typed op• 데이터 종류: signal → signal
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_weighting_response", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
*노브 a 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ tb_weighting_response: stages (docs site)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_weighting_response: other inputs (docs site)
주어진 주파수에서의 A / C / Z 주파수 가중 곡선(단위: dB).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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.
• 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.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
img_to_signal 0.50 0.50 tb_weighting_response 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
아래 예제는 원래의 대장 op weighting_response를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• acoustic_condition_monitoring — py -3.11 examples/acoustic_condition_monitoring.py
signal 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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