Submitted by isabela.moljf@hotmail.com (isabela.moljf@hotmail.com) on 2016-08-12T11:54:08Z No. of bitstreams: 1 thiagocampospaschoalin.pdf: 3743029 bytes, checksum: f4b20678855edee77ec6c63903785d60 (MD5) / Rejected by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br), reason: Isabela, verifique que no resumo há algumas palavras unidas. on 2016-08-15T13:06:32Z (GMT) / Submitted by isabela.moljf@hotmail.com (isabela.moljf@hotmail.com) on 2016-08-15T13:57:16Z No. of bitstreams: 1 thiagocampospaschoalin.pdf: 3743029 bytes, checksum: f4b20678855edee77ec6c63903785d60 (MD5) / Rejected by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br), reason: separar palavras no resumo e palavras-chave on 2016-08-16T11:34:37Z (GMT) / Submitted by isabela.moljf@hotmail.com (isabela.moljf@hotmail.com) on 2016-12-19T13:07:02Z No. of bitstreams: 1 thiagocampospaschoalin.pdf: 3743029 bytes, checksum: f4b20678855edee77ec6c63903785d60 (MD5) / Rejected by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br), reason: Consertar palavras unidas no resumo on 2017-02-03T12:27:10Z (GMT) / Submitted by isabela.moljf@hotmail.com (isabela.moljf@hotmail.com) on 2017-02-03T12:51:52Z No. of bitstreams: 1 thiagocampospaschoalin.pdf: 3743029 bytes, checksum: f4b20678855edee77ec6c63903785d60 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-02-03T12:54:15Z (GMT) No. of bitstreams: 1 thiagocampospaschoalin.pdf: 3743029 bytes, checksum: f4b20678855edee77ec6c63903785d60 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-03T12:54:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 thiagocampospaschoalin.pdf: 3743029 bytes, checksum: f4b20678855edee77ec6c63903785d60 (MD5) Previous issue date: 2016-03-15 / Esta dissertação apresenta técnicas de processamento de sinais a fim de realizar a Estimação da energia, utilizando calorimetria de altas energias. O CERN, um dos mais importantes centros de pesquisa de física de partículas, possui o acelerador de partículas LHC, onde está inserido o ATLAS. O TileCal, importante calorímetro integrante do ATLAS, possui diversos canais de leitura, operando com altas taxas de eventos. A reconstrução da energia das partículas que interagem com este calorímetro é realizada através da estimação da amplitude do sinal gerado nos canais do mesmo. Por este motivo, a modelagem correta do ruído é importante para se desenvolver técnicas de estimação eficientes. Com o aumento da luminosidade (número de partículas que incidem no detector por unidade de tempo) no TileCal, altera-se o modelo do ruído, o que faz com que as técnicas de estimação utilizadas anteriormente apresentem uma queda de desempenho. Com a modelagem deste novo ruído como sendo uma Distribuição Lognormal, torna possível o desenvolvimento de uma nova técnica de estimação utilizando Estimadores de Máxima Verossimilhança (do inglês Maximum Likelihood Estimator MLE), aprimorando a estimação dos parâmetros e levando à uma reconstrução da energia do sinal de forma mais correta. Uma nova forma de análise da qualidade da estimação é também apresentada, se mostrando bastante eficiente e útil em ambientes de alta luminosidade. A comparação entre o método utilizado pelo CERN e o novo método desenvolvido mostrou que a solução proposta é superior em desempenho, sendo adequado o seu uso no novo cenário de alta luminosidade no qual o TileCal estará sujeito a partir de 2018. / This paper presents signal processing techniques that performs signal detection and energy estimation using calorimetry high energies. The CERN, one of the most important physics particles research center, has the LHC, that contains the ATLAS. The TileCal, important device of the ATLAS calorimeter, is the component that involves a lot of parallel channels working, involving high event rates. The reconstruction of the signal energy that interact with this calorimeter is performed through estimation of the amplitude of signal generated by this calorimter. So, accurate noise modeling is important to develop efficient estimation techniques. With high brightness in TileCal, the noise model modifies, which leads a performance drop of estimation techniques used previously. Modelling this new noise as a lognormal distribution allows the development of a new estimation technique using the MLE (Maximum Like lihood Estimation), improving parameter sestimation and leading to a more accurately reconstruction of the signal energy. A new method to analise the estimation quality is presented, wich is very effective and useful in high brightness enviroment conditions. The comparison between the method used by CERN and the new method developed revealed that the proposed solution is superior and is suitable to use in this kind of ambient that TileCal will be working from 2018.