quality op• Datenarten: image2d → measurement
• Aufruf: import astrostack; astrostack.noise_sigma(image, method='mad', kappa=3.0, iters=5) (oder opsastrostack.get("noise_sigma"))
Schätzt die Hintergrundrausch-Sigma robust (eine reelle Zahl, die die Sterne nicht verderben können).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
*method* `"mad" は中央絶対偏差の 1.4826` 倍(正規分布のときに標準偏差と
一致する定数)。`"clip" は対称な κ-σ クリップを iters` 回。星は上側だけの
外れ値なので、素の `std` を使うと星が明るいほど「雑音」が大きくなる
—— 128x128 に 40 星(フラックス 3e3〜4e4 e-)、真の背景 σ が
`sqrt(100 + 36) = 11.662 のフレームでの実測: 素の np.std` は
175.43(真値の 15.0 倍)、`method="mad"` は 13.804(+18.4 %)、
`method="clip"` は 12.349(+5.9 %)。MAD が 1 % で当たるのは星がまばらな
ときだけで、混み合った視野では星の裾が背景に効く —— そこまで要求する
なら `"clip" を選ぶこと。桁が違うのは std` だけで、そこが要点。
`sqrt(N)` 則を絵にするとき図に載せる数値は、すべてこの op の返り。
Returns `float`(*image* と同じ単位)。
Raises `ValueError`: 2-D でない / 非有限を含む / *method* が
:data:NOISE_METHODS にない場合。
• 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.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• acoustic_condition_monitoring — py -3.11 examples/acoustic_condition_monitoring.py
• astro_stacking — py -3.11 examples/astro_stacking.py
• poc_star_astrometry — py -3.11 examples/poc_star_astrometry.py
measurement als Eingabe)—
quality)*Provenance: astrostack.py — ASTROSTACK Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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