signal op• 데이터 종류: signal → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.signal_features(x, rate=1.0)(구현을 직접 호출하려면 import dsp; dsp.signal_features(x, rate=1.0), 원장에서 가져오려면 ops1d.get("signal_features"))
> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.
A compact acoustic/vibration feature vector for anomaly detection:
`rms, peak, crest_factor, zcr, spectral_centroid` (Hz),
`peak_freq (Hz), bandwidth` (Hz). All finite — a NaN / Inf sample raises
`ValueError` rather than producing NaN features; empty signal -> zeros.
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.
• 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.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• (아직 없음)
table 를 입력으로 받는 것)—
signal)lowpass · highpass · bandpass · envelope · rms · local_std · quantize · companding_mu_law
*Provenance: dsp.py — ONED 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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