doseunif op• 数据种类:any × scalar × scalar → table
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.dose_cv_from_sizes(sizes, dose_mg: 'float', density: 'float', estimator: 'str | None' = None, frame=None, ci: 'float' = 0.9, n_boot: 'int' = 400, seed: 'int' = 0) -> 'dict'(要直接调用实现,import doseunif; doseunif.dose_cv_from_sizes(sizes, dose_mg: 'float', density: 'float', estimator: 'str | None' = None, frame=None, ci: 'float' = 0.9, n_boot: 'int' = 400, seed: 'int' = 0) -> 'dict';从台账取用则 opsdrive.get("dose_cv_from_sizes"))
由实测粒径求 1 剂含量的 CV(仅考虑颗粒数的涨落，Poisson)及其偏差与区间。
sizes 有 2 种形式:
• 1-D 数组 = 以个数为基准的粒径样本 [µm] (如 grind.particle_image_d50 的 diameters)。estimator: "lognormal"(默认 —— 由 ln d 的均值和方差得 D63 = exp(m + 4.5 v))/ "moment"(直接用 D63³ = Σd⁶/Σd³。均值无偏,但受少数大颗粒支配,中值偏低)。传入 frame = (H_px, W_px, pitch_um) 时,对丢弃接触边缘颗粒的测量(particle_image_d50 的 border="exclude": 丢弃落在外圈像素上的颗粒)中大颗粒的遗漏,用 Miles–Lantuéjoul 权重 1 / (((H−2)p − d)((W−2)p − d)) 修正(省略则平均偏低约 −5 %,见模块开头)。区间为 ci(双侧)的百分位 bootstrap (n_boot 次,两种估计量)和对数正态的 delta 法(Kish 有效数 n_eff,Var ln CV = (9v/n_eff + 364.5 v²/(n_eff − 1))/4)。
• dict(edges、volume) = 激光衍射的体积基准表(grind.particle_size_read / grind.particle_size_synth)。estimator: "histogram"(默认 —— 把恒等式 D63³ = E_v[d³] 按区间以"对 ln d 均匀"积分,不假设分布形状)/ "lognormal"(σ = ln(D84/D16)/2、D63 = D50 exp(1.5σ²))。表中没有颗粒数,因此不给出样本区间(ci_bootstrap 为 None)。coarse_share = E_v[d³] 中 D90 以上区间所占比例(对粗尾的依赖程度)。
返回: cv(所选估计量)、d63、各估计量的 cv_*、d63_*、sigma_ln、d_number_median(样本)/ d50_volume(表)、particles_per_dose、n、n_eff、top1pct_share_d6(样本: 最大 1 % 颗粒在 Σd⁶ 中所占比例)、ci_bootstrap、ci_delta、estimator、source("sample" / "psd")、edge_corrected。Raises ValueError: 颗粒少于 10、非有限、非正、表损坏(与 grind.particle_size_dx 相同的检查)、frame 中放不下的颗粒、拼写错误。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。
• poc_dose_uniformity_from_grinding — py -3.11 examples/poc_dose_uniformity_from_grinding.py
table 作为输入)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
doseunif)dose_cv_lognormal · grind_time_for_dose_cv
*Provenance: doseunif.py — DRIVE 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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