piv_time_statistics — PIV `assess` op

• Datenarten: images → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_time_statistics(images, window=32, overlap=0.5, **kw) (die Implementierung direkt: import pivops; pivops.piv_time_statistics(images, window=32, overlap=0.5, **kw); aus dem Register: opspiv.get("piv_time_statistics"))

Verwendung

Bildfolge → zeitlicher Mittelwert, RMS der Schwankungen und Reynolds-Spannungen.

Für jedes aufeinanderfolgende Paar wird die Verschiebung gemessen und eine Statistik über die Zeit gebildet. Diese 3 sind der Ausgangspunkt zur Beschreibung von Turbulenz; Vorzeichen und Größe von u'v' sind der Impulstransport selbst.

Nur 1 Paar ist bedeutungslos (Schwankungen sind nicht definierbar), daher sind 3 oder mehr Bilder erforderlich.

Args:

images: Folge von 3 oder mehr Bildern.

window / overlap / kw: werden an piv_cross_correlate übergeben.

Returns:

dict: mean ((2, h, w)), rms (ebenso), reynolds

(<u'v'>, (h, w)), turbulence_intensity, n_pairs,

rows / cols / step.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie piv_displacement

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)

• piv_field_analysis_tour — py -3.11 examples/piv_field_analysis_tour.py

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

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Gleiche Kategorie (`assess`)

piv_sample_at_windows · piv_error_stats · piv_peak_locking

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

piv_time_statistics — PIV assess op