pxrd op• 数据种类:table → table
• 调用: 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)(要直接调用实现,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);从台账取用则 opsdrive.get("unexplained_peaks"))
从物相分数拟合的残差中提取字典中任何物相都无法解释的峰(未知物相的线索)。
对残差(fit_result 的 residual,或 intensity − fit)应用 diffraction_peaks,只保留正峰。叠在已知相强线上的残差峰(高度小于该位置已知相模型的 known_ratio 倍)很可能是宽度或形状不匹配的残留,因此标记 near_known=True 并从指标化中排除(不删除,照样返回)。若剩余 3 条以上,则用 cubic_index 尝试按立方晶指标化(index=True,允许最多 1/3 离群)。若已知相的晶格有偏差,残差中会出现"正负成对",成为假峰 —— 此时应先使用 phase_fractions 的 lattice_tolerance。noise 理应传入 azimuthal_integrate 的 sigma(若无,则由残差的 MAD 估计)。判定峰所用的噪声为 sqrt(noise² + (model_error × 既知相の模型)²) —— 计数多时 Poisson 的 σ 很小,强已知线形状的微小不匹配(以高斯近似像素箱形展宽的残留;合成像中 rwp 2~4 %)会看起来像数千 σ 的"峰",因此把模型本身的相对误差放入噪声底。
返回值(dict): two_theta/d [Å]/height/fwhm/snr/near_known(bool)/index (cubic_index 的结果或 None)。
Raises ValueError: fit_result 不是 phase_fractions 的形式、长度不一致。
• 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_pxrd_phase_peel — py -3.11 examples/poc_pxrd_phase_peel.py
table 作为输入)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 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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