tb_spad_deadtime_correct — 2D `typed` op

• データ種: counts → counts

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tb_spad_deadtime_correct", 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)

tb_spad_deadtime_correct: input → output

*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 を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

▸ tb_spad_deadtime_correct: knob a sweep (docs site)

*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_spad_deadtime_correct: 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_spad_deadtime_correct: other inputs (docs site)

使い方

不感時間（dead time）で歪んだ測定光子レートから、真の光子レートを復元する。

> 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。

The exact inverse of the non-paralysable law of

:func:spad_deadtime_apply::

n = m / (1 - m*tau)

A round trip `apply -> correct` is exact to machine precision (measured max

elementwise relative error 6.0e-16 over 2000 rates spanning 1e3 to 5e7 Hz at

`tau = 50 ns`, where the measured rate reaches 71.4% of the 20 MHz

saturation rate).

There is deliberately no paralysable inverse. `m = n*exp(-n*tau)` is not

injective — every measured rate below the maximum `1/(e*tau)` corresponds to

*two* true rates, one below and one above `1/tau` — so returning one of them

would be a fabrication dressed as a correction. Resolve the branch with an

independent measurement (e.g. an attenuator step) and invert it yourself.

*measured_hz* is a 1-D array of measured rates in counts per second;

*dead_time_ns* the dead time in nanoseconds (default 50, the same

placeholder :func:spad_deadtime_apply uses — replace it with the

datasheet value). Returns the corrected true rates as a float64 1-D array.

Raises `ValueError`: negative, non-finite or non-1-D *measured_hz*, a

non-positive *dead_time_ns*, and — instead of returning `inf` or a negative

rate — any measured rate at or above the saturation rate `1/tau`, which no

non-paralysable detector can ever produce.

Typed bridge of the photon op `spad_deadtime_correct into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. a drives dead_time_ns (default 50); b` is unused.

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

Studio で試す

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_counts 0.50 0.50
tb_spad_deadtime_correct 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

次の例は元の台帳 op spad_deadtime_correct 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)。

• photon_timeresolved — py -3.11 examples/photon_timeresolved.py

型が繋がる次の op(`counts` を入力に取れる)

identity · tb_spad_deadtime_apply · tb_tcspc_coates_correct · tb_tcspc_irf_convolve · tb_tcspc_background_subtract · tb_dtof_depth · tb_countrate_to_counts · tb_counts_to_countrate

同カテゴリ(`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)。*

tb_spad_deadtime_correct — 2D typed op

使い方