typed op• 데이터 종류: beatcube → signal
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_fmcw_range_profile", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림 없음: 이 연산자는 beatcube를 입력으로 받습니다. 이미지에서 시작하는 Studio 프로그램으로는 그 타입에 닿지 않으므로 아래의 실행 가능한 예제를 보세요.*
거리(range) 전용 프로파일: 빠른 시간(fast-time) FFT 크기를 나머지 축에 대해 평균한 값.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
The 1-D marginal of :func:range_doppler_map — what a static scene needs,
and what a single chirp can give. Magnitudes are averaged (never the complex
values) over chirps and antennas, so the average is independent of the
target's velocity and angle: `|FFT|` does not rotate with the Doppler
phase, only the phase does.
Bin `j is j * c*f_s/(2*S*N_s) metres. With normalize=True` a
bin-centred target of amplitude `a peaks at exactly a`.
*chirp* / *antenna* select one slice instead of averaging. Returns a 1-D
float64 array of length `n_samples — a plain signal, so :mod:dsp` and
:mod:funct1d (`find_peaks, smooth_funct_1d_gauss, spectrum`)
apply to it directly.
Raises `ValueError: as :func:range_doppler_map`, plus an
out-of-bounds *chirp* index.
Typed bridge of the rangedoppler op `fmcw_range_profile into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. This op has no tunable parameter; a and b` are unused.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• (아직 없음)
signal 를 입력으로 받는 것)identity · tb_create_funct_1d_array · tb_smooth_funct_1d_gauss · tb_smooth_funct_1d_mean · tb_derivate_funct_1d · tb_integrate_funct_1d · tb_zero_crossings_funct_1d · tb_abs_funct_1d
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_angle_3points · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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