function op• 데이터 종류: signal → signal
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.smooth_funct_1d_mean(y, size=3, iterations=1)(구현을 직접 호출하려면 import funct1d; funct1d.smooth_funct_1d_mean(y, size=3, iterations=1), 원장에서 가져오려면 ops1d.get("smooth_funct_1d_mean"))
> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.
Iterated moving-average smoothing (HALCON `smooth_funct_1d_mean`).
Applies a length-*size* uniform (box) filter *iterations* times with
`nearest` (edge-replicating) boundary handling. Repeated box filtering
approaches a Gaussian (central limit theorem).
:param y: 1-D function, at least 1 sample.
:param size: window length in samples; truncated to int, must be >= 1.
Even sizes are accepted but shift the window origin by half a sample
(scipy's origin convention) — prefer odd sizes for a symmetric window.
:param iterations: number of passes; truncated to int, must be >= 0.
`iterations=0` returns the (float64-coerced) input unchanged.
:returns: smoothed float64 array, same length as *y*.
:raises ValueError: non-1-D / NaN / Inf input, empty input, `size < 1`,
or `iterations < 0`.
• 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_weld_bead_profile — py -3.11 examples/poc_weld_bead_profile.py
• signal_funct1d — py -3.11 examples/signal_funct1d.py
signal 를 입력으로 받는 것)create_funct_1d_array · create_funct_1d_pairs · smooth_funct_1d_gauss · derivate_funct_1d · 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 · derivate_funct_1d · integrate_funct_1d · zero_crossings_funct_1d · local_min_max_funct_1d · abs_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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