distance_funct_1d — ONED function op

• 데이터 종류: signal × signal → measurement

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.distance_funct_1d(y1, y2, mode='max') -> 'float'(구현을 직접 호출하려면 import funct1d; funct1d.distance_funct_1d(y1, y2, mode='max') -> 'float', 원장에서 가져오려면 ops1d.get("distance_funct_1d"))

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

Distance between two functions on the same grid (HALCON `distance_funct_1d`).

`mode="max" is the Chebyshev / sup distance max |y1 - y2|`;

`mode="mean"` the mean absolute difference. Both are symmetric and zero

iff the functions are identical.

:param y1: 1-D function, at least 1 sample.

:param y2: 1-D function, same length as *y1* (unequal lengths raise —

pointwise distance is undefined across different grids; silent numpy

broadcasting is explicitly rejected).

:param mode: `"max" or "mean"` (anything else raises).

:raises ValueError: non-1-D / NaN / Inf input, empty input, length mismatch,

or unknown *mode*.

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• signal_funct1d — py -3.11 examples/signal_funct1d.py

타입이 이어지는 다음 연산자(measurement 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(function)

create_funct_1d_array · create_funct_1d_pairs · smooth_funct_1d_gauss · smooth_funct_1d_mean · derivate_funct_1d · integrate_funct_1d · zero_crossings_funct_1d · local_min_max_funct_1d

*Provenance: funct1d.py — ONED 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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