process op• Data kinds: beatcube → signal
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.fmcw_range_profile(cube, chirp=None, antenna=None, normalize=False) (implementation को सीधे call करना हो तो import rangedoppler; rangedoppler.fmcw_range_profile(cube, chirp=None, antenna=None, normalize=False), registry से लेना हो तो opsrangedoppler.get("fmcw_range_profile"))
केवल range वाला profile: fast-time FFT magnitude, बाकी पर औसत किया हुआ।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
The 1-D marginal of range_doppler_map — what a static scene needs, and what a single chirp can give. Magnitudes are averaged (never the complex values) over chirps and antennas, so the average is independent of the target's velocity and angle: |FFT| does not rotate with the Doppler phase, only the phase does.
Bin j is j * c*f_s/(2*S*N_s) metres. With normalize=True a bin-centred target of amplitude a peaks at exactly a.
*chirp* / *antenna* select one slice instead of averaging. Returns a 1-D float64 array of length n_samples — a plain signal, so dsp and funct1d (find_peaks, smooth_funct_1d_gauss, spectrum) apply to it directly.
Raises ValueError: as range_doppler_map, plus an out-of-bounds *chirp* index.
• fmcw_range_doppler family guide
• 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।
• fmcw_range_doppler — py -3.11 examples/fmcw_range_doppler.py
signal को input के रूप में लेते हैं)—
process)fmcw_window_apply · range_doppler_map · range_doppler_peaks
*Provenance: rangedoppler.py — RANGEDOPPLER 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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