piv_time_statistics — PIV assess op

• 데이터 종류: images → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_time_statistics(images, window=32, overlap=0.5, **kw)(구현을 직접 호출하려면 import pivops; pivops.piv_time_statistics(images, window=32, overlap=0.5, **kw), 원장에서 가져오려면 opspiv.get("piv_time_statistics"))

사용법

영상 열 → 시간 평균, 변동의 RMS, 레이놀즈 응력.

연속하는 쌍마다 변위를 재고, 시간 방향의 통계를 취한다. 난류의 기술은 이 3가지가출발점이며, u'v'의 부호와 크기가 운동량 수송 그 자체가 된다.

1쌍만으로는 의미가 없으므로(변동을 정의할 수 없다) 3장 이상을 요구한다.

Args:

images: 3장 이상의 이미지 열.

window / overlap / kw: piv_cross_correlate로 넘긴다.

Returns:

dict: mean((2, h, w)), rms(같음), reynolds

(<u'v'>, (h, w)), turbulence_intensity, n_pairs,

rows / cols / step.

자세한 사용 가이드

• piv_displacement 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• piv_field_analysis_tour — py -3.11 examples/piv_field_analysis_tour.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(assess)

piv_sample_at_windows · piv_error_stats · piv_peak_locking

*Provenance: pivops.py — PIV 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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