typed op• Datenarten: signal → signal
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_weighting_response", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
*Regler a ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):
▸ tb_weighting_response: stages (docs site)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_weighting_response: other inputs (docs site)
Die A-/C-/Z-Frequenzbewertungskurve in dB bei den gegebenen Frequenzen.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
Computed from the four pole frequencies that *define* the networks and
normalised so that the response at 1 kHz is exactly 0 dB by construction
— the curve is divided by its own value at 1 kHz rather than having a
published offset constant added to it. That is why the tests can assert
equality at 1 kHz to 0.0 rather than to a tolerance, and why no standard's
table of attenuations appears anywhere in this repository.
The response depends on `f only through f**2`, so it is an even
function and negative frequencies are evaluated at `|f|` — that is the
definition, not a repair. `f = 0` has zero response (both curves have a
zero at DC) and is reported as `floor_db rather than -inf`.
Measured (computed, then printed — these are outputs, not transcriptions):
======== ========= =========
f (Hz) A (dB) C (dB)
======== ========= =========
10 -70.4304 -14.3300
31.5 -39.5250 -3.0305
100 -19.1428 -0.2996
1000 0.0000 0.0000
4000 0.9633 -0.8260
10000 -2.4918 -4.4055
20000 -9.3469 -11.2786
======== ========= =========
`A(1000) and C(1000) are exactly 0.0` — the Python float, not a
rounding — because of the construction. The low-frequency asymptote is a
closed form and is asserted in the tests: `A` falls at exactly
80 dB/decade as `f -> 0 (f**4 over three constants) and C` at
exactly 40 dB/decade (`f**2`). Measured between 0.001 and 0.01 Hz with the
floor lowered out of the way: 79.999998 and 39.999998 dB/decade.
That last caveat is real and is why the floor is an argument: with the
default `floor_db = -200` the A curve reaches the floor below about
0.35 Hz (unfloored, `A(0.1) = -228.55` dB), so the asymptote measured
against the default floor comes out as 0.0 dB/decade between 0.01 and
0.1 Hz — a clamp, correctly reported, that would look like a bug if the
floor were not visible.
Returns a float64 array the same shape as *freqs*.
Raises `ValueError`: a non-1-D / non-finite / complex / masked
`freqs, an unknown kind`.
Typed bridge of the acoustics op `weighting_response into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. This op has no tunable parameter; a and b` are unused.
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
img_to_signal 0.50 0.50 tb_weighting_response 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op weighting_response auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• acoustic_condition_monitoring — py -3.11 examples/acoustic_condition_monitoring.py
signal als Eingabe)identity · tb_create_funct_1d_array · tb_smooth_funct_1d_gauss · tb_smooth_funct_1d_mean · tb_derivate_funct_1d · tb_integrate_funct_1d · tb_zero_crossings_funct_1d · tb_abs_funct_1d
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 Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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