change op• Datenarten: signal → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.spc_cusum(signal, target, k=0.5, h=5.0) (die Implementierung direkt: import spc; spc.spc_cusum(signal, target, k=0.5, h=5.0); aus dem Register: opsspc.get("spc_cusum"))
> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.
Tabular CUSUM chart for individual measurements.
`signal` is a 1-D series of individual measurements. With a reference value
`target, a slack k` (in the same units as the measurements — commonly half
the shift you want to catch) and a decision interval `h`::
C+_i = max(0, C+_{i-1} + (x_i - target) - k)
C-_i = max(0, C-_{i-1} - (x_i - target) - k)
starting from `C+_0 = C-_0 = 0, alarming at index i when C+_i > h` or
`C-_i > h. Returns a dict with the c_plus / c_minus` arrays, the
integer `alarms indices, the first alarm index (or -1`), and the echoed
`target / k / h`.
Ground truth (pinned in the tests): a series constant at `target` keeps
`C+ == C- == 0; after a sustained upward step of size d > k` the upper sum
grows at exactly `d - k` per sample.
Raises `ValueError`: a non-1-D / empty *signal*, a non-finite
*target* / *k* / *h*, a negative *k*, or a non-positive *h*.
• 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_spc — py -3.11 examples/poc_spc.py
table als Eingabe)—
change)*Provenance: spc.py — SPC Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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