tb_fmcw_range_profile — 2D `typed` op

• データ種: beatcube → signal

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tb_fmcw_range_profile", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

tb_fmcw_range_profile: input → output

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*

*つまみ a は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*

*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*

段階(前置きの op → この op。左から順):

▸ tb_fmcw_range_profile: 段階の図 (docs サイト)

別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):

▸ tb_fmcw_range_profile: 別の画像での出力 (docs サイト)

使い方

レンジのみのプロファイル: 高速時間（fast-time）方向のFFT振幅を、残りの軸について平均したもの。

> 以下の詳細説明は原文のままです —— 要約と見出しは訳出済み。

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.

Typed bridge of the rangedoppler op fmcw_range_profile into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. This op has no tunable parameter; a and b are unused.

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

Studio で試す

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

img_to_beatcube 0.50 0.50
tb_fmcw_range_profile 0.50 0.50

▸ このパイプラインを読み込む · 読み込んで実行

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

次の例は元の台帳 op fmcw_range_profile を呼ぶもの。この橋渡し op は同じ実装を fn(v, a, b) 規約に合わせただけなので、挙動はそのまま当てはまる(呼び出し形だけ違う)。

• fmcw_range_doppler — py -3.11 examples/fmcw_range_doppler.py

型が繋がる次の op(`signal` を入力に取れる)

identity · tb_create_funct_1d_array · tb_smooth_funct_1d_gauss · tb_smooth_funct_1d_mean · tb_derivate_funct_1d · tb_integrate_funct_1d · tb_zero_crossings_funct_1d · tb_abs_funct_1d

同カテゴリ(`typed`)

tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

tb_fmcw_range_profile — 2D typed op

使い方