dose_cv_from_sizes — DRIVE `doseunif` op

• Datenarten: any × scalar × scalar → table

• Aufruf: 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' (die Implementierung direkt: 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'; aus dem Register: opsdrive.get("dose_cv_from_sizes"))

Verwendung

Gehalts-CV je 1 Dosis aus gemessenen Partikelgrößen (nur Schwankung der Teilchenzahl, Poisson) mit Verzerrung und Intervall.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

sizes は 2 通り:

• 1-D の配列 = 個数基準の粒の直径の標本 [µm] (grind.particle_image_d50 の diameters など)。estimator: "lognormal"(既定 —— ln d の平均と分散から D63 = exp(m + 4.5 v))/ "moment"(D63³ = Σd⁶/Σd³ をそのまま。平均は偏らないが少数の大粒に支配され、中央値は低く出る)。frame = (H_px, W_px, pitch_um) を渡すと、縁に触れる粒を捨てた測定(particle_image_d50 の border="exclude": 外周の画素に掛かった粒を捨てる)の大粒の取りこぼしを Miles–Lantuéjoul の重み 1 / (((H−2)p − d)((W−2)p − d)) で直す(省くと平均で −5 % 程度低い、モジュール冒頭)。区間は ci(両側)の百分位 bootstrap (n_boot 回、両方の推定量)と、対数正規のデルタ法(Kish の有効数 n_eff、Var ln CV = (9v/n_eff + 364.5 v²/(n_eff − 1))/4)。

• dict(edges・volume) = レーザー回折の体積基準の表(grind.particle_size_read / grind.particle_size_synth)。estimator: "histogram"(既定 —— 恒等式 D63³ = E_v[d³] を区間ごとに「ln d について一様」の積分で、分布の形を仮定しない)/ "lognormal"(σ = ln(D84/D16)/2、D63 = D50 exp(1.5σ²))。表に粒の数は無いので標本の区間は出さない(ci_bootstrap は None)。coarse_share = E_v[d³] のうち D90 より上の区間が占める割合(粗い裾への依存の度合い)。

返り: cv(選んだ推定量)、d63、推定量ごとの cv_*・d63_*、sigma_ln、d_number_median(標本)/ d50_volume(表)、particles_per_dose、n・n_eff、top1pct_share_d6(標本: 最大 1 % の粒が Σd⁶ に占める割合)、ci_bootstrap・ci_delta、estimator・source("sample" / "psd")・edge_corrected。Raises ValueError: 粒が 10 未満・非有限・非正、表が壊れている(grind.particle_size_dx と同じ検査)、frame に収まらない粒、綴り違い。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_dose_uniformity_from_grinding — py -3.11 examples/poc_dose_uniformity_from_grinding.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

Gleiche Kategorie (`doseunif`)

dose_cv_lognormal · grind_time_for_dose_cv

*Provenance: doseunif.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

dose_cv_from_sizes — DRIVE doseunif op