counts_to_countrate — REPRCONV `algebra` op

• Datenarten: counts → countrate

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.counts_to_countrate(counts, gate_s=0.001) (die Implementierung direkt: import reprconv; reprconv.counts_to_countrate(counts, gate_s=0.001); aus dem Register: opsreprconv.get("counts_to_countrate"))

Verwendung

Zählungen → Zählrate [Hz]. Die Umkehrung von countrate_to_counts.

Args:

counts: (N,) nicht-negative Zählwerte.

gate_s: Integrationsfenster [s]. > 0.

Returns:

(N,) float64 nicht-negative Rate [Hz].

Raises:

ValueError: negativer Zählwert / gate_s <= 0 / ungültige Form / nicht endlich.

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)

• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `countrate` als Eingabe)

countrate_to_counts

Gleiche Kategorie (`algebra`)

angle_to_matrix · matrix_to_angle · rot_scale_to_matrix · matrix_to_rot_scale · shift_to_vector · vector_to_shift · cscalar_to_polar · polar_to_cscalar

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

counts_to_countrate — REPRCONV algebra op