tb_spad_deadtime_correct — 2D `typed` op

• 데이터 종류: counts → counts

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

tb_spad_deadtime_correct: 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 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):

▸ tb_spad_deadtime_correct: knob a sweep (docs site)

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

단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):

▸ tb_spad_deadtime_correct: stages (docs site)

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

▸ tb_spad_deadtime_correct: other inputs (docs site)

사용법

데드타임으로 왜곡된 측정 속도로부터 실제 광자율을 복원.

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

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.

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_counts 0.50 0.50
tb_spad_deadtime_correct 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

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

• photon_timeresolved — py -3.11 examples/photon_timeresolved.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`counts` 를 입력으로 받는 것)

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

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_spad_deadtime_correct — 2D typed op

사용법