r
+    erryield=TMath::Sqrt(h->GetEntries()) / ptbin;\r
+  }\r
+  hsps->SetBinContent(bin,yield);\r
+  hsps->SetBinError(bin,erryield);\r
+  return;\r
 }\r
 \r
 //________________________________________________________\r
 void AliITSsadEdxFitter::GetFitPar(Double_t *fitpar, Double_t *fitparerr) const {\r
-       // getter of the fit parameters and the relative errors\r
-       for(Int_t i=0;i<3;i++) {\r
-               fitpar[i] = fFitpar[i];\r
-               fitparerr[i] = fFitparErr[i];\r
-       }\r
-       return;\r
+  // getter of the fit parameters and the relative errors\r
+  for(Int_t i=0;i<3;i++) {\r
+    fitpar[i] = fFitpar[i];\r
+    fitparerr[i] = fFitparErr[i];\r
+  }\r
+  return;\r
 }\r
 \r
 \r
 //________________________________________________________\r
 void AliITSsadEdxFitter::PrintAll() const{\r
   //\r
-       printf("Range 1 = %f %f\n",fRangeStep1[0],fRangeStep1[1]);\r
-       printf("Range 2 = %f %f\n",fRangeStep2[0],fRangeStep2[1]);\r
-       printf("Range 3 = %f %f\n",fRangeStep3[0],fRangeStep3[1]);\r
-       printf("Range F = %f %f\n",fRangeStep4[0],fRangeStep4[1]);\r
-       printf(" Sigma1 = %f %f\n",fLimitsOnSigmaPion[0],fLimitsOnSigmaPion[1]);\r
-       printf(" Sigma2 = %f %f\n",fLimitsOnSigmaKaon[0],fLimitsOnSigmaKaon[1]);\r
-       printf(" Sigma3 = %f %f\n",fLimitsOnSigmaProton[0],fLimitsOnSigmaProton[1]);\r
+  printf("Range 1 = %f %f\n",fRangeStep1[0],fRangeStep1[1]);\r
+  printf("Range 2 = %f %f\n",fRangeStep2[0],fRangeStep2[1]);\r
+  printf("Range 3 = %f %f\n",fRangeStep3[0],fRangeStep3[1]);\r
+  printf("Range F = %f %f\n",fRangeStep4[0],fRangeStep4[1]);\r
+  printf(" Sigma1 = %f %f\n",fLimitsOnSigmaPion[0],fLimitsOnSigmaPion[1]);\r
+  printf(" Sigma2 = %f %f\n",fLimitsOnSigmaKaon[0],fLimitsOnSigmaKaon[1]);\r
+  printf(" Sigma3 = %f %f\n",fLimitsOnSigmaProton[0],fLimitsOnSigmaProton[1]);\r
 }\r