assess op• Data kinds: flow2d → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_peak_locking(flow, bins=20) (implementation को सीधे call करना हो तो import pivops; pivops.piv_peak_locking(flow, bins=20), registry से लेना हो तो opspiv.get("piv_peak_locking"))
• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)
peak locking की शक्ति। भिन्नात्मक भाग का distribution uniform से कितना हटा है।
जब आंशिक भाग 0 या 0.5 होता है तो उपपिक्सेल अनुमान वास्तविक विस्थापन की ओर बढ़ता है। पूर्वाग्रह (सहसंबंध शिखर के आकार और फिट किए गए फ़ंक्शन के आकार में अंतर के कारण) पाठ्यपुस्तक व्यवस्थित त्रुटि)। यदि प्रवाह एक समान नहीं है, तो भिन्नात्मक भाग समान वितरण के करीब होना चाहिए, वहां से विचलन को मापें.
सूचकांक c0 नमूना आकार से स्वतंत्र एक ची-स्क्वायर विचलन है:
sum((n_i - n_bar)^2 / n_bar) / (2*bins - 1)। 2*बिन्स वर्ग के लिए जो दोनों घटकों को जोड़ता है, यदि हम एक समान वितरण से एक नमूना लेते हैं, तो हमें मिलता है अपेक्षित मान 1 है, इसलिए यदि यह 1 के आसपास है, तो इसे एक समान से अलग नहीं किया जा सकता है। ** यह जितना बड़ा होगा, उतना अधिक पक्षपाती होगा।
★ हालाँकि, यह सूचकांक मानता है कि वास्तविक विस्थापन का दशमलव भाग एक समान है। खिड़कियों की संख्या ऐसे क्षेत्र में जहां बहुत कम है या जहां विस्थापन धीरे-धीरे बदलता है, वास्तविक मान, c0, भी बड़ा हो जाता है (वास्तविक माप: रैखिक लैंप का सही मान 82 है - विंडो ग्रिड के केवल 19 कॉलम हैं और दशमलव भाग अलग है। ). इसलिए, c0 को उसी इनपुट के वास्तविक मान से तुलना करके पढ़ें।
निश्चित निदान अलग है —— एक समान अनुवाद के दशमलव भाग को 0 से 0.9 तक स्केल करना, देखें कि क्या अनुमानित मान विकर्ण रेखा पर स्थित हैं। वास्तविक माप (जीत=32, घनत्व 0.02):
========== ================= ================= अनुमान विधि आरएमएस भिन्नात्मक त्रुटि की अधिकतम पूर्ण त्रुटि ========== ================= ================= गॉस3 0.0037 पीएक्स 0.0088 पीएक्स परवलयिक 0.0104 px 0.0151 px सेंट्रोइड 0.2259 पीएक्स 0.3701 पीएक्स ========== ================= =================
सेंट्रॉइड सही मान 0.1 का उत्तर 0.02 के रूप में, 0.9 का 0.98 के रूप में देता है - एक पूर्णांक की ओर आकर्षित करता है पाठ्यपुस्तक की तरह ही एस-आकार। इस बात की पुष्टि कि जो सामने आना था वह बाहर आ गया, कार्यान्वयन में यह कोई समस्या नहीं है (इसीलिए तीनों को यथास्थान छोड़ दिया गया है)।
तर्क:
प्रवाह: (2, एच, डब्ल्यू)।
डिब्बे: भिन्नात्मक भाग में हिस्टोग्राम वर्गों की संख्या।
रिटर्न:
निर्देश: c0(दोनों घटकों का संयुक्त सूचकांक), हिस्ट((2, डिब्बे)),
frac_mean / frac_std, bins।
• piv_displacement family guide
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• piv_field_analysis_tour — py -3.11 examples/piv_field_analysis_tour.py
• poc_battery_electrode_breathing — py -3.11 examples/poc_battery_electrode_breathing.py
table को input के रूप में लेते हैं)—
assess)piv_sample_at_windows · piv_error_stats · piv_time_statistics
*Provenance: pivops.py — PIV operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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