assess op• 資料種類:flow2d → table
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_peak_locking(flow, bins=20)(要直接呼叫實作,import pivops; pivops.piv_peak_locking(flow, bins=20);從台帳取用則 opspiv.get("piv_peak_locking"))
峰值鎖定的強度：小數部分的分布偏離均勻分布的程度。
次像素估計帶有這樣的偏差：真實位移的小數部接近 0 或 0.5 時會被拉向那裡(來自相關峰形狀與擬合函數形狀不同，是 PIV 教科書級的系統誤差)。只要流動不是均勻的，小數部應接近均勻分布，量測的就是與之的偏離。
指標 c0 是不依樣本數而定的卡方型偏離： sum((n_i - n_bar)^2 / n_bar) / (bins - 1)。從均勻分布抽樣時期望值為 1，因此在 1 附近就與均勻無法區分，越大越偏。
★ 但這個指標假定「真實位移的小數部是均勻的」。在窗口數少的場、位移緩慢變化的場中，真值本身的 c0 也會變大 (實測：線性斜坡的真值為 82 —— 窗口網格只有 19 行，小數部只能離散地出現)。因此請與同一輸入的真值對比來解讀 c0。
決定性的診斷另有其法 —— 把均勻平移的小數部從 0 變到 0.9，看估計值是否落在對角線上。實測(win=32、density 0.02)：
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估計法 小數部誤差的 RMS 最大絕對誤差
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gauss3 0.0037 px 0.0088 px
parabolic 0.0104 px 0.0151 px
centroid 0.2259 px 0.3701 px
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centroid 把真值 0.1 答成 0.02，0.9 答成 0.98 —— 拉向整數的教科書式 S 形。這是確認該出現的東西出現了，而不是實作的缺陷(所以 3 種都保留著)。
Args:
flow: (2, h, w)。
bins: 小數部直方圖的組數。
Returns:
dict: c0(兩分量合併的指標)、hist((2, bins))、
frac_mean / frac_std、bins。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
• piv_field_analysis_tour — py -3.11 examples/piv_field_analysis_tour.py
• poc_battery_electrode_breathing — py -3.11 examples/poc_battery_electrode_breathing.py
table 作為輸入)—
assess)piv_sample_at_windows · piv_error_stats · piv_time_statistics
*Provenance: pivops.py — PIV 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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