tb_fmcw_range_profile — 2D `typed` op

• 데이터 종류: beatcube → signal

• 호출: fullseye.apply(img, "tb_fmcw_range_profile", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

tb_fmcw_range_profile: input → output

*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*

*노브 a 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*

*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*

단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):

▸ tb_fmcw_range_profile: stages (docs site)

다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):

▸ tb_fmcw_range_profile: other inputs (docs site)

사용법

거리(range) 전용 프로파일: 빠른 시간(fast-time) FFT 크기를 나머지 축에 대해 평균한 값.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

The 1-D marginal of :func:range_doppler_map — what a static scene needs,

and what a single chirp can give. Magnitudes are averaged (never the complex

values) over chirps and antennas, so the average is independent of the

target's velocity and angle: `|FFT|` does not rotate with the Doppler

phase, only the phase does.

Bin `j is j * c*f_s/(2*S*N_s) metres. With normalize=True` a

bin-centred target of amplitude `a peaks at exactly a`.

*chirp* / *antenna* select one slice instead of averaging. Returns a 1-D

float64 array of length `n_samples — a plain signal, so :mod:dsp` and

:mod:funct1d (`find_peaks, smooth_funct_1d_gauss, spectrum`)

apply to it directly.

Raises `ValueError: as :func:range_doppler_map`, plus an

out-of-bounds *chirp* index.

Typed bridge of the rangedoppler op `fmcw_range_profile into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. This op has no tunable parameter; a and b` are unused.

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.

Studio에서 시도하기

아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.

img_to_beatcube 0.50 0.50
tb_fmcw_range_profile 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

아래 예제는 원래의 대장 op fmcw_range_profile를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).

• fmcw_range_doppler — py -3.11 examples/fmcw_range_doppler.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`signal` 를 입력으로 받는 것)

identity · tb_create_funct_1d_array · tb_smooth_funct_1d_gauss · tb_smooth_funct_1d_mean · tb_derivate_funct_1d · tb_integrate_funct_1d · tb_zero_crossings_funct_1d · tb_abs_funct_1d

같은 카테고리(`typed`)

tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample

*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

tb_fmcw_range_profile — 2D typed op

사용법