basis_decomposition_crlb — TOMOGRAPHY spectral_xray op

• 数据种类:无 → table(仅由参数决定的算子 —— 不接受图像或数据输入)

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.basis_decomposition_crlb(thickness_cm=(5.0, 0.0), basis=('WATER', 'AL'), channels=None, photons_per_pixel: 'float' = 100000.0) -> 'dict'(要直接调用实现,import dualxray; dualxray.basis_decomposition_crlb(thickness_cm=(5.0, 0.0), basis=('WATER', 'AL'), channels=None, photons_per_pixel: 'float' = 100000.0) -> 'dict';从台账取用则 opstomography.get("basis_decomposition_crlb"))

用法

以闭式返回基厚度 b 处分解方差的下限(Cramér–Rao)。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

Fisher 情報 F = Σ_c (1/var_c) ∇mean_c ∇mean_cᵀ、∂mean_c/∂b_j = −n₀ Σ_k W g μ_j e^{−μ·b} (計数では var_c = mean_c で Poisson の Fisher 情報そのもの、Roessl & Herrmann 2009 の式)。CRLB = F⁻¹。返り値: dict(cov (B, B) [cm²], sigma_cm (B,), correlation, expected (C,), basis, condition(F の条件数 —— 2 つの基底の μ(E) が似ているほど大きい))。F が特異(チャネル < 基底、または同じ材料を 2 回)なら ValueError。

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_dual_energy_xray — py -3.11 examples/poc_dual_energy_xray.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 table 作为输入)

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同类别(spectral_xray)

material_xray_table · material_xray_attenuation · material_xray_constants · material_effective_z · xray_tube_spectrum · xray_beam_quality · photon_counting_channels · dual_kvp_channels

*Provenance: dualxray.py — TOMOGRAPHY 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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