KIP-Veröffentlichungen

Metallische magnetische Kalorimeter ermöglichen eine hochpräzise Messung der Energie absorbierter Teilchen und werden daher in der Röntgenspektroskopie eingesetzt. DieseArbeit untersucht die Generierung künstlicher Pulse zur systematischen Analyse und zum Vergleich verschiedener Fit-Methoden. Im Fokus stehen die Python-Pakete DARQ und Fitfiles, die für die Datenanalyse der Experimente ECHo bzw. QUARTET entwickelt wurden. Ziel der Untersuchung ist es, die Fit-Methoden mit der höchsten Präzision zu identifizieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die in Fitfiles implementierten Fit-Methoden zuverlässiger sind. Insbesondere bei der Analyse der Energieauflösung, des Jitter-Verhaltens und des χ2-Wertes liefern die Fitfiles-Fit-Methoden genauere Ergebnisse, die für die hochauflösende Röntgenspektroskopie von besonderer Bedeutung sind.

Metallic magnetic calorimeters enable high-precision measurement of the energy of absorbed particles and are therefore used in X-ray spectroscopy. This work investigates the generation of artificial pulses to systematically analyse and compare different fitmethods. The focus is on the Python packages DARQ and Fitfiles, which were developedfor the data analysis of the ECHo and QUARTET experiments. The aim of the study is to identify the fit methods with the highest precision. The results show that the fit methods implemented in Fitfiles are more reliable. Especially when analysing the energy resolution, the jitter behaviour and the χ2 value, the Fitfiles fit methods provide more accurate results, which are of particular importance for high-resolution X-ray spectroscopy.