pxrd op• 데이터 종류: any × signal × table → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.debye_ring_image(phases, weight_fractions, geometry, shape=(512, 512), size=inf, K=0.9, instrumental_fwhm=0.02, counts=20000.0, background=0.03, polarization=0.0, lorentz='powder', supersample=2, lattice_scales=None, seed=0, step=0.002, eta=0.0)(구현을 직접 호출하려면 import pxrd; pxrd.debye_ring_image(phases, weight_fractions, geometry, shape=(512, 512), size=inf, K=0.9, instrumental_fwhm=0.02, counts=20000.0, background=0.03, polarization=0.0, lorentz='powder', supersample=2, lattice_scales=None, seed=0, step=0.002, eta=0.0), 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("debye_ring_image"))
데바이 링의 2차원 검출기 영상을 합성합니다(상별 기여 포함).
상 p 의 단위 입체각당 강도 ∝ vₚ (1/Vₚ²) Σ m|F|² L(2θ) × 形(체적 분율 vₚ ∝ Wₚ / ρₚ), 피크의 폭은 Scherrer (size [Å], 상별 list 도 가능, inf = 넓어짐 없음)와 장치의 FWHM(instrumental_fwhm [deg])을 가우스로 더한다. 화소의 값 = 강도 × 편광 P(2θ, χ) × 상대 입체각 + 평평한 배경(background × 최대 강도, 이것도 입체각 포함). 화소는 supersample² 점의 평균(화소 폭의 넓어짐이 자연스럽게 들어간다). counts 가 수이면 최대를 counts 에 맞추어 Poisson 잡음(seed), None 이면 잡음 없음. lattice_scales 는 상별 격자의 배율(열팽창·고용의 모의). eta 는 피크 형태의 Lorentz 비율(pseudo-Voigt, 0 = 가우스)—— 사전과 다른 형태로 합성하여, 형태 오인의 영향을 측정하기 위해.
반환값(dict): image((H, W) float, 계수)·per_phase((P, H, W), 잡음 없는 상별 기여)·background ((H, W))·names·weight_fractions·volume_fractions·two_theta(화소 중심의 2θ)·geometry.
Raises ValueError: 상과 분율 수의 불일치, 음의 분율·총합 0, 기하의 불비, 상이 너무 작음.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_pxrd_phase_peel — py -3.11 examples/poc_pxrd_phase_peel.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
pxrd)cif_read · cubic_prototype · powder_reflections · scherrer_size · detector_two_theta · detector_calibrate · azimuthal_integrate · diffraction_peaks
*Provenance: pxrd.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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