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)
*図なし: この op は beatcube を入力に取る。画像から始まる Studio のプログラムでは型が届かないので、下の「実行できる例」で使い方を見ること。*
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 :func: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 :mod:dsp` and
:mod:funct1d (`find_peaks, smooth_funct_1d_gauss, spectrum`)
apply to it directly.
Raises `ValueError: as :func: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.
• 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。
• (まだありません)
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
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_angle_3points · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal
*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)。*
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