spectrogram — ONED signal op

• 데이터 종류: signal → image2d

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.spectrogram(x, rate=1.0, win=256, hop=None)(구현을 직접 호출하려면 import dsp; dsp.spectrogram(x, rate=1.0, win=256, hop=None), 원장에서 가져오려면 ops1d.get("spectrogram"))

• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.spectrogram(...) 는 **선언된 out 형 image2d 의 값만** 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.spectrogram.raw(...) 를 쓰거나 dsp.spectrogram 를 직접 호출하세요.

• 실제 반환: (freqs, times, S) — S が本体

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

STFT magnitude spectrogram -> `(freqs, times, S) with S` shape

`(n_freqs, n_frames). Hann-windowed; *hop* defaults to win//2`.

**Same raw convention as :func:spectrum, but a different divisor.** Each

column is the unnormalised `|rfft(frame * hann(win))|`, so it is not an

amplitude either — and dividing by `2/win` is *wrong* here, because the

Hann window has already thrown away part of the signal. The correct one-sided

amplitude conversion divides by the window's coherent gain::

w = np.hanning(win)

amp = S * (2.0 / w.sum()) # bins 1 .. win/2-1; DC / Nyquist: 1/w.sum()

Measured on a unit sine at a bin centre (`rate = 16000` Hz, 1000 Hz,

amplitude exactly 1.0, `win = 256`): the raw column peak is

`63.7497786196906; * 2/win gives 0.49804514546633283` (too small by

exactly the Hann coherent gain `sum(w)/win = 0.498046875`), while

`* 2/sum(w) gives 0.9999965273676957`. Only the second one is the

amplitude that was actually in the signal.

Peak *positions*, frame-to-frame ratios and any dB *difference* are unaffected

by either factor. This function returns magnitudes only — the phase is

discarded, so it cannot be inverted; use `acoustics.stft / acoustics.istft`

for a round-trip.

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.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• acoustic_condition_monitoring — py -3.11 examples/acoustic_condition_monitoring.py

타입이 이어지는 다음 연산자(image2d 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(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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