grind op• 데이터 종류: signal × scalar → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.ae_band_power(x, rate: 'float', f_lo: 'float' = 100000.0, f_hi: 'float' = 1000000.0, start: 'int' = 0, stop: 'int | None' = None, win: 'int' = 4096) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import grind; grind.ae_band_power(x, rate: 'float', f_lo: 'float' = 100000.0, f_hi: 'float' = 1000000.0, start: 'int' = 0, stop: 'int | None' = None, win: 'int' = 4096) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("ae_band_power"))
> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.
AE の帯域電力を 2 通りで出す(一方は公開の解析コードの定義、他方は `acoustics.stft` の密度スペクトル)。
• `power_fft: 窓なし FFT の振幅 2|X|/N の二乗を f_lo ≤ f ≤ f_hi` で足した値 [V²] (解析コードと同じ。正弦波の振幅 A なら A²)。
• `power_stft: acoustics.stft(scaling="density")` の内側のコマの PSD を帯域で積分した平均 [V²] (= 帯域の平均二乗)。
Parseval で `power_fft ≈ 2 · power_stft(振幅² は平均二乗の 2 倍)。比 ratio = power_fft / (2 power_stft)` を返す。
• `band_series / times: コマごとの帯域電力(スペクトログラムの帯の時間変化)、spectrogram_db` は表示用(帯に関係なく全帯域)。
`start / stop` は標本の切り出し(解析コードは雑音の区間を飛ばすため 200013 から)。
• 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.
• poc_powder_grinding_ae — py -3.11 examples/poc_powder_grinding_ae.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
grind)particle_size_read · particle_size_dx · particle_size_oversize · particle_size_synth · comminution_energy · comminution_law_fit · breakage_first_order_fit · replicate_compare
*Provenance: grind.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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