transform_funct_1d — ONED `function` op

• Datenarten: signal → pairs

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.transform_funct_1d(y, mult_x=1.0, add_x=0.0, mult_y=1.0, add_y=0.0) (die Implementierung direkt: import funct1d; funct1d.transform_funct_1d(y, mult_x=1.0, add_x=0.0, mult_y=1.0, add_y=0.0); aus dem Register: ops1d.get("transform_funct_1d"))

Verwendung

> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.

Independent affine transform of x and y (HALCON `transform_funct_1d`).

Returns explicit pairs `(mult_x * i + add_x, mult_y * y[i] + add_y)` for

`i = 0..n-1. Note mult_x = 0` collapses the abscissa to a single

point (accepted; the result is then not a function of x).

:param y: 1-D function (may be empty).

:param mult_x, add_x, mult_y, add_y: finite affine coefficients.

:returns: `(n, 2) float64 array of (x, y)` pairs.

:raises ValueError: non-1-D / NaN / Inf input, or non-finite parameter.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• (noch keine)

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `pairs` als Eingabe)

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Gleiche Kategorie (`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 Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

transform_funct_1d — ONED function op