function op• Data kinds: signal → signal
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.smooth_funct_1d_mean(y, size=3, iterations=1) (implementation को सीधे call करना हो तो import funct1d; funct1d.smooth_funct_1d_mean(y, size=3, iterations=1), registry से लेना हो तो ops1d.get("smooth_funct_1d_mean"))
बार-बार moving average से smoothing (HALCON smooth_funct_1d_mean)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
Applies a length-*size* uniform (box) filter *iterations* times with nearest (edge-replicating) boundary handling. Repeated box filtering approaches a Gaussian (central limit theorem).
:param y: 1-D function, at least 1 sample. :param size: window length in samples; truncated to int, must be >= 1.
Even sizes are accepted but shift the window origin by half a sample
(scipy's origin convention) — prefer odd sizes for a symmetric window.
:param iterations: number of passes; truncated to int, must be >= 0.
iterations=0 returns the (float64-coerced) input unchanged.
:returns: smoothed float64 array, same length as *y*. :raises ValueError: non-1-D / NaN / Inf input, empty input, size < 1,
or iterations < 0.
• 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_weld_bead_profile — py -3.11 examples/poc_weld_bead_profile.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 · derivate_funct_1d · 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 · derivate_funct_1d · 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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