pxrd op• 데이터 종류: table → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.unexplained_peaks(fit_result, intensity=None, min_snr=6.0, index=True, noise=None, known_ratio=0.25, model_error=0.1)(구현을 직접 호출하려면 import pxrd; pxrd.unexplained_peaks(fit_result, intensity=None, min_snr=6.0, index=True, noise=None, known_ratio=0.25, model_error=0.1), 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("unexplained_peaks"))
상분율 피팅의 잔차에서 사전의 어떤 상으로도 설명할 수 없는 피크를 꺼냅니다(미지 상의 단서).
잔차(fit_result 의 residual, 또는 intensity − fit)에 diffraction_peaks 를 적용하고 양의 피크만남긴다. 기지상의 강한 선 위에 올라탄 잔차 피크(높이가 그 위치의 기지상 모형의 known_ratio 배 미만)는 폭이나 형상의불일치 잔재일 가능성이 높으므로 near_known=True 표시를 붙여 지수화에서 제외한다(지우지 않고 반환). 남은 것이 3 개 이상이면 cubic_index 로 입방정으로 지수화를 시도한다(index=True, 이상치 1/3 까지 허용). 기지상의 격자가어긋나 있으면 잔차에 "양과 음의 쌍"이 나타나 가짜 피크가 된다 —— 그 경우 phase_fractions 의 lattice_tolerance 를 먼저 사용한다. noise 에는 azimuthal_integrate 의 sigma 를 넘기는 것이 맞다(없으면 잔차의 MAD 로 추정). 피크 판정에 쓰는잡음은 sqrt(noise² + (model_error × 既知相の模型)²) —— 계수가 많으면 Poisson 의 σ 는 작아서, 강한 기지선 형상의미세한 불일치(화소의 상자형 퍼짐을 가우시안으로 근사한 잔재. 합성 상에서 rwp 2~4 %)가 수천 σ 의 "피크"로 보이므로, 모형 자체의 상대 오차를 잡음 바닥에 넣는다.
반환값(dict): two_theta/d [Å]/height/fwhm/snr/near_known(bool)/index (cubic_index 의 결과 또는 None).
Raises ValueError: fit_result 가 phase_fractions 의 형태가 아님, 길이 불일치.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_pxrd_phase_peel — py -3.11 examples/poc_pxrd_phase_peel.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
pxrd)cif_read · cubic_prototype · powder_reflections · scherrer_size · debye_ring_image · detector_two_theta · detector_calibrate · azimuthal_integrate
*Provenance: pxrd.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.