对于箔条云响应的下降边缘，在一个急速的下降之后还有一个小的突起，在图中的这种小的波动可能是因为抽样的波动引起的。皮尔逊相关系数是用来获取早期和晚期之间门限输出的相关关系。需要检查其有效性，一些有代表性的点被选取出来，用来作为斯皮尔曼等级序列和德肯尔头实验的应用。在所有的情况下，这种协议都是被包含在被预期的抽样波动内的。皮尔逊相关系数和早晚期的门限输出在下图中显示出来.

在返回的箔条云中，我们发现，早晚期的输出门限的相关系数大约为-0.8.显示了在门之间的高度的自相关性。同样，此时页出现一种特殊的结构，从箔条云中返回的下降边缘。通过研究它们的离散的点，一幅更加清晰的早晚门限的输出统计特性的二维图片就可以显现出来。从返回箔条前沿离散的点来看，由于箔条云的影响，图像后面有一个长长的尾巴。一个门被定位在箔条云里，而另外一个门被定为在热噪声里。很显然，早晚门的输出分布不是一个高斯分布，从箔条云后边缘返回的离散的图表明这种差异是比较小的。这些门之间的输出争相关性是存在的。

从箔条云中的一个点中可以看出这种自相关性是非常明显的。上图7所示。这种分布是源于热噪声的。由于这种返回是由于平均进程中得到的，所以这种分布是类似于高斯分布的。

在不考虑任意的乘法常数时，对于一个对数探测器来说，范围判别被公式

范围判别可以通过把早晚门限传递给低通滤波器来实现，我们使用相同的滤波器系统目的就是威乐来使用AGC系统。其中每一个门的宽度被选为0.8个脉冲宽度。因此这一范围判别的特点可以用来类比AGC系统。这些积分通过除以他们两倍脉冲宽度来实现其归一化。

在图8中显示了范围判别的一个样本。正如前面所讨论的AGC模拟系统，一个独立的范围判别随机抽样并不能反应均值响应中间的明显结构。范围判别的标准偏差在图9中显示出来。范围判别的整体均值和标准偏差与在AGC系统中发现的是非常的类似的。

早晚期的门输出的皮尔逊相关系数在图10中做了给出。在这里热噪声的相关系数是大约为+0.3.在这里箔条云的前边沿是被标出的。其中一个门在云里，另一个门在云外。然而，在其下降边沿，它是被一个正的峰值标出的。总的来说，这里的相关系数是不同于AGC系统中的相关系数的。