signal_features — ONED signal op

• データ種: signal → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.signal_features(x, rate=1.0) (実装を直接呼ぶなら import dsp; dsp.signal_features(x, rate=1.0)、台帳から引くなら ops1d.get("signal_features"))

使い方

異常検知向けの音響・振動の特徴量ベクトル: `rms、peak、crest_factor、zcr、spectral_centroid(Hz)、peak_freq(Hz)、bandwidth(Hz)。すべて有限 —— NaN / Inf の標本は ValueError` を上げ、NaN の特徴量を作らない。空の信号はゼロを返す。

> 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 three spectral entries are built on :func:spectrum, but every one of

them is a *ratio* of magnitudes (`argmax`, a magnitude-weighted mean, a

magnitude-weighted spread), so the raw `|rfft|` convention documented there

cancels out and these numbers are unaffected by it. `rms, peak` and

`crest_factor` are computed in the time domain and never touch the FFT.

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。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• (まだありません)

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

—

同カテゴリ(signal)

lowpass · highpass · bandpass · envelope · rms · local_std · quantize · companding_mu_law

*Provenance: dsp.py — ONED 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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