piv_synth_sequence — PIV `synth` op

• データ種: なし → images(引数だけで決まる op —— 画像やデータの入力を取らない)

• 呼び出し: import pivops; pivops.piv_synth_sequence(shape, displacement, n_frames=8, density=0.02, diameter_px=2.5, seed=0, noise_sigma=0.0, intensity=(0.6, 1.0), background=0.0, jitter=0.0) (または opspiv.get("piv_synth_sequence"))

使い方

同じ粒子を繰り返し動かした画像列。返りは `(frames, truth)`。

:func:piv_synth_pair が 2 枚なのに対し、こちらは **1 つの流れを追い続けた

列**を作る。アンサンブル相関と時間統計はこれでないと確かめられない ——

独立な対を並べたものを列と呼ぶと、隣り合う 2 枚に対応関係が無く、

統計が無意味になる(実測: 平均 0.73 px に対して変動の RMS が 4.05 px という、

流れではなく作り方を測った数字が出た)。

Args:

shape: `(H, W)`。

displacement: 1 コマあたりの変位(:func:piv_synth_pair と同じ形式)。

n_frames: コマ数(2 以上)。

jitter: コマごとに場全体へ加える乱れの標準偏差 [px]。0 なら定常流。

時間統計(変動・レイノルズ応力)を試すにはここを 0 より大きくする。

★ 粒子ごとに独立な乱れではなくコマごとに一つの乱れにしてある。

粒子ごとに振ると、窓の中で平均されて N の平方根ぶん小さくなり、

仕込んだ値と測った値が合わない(実測: 仕込み 0.3 に対して 0.15)。

それは PIV の性質であって間違いではないが、**時間統計の検証には

使えない**ので、ここは非定常な流れそのものを模す形にした。

density / diameter_px / seed / noise_sigma / intensity / background:

:func:piv_synth_pair と同じ。

Returns:

`(frames: list of (H, W), truth: (2, H, W))。truth` は

1 コマあたりの平均変位。

詳しい使い方ガイド

• piv_displacement ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• (まだありません)

型が繋がる次の op(`images` を入力に取れる)

piv_ensemble_correlate · piv_time_statistics

同カテゴリ(`synth`)

piv_synth_particles · piv_synth_pair

*Provenance: pivops.py — PIV operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

piv_synth_sequence — PIV synth op

使い方