typed op• Datenarten: counts → counts
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_spad_deadtime_apply", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ tb_spad_deadtime_apply: Regler a durchfahren (Doku-Website)
*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):
▸ tb_spad_deadtime_apply: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_spad_deadtime_apply: andere Eingaben (Doku-Website)
Verzerrung einer wahren Photonenrate durch die Totzeit des Detektors (Zählverluste).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
After every detection a SPAD is blind for a recharge (dead) time tau, so the *measured* rate m is always below the *true* incident rate n. Two classical laws, and this op implements both:
• non-paralysable (default) — an arriving photon during the dead time is simply lost: m = n / (1 + n*tau). Monotonic, saturating at 1/tau.
• paralysable (paralyzable=True) — an arriving photon *restarts* the dead time: m = n * exp(-n*tau). This law peaks at n = 1/tau (where m = 1/(e*tau)) and then falls, so a bright scene can read *darker* than a dim one. That is why no inverse op exists for it (see spad_deadtime_correct).
*rate_hz* is a 1-D array of true rates in counts per second; *dead_time_ns* is the dead time in nanoseconds, defaulting to 50 — the middle of the 10-100 ns range a passively quenched SPAD occupies, and a placeholder to be replaced by the datasheet value, never a measurement of your detector. Returns the measured rates as a float64 1-D array of the same length.
Ground truth (pinned in the tests): at n = 1/tau the non-paralysable law gives exactly n/2; the paralysable law's maximum is exactly 1/(e*tau) at n = 1/tau; both reduce to m = n as n*tau -> 0.
Raises ValueError: negative, non-finite or non-1-D *rate_hz*, a non-positive *dead_time_ns*, and a non-bool *paralyzable*.
Typed bridge of the photon op spad_deadtime_apply into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. a drives dead_time_ns (default 50); b is unused.
• 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.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
img_to_counts 0.50 0.50 tb_spad_deadtime_apply 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op spad_deadtime_apply auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• photon_timeresolved — py -3.11 examples/photon_timeresolved.py
counts als Eingabe)identity · tb_spad_deadtime_correct · tb_tcspc_coates_correct · tb_tcspc_irf_convolve · tb_tcspc_background_subtract · tb_dtof_depth · tb_countrate_to_counts · tb_counts_to_countrate
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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