function op• Data kinds: signal → signal
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.derivate_funct_1d(y) (implementation को सीधे call करना हो तो import funct1d; funct1d.derivate_funct_1d(y), registry से लेना हो तो ops1d.get("derivate_funct_1d"))
central difference से पहला derivative (HALCON derivate_funct_1d)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
Units are y per sample (the x-grid is the index): for a physical signal sampled every dt seconds, divide the result by dt. Interior points use the second-order central difference; the two boundary points use one-sided differences (numpy.gradient).
:param y: 1-D function, at least 2 samples (a derivative needs a neighbour). :returns: float64 array of the same length. :raises ValueError: non-1-D / NaN / Inf input, or fewer than 2 samples.
• 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।
• poc_tree_ring_dendro — py -3.11 examples/poc_tree_ring_dendro.py
• poc_veiling_glare — py -3.11 examples/poc_veiling_glare.py
• signal_funct1d — py -3.11 examples/signal_funct1d.py
signal को input के रूप में लेते हैं)create_funct_1d_array · create_funct_1d_pairs · smooth_funct_1d_gauss · smooth_funct_1d_mean · integrate_funct_1d · zero_crossings_funct_1d · local_min_max_funct_1d · abs_funct_1d
function)create_funct_1d_array · create_funct_1d_pairs · smooth_funct_1d_gauss · smooth_funct_1d_mean · integrate_funct_1d · zero_crossings_funct_1d · local_min_max_funct_1d · abs_funct_1d
*Provenance: funct1d.py — ONED 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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