piv_time_statistics — PIV assess op

• Data kinds: images → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_time_statistics(images, window=32, overlap=0.5, **kw) (implementation को सीधे call करना हो तो import pivops; pivops.piv_time_statistics(images, window=32, overlap=0.5, **kw), registry से लेना हो तो opspiv.get("piv_time_statistics"))

उपयोग

image क्रम → समय-औसत, उतार-चढ़ाव का RMS और Reynolds stress।

हर लगातार जोड़े के लिए displacement मापा जाता है, और समय के साथ statistics ली जाती हैं। ये 3 turbulence का वर्णन करने का प्रारंभिक बिंदु हैं; u'v' का चिह्न और आकार स्वयं momentum transport है।

केवल 1 जोड़ा अर्थहीन है (उतार-चढ़ाव परिभाषित नहीं किए जा सकते), इसलिए 3 या अधिक images आवश्यक हैं।

Args:

images: 3 या अधिक images का क्रम।

window / overlap / kw: piv_cross_correlate को पास किए जाते हैं।

Returns:

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

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

rows / cols / step।

उपयोग की विस्तृत guide

• piv_displacement family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• piv_field_analysis_tour — py -3.11 examples/piv_field_analysis_tour.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (table को input के रूप में लेते हैं)

—

इसी category के (assess)

piv_sample_at_windows · piv_error_stats · piv_peak_locking

*Provenance: pivops.py — PIV operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

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