typed op• Data kinds: counts → counts
• Call: fullseye.apply(img, "tb_spad_deadtime_correct", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*
Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ tb_spad_deadtime_correct: knob a को बदलने का figure (docs site)
*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ tb_spad_deadtime_correct: stages का figure (docs site)
दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):
▸ tb_spad_deadtime_correct: दूसरी images पर output (docs site)
dead time से बिगड़े measured rate से असली photon rate वापस निकालता है।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
The exact inverse of the non-paralysable law of spad_deadtime_apply::
n = m / (1 - m*tau)
A round trip apply -> correct is exact to machine precision (measured max elementwise relative error 6.0e-16 over 2000 rates spanning 1e3 to 5e7 Hz at tau = 50 ns, where the measured rate reaches 71.4% of the 20 MHz saturation rate).
There is deliberately no paralysable inverse. m = n*exp(-n*tau) is not injective — every measured rate below the maximum 1/(e*tau) corresponds to *two* true rates, one below and one above 1/tau — so returning one of them would be a fabrication dressed as a correction. Resolve the branch with an independent measurement (e.g. an attenuator step) and invert it yourself.
*measured_hz* is a 1-D array of measured rates in counts per second; *dead_time_ns* the dead time in nanoseconds (default 50, the same
placeholder spad_deadtime_apply uses — replace it with the datasheet value). Returns the corrected true rates as a float64 1-D array.
Raises ValueError: negative, non-finite or non-1-D *measured_hz*, a non-positive *dead_time_ns*, and — instead of returning inf or a negative rate — any measured rate at or above the saturation rate 1/tau, which no non-paralysable detector can ever produce.
Typed bridge of the photon op spad_deadtime_correct 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.
• 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।
नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।
img_to_counts 0.50 0.50 tb_spad_deadtime_correct 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op spad_deadtime_correct को call करते हैं। यह bridge op वही implementation है, बस fn(v, a, b) convention के अनुसार ढाला गया है, इसलिए व्यवहार वैसा ही लागू होता है (केवल call का रूप अलग है)।
• photon_timeresolved — py -3.11 examples/photon_timeresolved.py
counts को input के रूप में लेते हैं)identity · tb_spad_deadtime_apply · 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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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