robust_spline_profile — ROUGHNESS `prepare` op

• 資料種類:signal → signal

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.robust_spline_profile(z, dx, lambda_c, c=4.4, robust=True, max_iter=None, tol=1e-06)(要直接呼叫實作,import roughness; roughness.robust_spline_profile(z, dx, lambda_c, c=4.4, robust=True, max_iter=None, tol=1e-06);從台帳取用則 opsroughness.get("robust_spline_profile"))

• 經台帳呼叫的回傳值: fullseye.ledger.robust_spline_profile(...) 只回傳宣告的 out 型別 signal 的值(底層函式還會回傳輔助資訊)。需要被捨棄的部分時,請用 fullseye.ledger.robust_spline_profile.raw(...),或直接呼叫 roughness.robust_spline_profile。

• 底層回傳: (roughness, mean_line, info)

用法

穩健樣條濾波器(截面):不被離群點拖動的平均線與粗糙度。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

平均線 w を Σ δ_i (z_i - w_i)² + β Σ (Δ² w)_i² の最小化で求める(2 階差分の罰則つき最小二乗 = 離散の三次平滑化スプライン、Whittaker 1923 / Eilers 2003 / Krystek, Measurement 18 (1996) 9-15)。重み δ は biweight で反復して更新する。ガウスと違って 端に自然境界条件が付く ので、端を削らなくても平均線が端で外へ振れにくい。

β = 1 / (16 sin⁴(π dx/λc)) と置くと、線形(robust=False)の内部の伝達関数が H(λ) = 1 / (1 + (sin(π dx/λ) / sin(π dx/λc))⁴) になり、λ = λc でちょうど 50 % (閉形式)。dx/λ が小さい極限では 1/(1+(λc/λ)⁴)(張力 0 の三次スプラインフィルタの形)。

戻り値は (roughness, mean_line, info)。引数と fail-closed は robust_gaussian_profile と同じ(order / truncate は無い)。重みを持つデータが 2 点未満なら拒否する。

詳細使用指南

• surface_roughness 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_robust_profile_filter — py -3.11 examples/poc_robust_profile_filter.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `signal` 作為輸入)

robust_gaussian_profile · profile_params

同類別(`prepare`)

surface_form_remove · surface_filter · robust_gaussian_profile · robust_gaussian_surface

*Provenance: roughness.py — ROUGHNESS 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

robust_spline_profile — ROUGHNESS prepare op

用法