시뮬레이션 데이터 세트를 생성하여 클러스터링 알고리즘의 성능을 벤치마킹했으며, 해당 코드는 https://github.com/BioPhysicsUP/SMS-Simulations 에서 확인할 수 있습니다 . SMS 실험에서 발생하는 고유한 노이즈에는 기본 샷 노이즈(포아송 분포), 검출기 노이즈(가우스 분포), 그리고 주변 배경 노이즈가 포함됩니다. 배경 노이즈는 광학 부품의 산란 및 자가형광과 같은 산란광원에서 발생하며 일정한 배경 수준으로 나타나는데, 각 산란광원 또한 샷 노이즈의 영향을 받습니다. 배경 노이즈는 특히 강도가 낮은 집단에서 문제가 되며, 신호 대 잡음비를 크게 저하시킵니다. 검출기 노이즈에는 암전류와 판독 노이즈가 포함되지만, 배경 측정값을 취하여 강도 데이터에서 빼는 방식으로 제거할 수 있습니다. 샷 노이즈는 광자가 무작위 시간에 도달하는 이산적인 특성 때문에 발생하는 고유한 노이즈입니다. 이는 일반적으로 실험에서 주요 노이즈 원인이며 제거할 수 없습니다. 데이터를 시뮬레이션하기 위해, 사용자가 지정한 평균과 표준편차(SD)를 갖는 각 상태의 수명과 강도를 가진 샘플링 모집단을 정의하여 무작위 수명-강도 모집단을 생성했습니다. 그런 다음 입자별로 체류 시간을 생성했습니다. 본문에서는 소광된(off) 상태와 소광되지 않은(on) 상태 모두 지수 분포에서 추출했습니다( 식 1 참조 ). 부록에서는 "off" 상태의 체류 시간이 멱법칙 분포를 따르고, "on" 상태의 체류 시간은 지수 분포, 단순 멱법칙( 식 2 ), 또는 절단된 멱법칙( 식 3 )에서 추출되는 보다 복잡한 시나리오를 살펴봅니다. 이는 클러스터링 프로토콜이 서로 다른 기본 통계 모델에 의해 지배되는 데이터 세트를 처리할 수 있음을 보여줍니다.