unexplained_peaks — DRIVE pxrd op

• Datenarten: table → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.unexplained_peaks(fit_result, intensity=None, min_snr=6.0, index=True, noise=None, known_ratio=0.25, model_error=0.1) (die Implementierung direkt: import pxrd; pxrd.unexplained_peaks(fit_result, intensity=None, min_snr=6.0, index=True, noise=None, known_ratio=0.25, model_error=0.1); aus dem Register: opsdrive.get("unexplained_peaks"))

Verwendung

Extrahiert aus dem Residuum der Phasenanteil-Anpassung die Peaks, die keine Phase des Wörterbuchs erklären kann (Hinweise auf eine unbekannte Phase).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

残差(fit_result の residual、または intensity − fit)に diffraction_peaks をかけ、正の山だけを残す。既知相の強い線の上に乗った残差の山(高さが、その位置の既知相の模型の known_ratio 倍未満)は幅や形の合わなさの名残りである見込みが高いので near_known=True の印を付け、指数付けからは外す(消さずに返す)。残りが 3 本以上あれば cubic_index で立方晶として指数付けを試みる(index=True、外れ 1/3 まで許す)。既知相の格子がずれていると残差に「正と負の対」が出て偽の山になる —— その場合は phase_fractions の lattice_tolerance を先に使う。noise には azimuthal_integrate の sigma を渡すのが筋(無ければ残差の MAD から見積もる)。山の判定に使う雑音は sqrt(noise² + (model_error × 既知相の模型)²) —— 計数が多いと Poisson の σ は小さく、強い既知線の形のわずかな合わなさ(画素の箱形の広がりをガウスで近似した名残り。合成像で rwp 2〜4 %)が何千 σ の「山」に見えるので、模型そのものの相対誤差を雑音の床に入れる。

返り値(dict): two_theta・d [Å]・height・fwhm・snr・near_known(bool)・index (cubic_index の結果か None)。

Raises ValueError: fit_result が phase_fractions の形でない、長さの不一致。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_pxrd_phase_peel — py -3.11 examples/poc_pxrd_phase_peel.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen table als Eingabe)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

Gleiche Kategorie (pxrd)

cif_read · cubic_prototype · powder_reflections · scherrer_size · debye_ring_image · detector_two_theta · detector_calibrate · azimuthal_integrate


*Provenance: pxrd.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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