typed op• データ種: counts → counts
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tb_spad_deadtime_correct", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)
*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*
つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
▸ tb_spad_deadtime_correct: つまみ a を振った図 (docs サイト)
*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*
段階(前置きの op → この op。左から順):
▸ tb_spad_deadtime_correct: 段階の図 (docs サイト)
別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):
▸ tb_spad_deadtime_correct: 別の画像での出力 (docs サイト)
不感時間（dead time）で歪んだ測定光子レートから、真の光子レートを復元する。
> 以下の詳細説明は原文のままです —— 要約と見出しは訳出済み。
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.
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。
img_to_counts 0.50 0.50 tb_spad_deadtime_correct 0.50 0.50
次の例は元の台帳 op spad_deadtime_correct を呼ぶもの。この橋渡し op は同じ実装を fn(v, a, b) 規約に合わせただけなので、挙動はそのまま当てはまる(呼び出し形だけ違う)。
• photon_timeresolved — py -3.11 examples/photon_timeresolved.py
counts を入力に取れる)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. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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