function op• Datenarten: signal → signal
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.derivate_funct_1d(y) (die Implementierung direkt: import funct1d; funct1d.derivate_funct_1d(y); aus dem Register: ops1d.get("derivate_funct_1d"))
> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.
First derivative by central differences (HALCON `derivate_funct_1d`).
Units are y per sample (the x-grid is the index): for a physical signal
sampled every `dt seconds, divide the result by dt`. Interior points
use the second-order central difference; the two boundary points use one-sided
differences (`numpy.gradient`).
:param y: 1-D function, at least 2 samples (a derivative needs a neighbour).
:returns: float64 array of the same length.
:raises ValueError: non-1-D / NaN / Inf input, or fewer than 2 samples.
• 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.
• poc_tree_ring_dendro — py -3.11 examples/poc_tree_ring_dendro.py
• poc_veiling_glare — py -3.11 examples/poc_veiling_glare.py
• signal_funct1d — py -3.11 examples/signal_funct1d.py
signal als Eingabe)create_funct_1d_array · create_funct_1d_pairs · smooth_funct_1d_gauss · smooth_funct_1d_mean · integrate_funct_1d · zero_crossings_funct_1d · local_min_max_funct_1d · abs_funct_1d
function)create_funct_1d_array · create_funct_1d_pairs · smooth_funct_1d_gauss · smooth_funct_1d_mean · integrate_funct_1d · zero_crossings_funct_1d · local_min_max_funct_1d · abs_funct_1d
*Provenance: funct1d.py — ONED Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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