typed op• Datenarten: counts → counts
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_tcspc_irf_convolve", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ tb_tcspc_irf_convolve: Regler a durchfahren (Doku-Website)
Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ tb_tcspc_irf_convolve: Regler b durchfahren (Doku-Website)
Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):
▸ tb_tcspc_irf_convolve: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_tcspc_irf_convolve: andere Eingaben (Doku-Website)
Verwischen eines Ankunftszeit-Histogramms durch die Instrumentenantwort (Timing-Jitter).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
The temporal analogue of a PSF convolution: a detector's timing uncertainty (SPAD jitter + TDC quantisation + laser pulse width) smears every arrival time by the instrument response function, here a Gaussian of full width at half maximum *irf_fwhm_ps*. The kernel is the exact bin integral of that Gaussian (erf differences), normalised to sum 1, truncated at +-truncate*sigma and forced to odd length so the convolution is centred.
Ground truth: convolving a unit spike in the middle of a 256-bin window with irf_fwhm_ps = 500 at bin_ps = 50 leaves the centroid exactly where it was (measured shift 0.0 ps — the kernel is symmetric) and gives a profile whose measured FWHM is 501.22 ps. That 0.24% excess over 500 is the *measurement*, not the kernel: tcspc_stats finds the half-maximum crossings by linear interpolation between bins, which slightly overestimates the width of a Gaussian.
Total counts are preserved *except* at the window edges, where mode='same' discards the tail that falls outside — measured loss exactly 0 for that centred spike, but a genuine loss for a pulse within a few sigma of either end.
Returns a float64 1-D histogram of the same length as *hist*.
Raises ValueError: negative, non-finite or non-1-D *hist*, a non-positive *bin_ps* / *irf_fwhm_ps* / *truncate*, an IRF sigma below 1e-3 bins (the kernel would be a delta and the op a no-op — say so instead of pretending to blur), and a kernel that would be longer than the MAX_BINS cap.
Typed bridge of the photon op tcspc_irf_convolve into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. a drives bin_ps (default 100) and b drives irf_fwhm_ps (default 200).
• 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.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
img_to_counts 0.50 0.50 tb_tcspc_irf_convolve 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op tcspc_irf_convolve auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• photon_timeresolved — py -3.11 examples/photon_timeresolved.py
counts als Eingabe)identity · tb_spad_deadtime_apply · tb_spad_deadtime_correct · tb_tcspc_coates_correct · tb_tcspc_background_subtract · tb_dtof_depth · tb_countrate_to_counts · tb_counts_to_countrate
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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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