chronaxis.core.temporal_numpy
按列查找连续TRUE区间和真实边沿，再将匹配结果构造成事件。
输入为完整条件时间组；每批构造成int64时间、内部状态码和uint16诊断列。 布尔掩码找出TRUE区间起止和边沿，整数数组计算持续时长与确认时间。 Python循环负责输入装箱及按活动或匹配点生成Event，不逐点调用参考状态机。 持续候选及边沿前态跨批保留，空批不重置，只在真实会话终点收尾。 默认累计全部事件；主动drain_events仅转交当前输出，finish随后返回剩余未取走事件。 本模块依赖NumPy和核心模型，与参考检测共享协议检查及事件身份，检测算法 独立；不读取来源、不修改输入、不持有全局规则状态。
这是模块参考。日常调用先查公开API索引；下划线对象和嵌套函数供维护者查阅。签名来自固定源码，公开类构造签名经实际Python接口核对。
相关类型
ConditionTimeline、QualityFlag（源码别名Q）、Truth
对象导航
| 对象 | 用途 |
|---|---|
NumpyTemporalDetector |
保存一个规则在一个会话内的开放TRUE区间和边沿前态。 |
NumpyTemporalDetector.__init__ |
校验规则范围并创建全新run/边沿生命周期。 |
NumpyTemporalDetector.next_deadline_ns |
提供当前开放run的精确未确认deadline。 |
NumpyTemporalDetector._duration |
按布尔掩码寻找TRUE区间并计算门槛，只在活动边界构造事件。 |
NumpyTemporalDetector._edges |
比较前一连续状态与当前真实点状态，输出已知上升沿或下降沿。 |
NumpyTemporalDetector.push |
验证组序后批量检测，空批不改任何跨批状态。 |
NumpyTemporalDetector.drain_events |
转交当前未取走的最终事件，保留所有批量run和边沿业务状态。 |
NumpyTemporalDetector.finish |
处理过观测结束标记后结束检测，返回此前尚未取走的事件。 |
detect_numpy |
真实逐批NumPy检测完整条件轴，跨batch保存run/边沿。 |
导入与重导出来源（展开）
from .temporal import ConditionTimeline, make_event
from .temporal_reference import require_batch, require_detector
from .types import QualityFlag as Q, TruthNumpyTemporalDetector
保存一个规则在一个会话内的开放TRUE区间和边沿前态。
开放区间的起点、确认时间和诊断跨批保存；内部状态码0、1、2分别表示TRUE、 FALSE和UNKNOWN，只用于数组存储。会话跨度先经过检查，数组时间减法据此 保证范围安全。事件及生命周期属于当前实例，finish后不能继续输入。 start_only边沿候选由数组掩码定位，仅候选索引上的固定窗口抑制保留状态循环； blocked_until_ns跨批保存，到期不制造边沿，被抑制候选不排队。 drain_events只清空输出，不重置run/前态/抑制或EOF状态；未使用时finish行为不变。
NumpyTemporalDetector(rule, start_ns, end_ns, source_refs=(), *, record_clock=False)源码：src/chronaxis/core/temporal_numpy.py:22（行号属于 8904c2f744951857659abd40aaa3535d57faf53c）。
NumpyTemporalDetector.__init__
校验规则范围并创建全新run/边沿生命周期。
NumpyTemporalDetector.__init__(rule, start_ns, end_ns, source_refs=(), *, record_clock=False)参数
| 名称 | 数据类型 | 必填 | 省略时的值 | 用途、取值和效果 |
|---|---|---|---|---|
rule |
TemporalRule | 是 | 无 | 位置或关键字。rule、ns域和当前source_refs。 |
start_ns |
int | 是 | 无 | 位置或关键字。本次检测请求区间的开始，整数纳秒。 |
end_ns |
int | 是 | 无 | 位置或关键字。本次检测请求区间的结束，整数纳秒；连续时间不包含此端点。 |
source_refs |
tuple[SourceRef, ...] | 否 | () | 位置或关键字。本次事件依赖的原始数据位置。空元组表示没有附加来源定位，不影响事件的开始和结束时间。 |
record_clock |
bool | 否 | False | 仅关键字。True按实际记录带来的累计步进处理时限；False沿日志真实时间推进，不另存完整计算时间轴。 |
返回说明
None，没有共享参考实例或全局缓存。
异常说明
规则/范围/来源结构错误传播。
源码：src/chronaxis/core/temporal_numpy.py:33（行号属于 8904c2f744951857659abd40aaa3535d57faf53c）。
NumpyTemporalDetector.next_deadline_ns
提供当前开放run的精确未确认deadline。
NumpyTemporalDetector.next_deadline_ns装饰器：property。
读取属性，不使用调用括号。
参数说明
无；读取当前候选/规则及域。
返回说明
合法ns或None，域外deadline不wrap。
异常说明
无主动异常。
源码：src/chronaxis/core/temporal_numpy.py:59（行号属于 8904c2f744951857659abd40aaa3535d57faf53c）。
NumpyTemporalDetector._duration
按布尔掩码寻找TRUE区间并计算门槛，只在活动边界构造事件。
NumpyTemporalDetector._duration(ticks, times, states, diagnostic, advances=None)参数
| 名称 | 数据类型 | 必填 | 省略时的值 | 用途、取值和效果 |
|---|---|---|---|---|
ticks |
tuple[ConditionTick, ...] | 是 | 无 | 位置或关键字。已校验的完整时间组。 |
times |
numpy.ndarray[int64] | 是 | 无 | 位置或关键字。本批按时间递增的纳秒坐标，逐段检查持续时长是否达到规则要求。 |
states |
numpy.ndarray | 是 | 无 | 位置或关键字。与times等长的内部状态码：0为TRUE、1为FALSE、2为UNKNOWN。 |
diagnostic |
numpy.ndarray | 是 | 无 | 位置或关键字。与本批条件组对应的QualityFlag位值，记录完整依赖中的质量原因。 |
advances |
tuple[int, ...] | None | 否 | None | 位置或关键字。与本批完整时间组等长的非负计时增量；固定/DBC模式首组为0，实际时间模式必须为None。 |
返回说明
None: 更新本实例未结束区间、确认时间和最终事件，保留跨批状态。
异常说明
TypeError、ValueError或OverflowError: 事件模型检查失败。 MemoryError: 数组分配失败；不会丢弃输入继续计算。
边界说明
会话终点不创建新区间；达到门槛的已结束区间输出事件，未结束区间只 保存状态。输入会话跨度已证明可表示，数组时长及域内确认时间安全。
源码：src/chronaxis/core/temporal_numpy.py:75（行号属于 8904c2f744951857659abd40aaa3535d57faf53c）。
NumpyTemporalDetector._edges
比较前一连续状态与当前真实点状态，输出已知上升沿或下降沿。
NumpyTemporalDetector._edges(ticks, times, states, advances=None)参数
| 名称 | 数据类型 | 必填 | 省略时的值 | 用途、取值和效果 |
|---|---|---|---|---|
ticks |
tuple[ConditionTick, ...] | 是 | 无 | 位置或关键字。完整时间组，含实际更新证据。 |
times |
numpy.ndarray[int64] | 是 | 无 | 位置或关键字。本批纳秒时间轴，用于给上升沿、下降沿和初始化事件定时。 |
states |
numpy.ndarray | 是 | 无 | 位置或关键字。与times等长的状态码：0为TRUE、1为FALSE、2为UNKNOWN；比较相邻状态识别边沿。 |
advances |
tuple[int, ...] | None | 否 | None | 位置或关键字。与本批完整时间组等长的非负计时增量；固定/DBC模式首组为0，实际时间模式必须为None。 |
返回说明
None: 只遍历匹配索引构造点事件；start_only候选执行依赖前次接受触发的 抑制状态循环，实际边沿定位已数组化，不逐样本推进参考状态机。
异常说明
TypeError、ValueError或OverflowError: 事件模型检查失败。 MemoryError: 数组分配失败。
边界说明
纯计时器及观测结束不产生边沿；UNKNOWN不能当作FALSE。emit_initial 仅允许首次已知TRUE的实际更新产生初始化点。
源码：src/chronaxis/core/temporal_numpy.py:196（行号属于 8904c2f744951857659abd40aaa3535d57faf53c）。
NumpyTemporalDetector.push
验证组序后批量检测，空批不改任何跨批状态。
NumpyTemporalDetector.push(ticks, *, advances=None)参数
| 名称 | 数据类型 | 必填 | 省略时的值 | 用途、取值和效果 |
|---|---|---|---|---|
ticks |
tuple[ConditionTick, ...] | 是 | 无 | 位置或关键字。ticks完整ConditionTick tuple。 |
advances |
tuple[int, ...] | None | 否 | None | 仅关键字。与本批完整时间组等长的非负计时增量；固定/DBC模式首组为0，实际时间模式必须为None。 |
返回说明
本批新最终Event tuple；开放run保留实例状态。
异常说明
ValueError为finish后/回退/边界；布局模型错误传播。
本函数直接报告的具体错误：
ValueError：检测器已finish。
源码：src/chronaxis/core/temporal_numpy.py:254（行号属于 8904c2f744951857659abd40aaa3535d57faf53c）。
NumpyTemporalDetector.drain_events
转交当前未取走的最终事件，保留所有批量run和边沿业务状态。
NumpyTemporalDetector.drain_events()参数：无显式参数。
参数说明
无，读取本实例已经产生的events。
返回说明
Event tuple，连续排空允许返回空tuple。
异常说明
MemoryError为tuple构造失败；失败时输出列表保持原内容。
副作用说明
成功只清空events，候选/确认/诊断/前态/抑制及生命周期均不变。
源码：src/chronaxis/core/temporal_numpy.py:297（行号属于 8904c2f744951857659abd40aaa3535d57faf53c）。
NumpyTemporalDetector.finish
处理过观测结束标记后结束检测，返回此前尚未取走的事件。
NumpyTemporalDetector.finish()参数：无显式参数。
参数说明
无，不能补造EOF或触发额外扫描。
返回说明
尚未drain的Event tuple；未使用drain时仍是全部事件，ID/边界/质量不变。
异常说明
ValueError为缺terminal或重复finish。
本函数直接报告的具体错误：
ValueError：finish需真正terminal且不能重复。
源码：src/chronaxis/core/temporal_numpy.py:310（行号属于 8904c2f744951857659abd40aaa3535d57faf53c）。
detect_numpy
真实逐批NumPy检测完整条件轴，跨batch保存run/边沿。
detect_numpy(rule, timeline: ConditionTimeline, *, batch_rows=65536)参数
| 名称 | 数据类型 | 必填 | 省略时的值 | 用途、取值和效果 |
|---|---|---|---|---|
rule |
TemporalRule | 是 | 无 | 位置或关键字。当前时序规则，指定持续条件、边沿或start_only的检测要求。 |
timeline |
ConditionTimeline | 是 | 无 | 位置或关键字。完整条件时间轴，保留同一时刻原子更新、连续状态和终点证据。 |
batch_rows |
int | 否 | 65536 | 仅关键字。一次处理的完整时间组数量，必须是正整数；同一时间的更新不能拆到两个批次。 |
返回说明
稳定Event tuple；不是把reference包在NumPy入口。
异常说明
TypeError/ValueError为配置/批大小/模型，检测错误传播。
本函数直接报告的具体错误：
TypeError：detect需timeline及正int batch_rows。
源码：src/chronaxis/core/temporal_numpy.py:327（行号属于 8904c2f744951857659abd40aaa3535d57faf53c）。