typed op• データ種: beatcube → image
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tb_range_doppler_map", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)
*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*
*つまみ a は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*
*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*
段階(前置きの op → この op。左から順):
▸ tb_range_doppler_map: stages (docs site)
別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):
▸ tb_range_doppler_map: other inputs (docs site)
ビートキューブの2次元FFT -> `(n_doppler, n_range)` の振幅マップ。
> 以下の詳細説明は原文のままです —— 要約と見出しは訳出済み。
Fast time transforms to range (last axis, not shifted: bin `j` is
`j * c*f_s/(2*S*N_s)` metres, and a physical range is always positive so
the whole `[0, f_s)` band is used). Slow time transforms to velocity
(middle axis, `fftshift`ed so the map is centred on zero velocity: bin
`i is (i - N_c//2) * lambda/(2*N_c*T_c)` metres per second, positive =
receding).
The antenna axis is collapsed by *combine*: `"incoherent"` (default) is the
mean of the magnitudes, which is angle independent and therefore the
right default for detection; `"coherent"` is the magnitude of the mean,
i.e. a beam pointed at boresight, which attenuates an off-boresight target on
purpose. `antenna=k uses element k` alone. For a single-element cube
all three agree exactly.
`normalize=True divides by N_c * N_s`, so a bin-centred target of
amplitude `a peaks at exactly a` (measured: 1.0 for a unit target,
absolute error 0.0). The default `False` keeps the raw FFT magnitude.
No window is applied — compose :func:fmcw_window_apply first if you want
one. The output is a plain 2-D float64 array, so every 2-D operator in
Fullseye (threshold, morphology, labelling, blob measurement — the pieces a
CFAR detector is made of) applies to it directly.
Raises `ValueError`: a real-valued cube (it would put a mirror ghost of
every target at a fabricated range), fewer than 2 chirps or 2 samples, an
out-of-range *antenna* index, an unknown *combine*, a cube over the element
cap, an FFT that overflows to NaN, or NaN/Inf on the way in.
Typed bridge of the rangedoppler op `range_doppler_map 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.
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。
img_to_beatcube 0.50 0.50 tb_range_doppler_map 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
次の例は元の台帳 op range_doppler_map を呼ぶもの。この橋渡し op は同じ実装を fn(v, a, b) 規約に合わせただけなので、挙動はそのまま当てはまる(呼び出し形だけ違う)。
• fmcw_range_doppler — py -3.11 examples/fmcw_range_doppler.py
image を入力に取れる)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
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 operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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