doseunif op• 데이터 종류: any × scalar × scalar → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.dose_cv_from_sizes(sizes, dose_mg: 'float', density: 'float', estimator: 'str | None' = None, frame=None, ci: 'float' = 0.9, n_boot: 'int' = 400, seed: 'int' = 0) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import doseunif; doseunif.dose_cv_from_sizes(sizes, dose_mg: 'float', density: 'float', estimator: 'str | None' = None, frame=None, ci: 'float' = 0.9, n_boot: 'int' = 400, seed: 'int' = 0) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("dose_cv_from_sizes"))
측정한 입경으로부터 1회분 함량의 CV(입자 수의 요동만, Poisson)와 그 편향 및 구간.
sizes 는 2 가지:
• 1-D 배열 = 개수 기준 입자 직경의 표본 [µm] (grind.particle_image_d50 의 diameters 등). estimator: "lognormal"(기본 —— ln d 의 평균과 분산에서 D63 = exp(m + 4.5 v))/ "moment"(D63³ = Σd⁶/Σd³ 를 그대로. 평균은 치우치지 않지만 소수의 큰 입자에 지배되어 중앙값은 낮게 나온다). frame = (H_px, W_px, pitch_um) 을 넘기면, 가장자리에 닿는 입자를 버린측정(particle_image_d50 의 border="exclude": 외곽 화소에 걸친 입자를 버림)의 큰 입자 누락을 Miles–Lantuéjoul 가중 1 / (((H−2)p − d)((W−2)p − d)) 로 보정한다(생략하면 평균 −5 % 정도 낮음, 모듈 첫머리). 구간은 ci(양측)의 백분위 bootstrap (n_boot 회, 두 추정량 모두)과 로그정규의 델타법(Kish 의 유효 수 n_eff, Var ln CV = (9v/n_eff + 364.5 v²/(n_eff − 1))/4).
• dict(edges·volume) = 레이저 회절의 체적 기준 표(grind.particle_size_read / grind.particle_size_synth). estimator: "histogram"(기본 —— 항등식 D63³ = E_v[d³] 를 구간마다 "ln d 에 대해 균일" 로 적분, 분포의 형태를 가정하지 않음)/ "lognormal"(σ = ln(D84/D16)/2, D63 = D50 exp(1.5σ²)). 표에 입자 수가 없으므로 표본 구간은 내지 않는다(ci_bootstrap 는 None). coarse_share = E_v[d³] 중 D90 보다 위 구간이 차지하는 비율(거친 꼬리에 대한 의존 정도).
반환: cv(선택한 추정량), d63, 추정량별 cv_*·d63_*, sigma_ln, d_number_median(표본)/ d50_volume(표), particles_per_dose, n·n_eff, top1pct_share_d6(표본: 최대 1 % 입자가 Σd⁶ 에서 차지하는 비율), ci_bootstrap·ci_delta, estimator·source("sample" / "psd")·edge_corrected. Raises ValueError: 입자가 10 미만·비유한·비양수, 표가 깨짐(grind.particle_size_dx 와 같은 검사), frame 에 들어가지 않는 입자, 철자 오류.
• 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_dose_uniformity_from_grinding — py -3.11 examples/poc_dose_uniformity_from_grinding.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
doseunif)dose_cv_lognormal · grind_time_for_dose_cv
*Provenance: doseunif.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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