数据集概述
本数据集包含SuperCDMS探测器（用于搜寻暗物质的低温粒子探测器）中13个不同位置的相互作用测试数据，由明尼苏达大学团队提供。数据提取了每个相互作用事件的5个传感器信号参数，包括通道脉冲相对时间、脉冲形状等位置敏感特征，用于通过机器学习方法重建相互作用位置，支持暗物质探测中的背景信号分离与能量响应校正。
文件详解
- 文件名称：archive.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩包内包含SuperCDMS探测器测试数据，涵盖13个不同位置的相互作用事件；每个事件提取5个传感器的信号参数，包括通道间脉冲相对时间、脉冲形状等位置敏感特征（未包含脉冲相对幅度数据）。
数据来源
明尼苏达大学团队，相关项目文档可参考Github页面：https://fair-umn.github.io/FAIR-UMN-CDMS/
适用场景
- 暗物质探测信号分析: 用于SuperCDMS探测器中WIMP候选信号与背景信号的分离，提升暗物质粒子探测精度。
- 探测器位置重建研究: 基于传感器信号参数，开发和验证机器学习方法对相互作用位置的重建算法。
- 探测器能量响应校正: 利用相互作用位置信息，校正探测器能量响应随位置的变化，优化能量测量准确性。
- 低温粒子探测器性能优化: 分析传感器信号特征与位置的关联，指导SuperCDMS探测器的设计与参数调整。
