wave_dominant_frequency — MATH wave op

• Datenarten: image2d → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.wave_dominant_frequency(image, window='hann') (die Implementierung direkt: import mathops; mathops.wave_dominant_frequency(image, window='hann'); aus dem Register: opsmath.get("wave_dominant_frequency"))

• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)

Verwendung

Liefert Frequenz, Periode und Richtung der stärksten Periodizität eines Bildes (größter Nicht-DC-Peak der 2-D-FFT) (table).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

平均を引き、window="hann"(既定)なら 2-D の Hann 窓を掛けてから fft2 のパワーの最大(DC は除く)を探し、山の 3 点に対数の放物線を行・列それぞれで当ててビンより細かく読む(wave_fringe_period の 2-D 版。あちらは 1 軸の周期だけ)。window="none" は窓を掛けない(周期が画像幅にちょうど整数個入るときだけ厳密)。

返す dict: fx / fy(列方向・行方向の空間周波数 [cycles/px]、山は fx >= 0 の半平面に揃える)、freq_cpp(hypot(fx, fy))、period_px(1 / freq_cpp)、angle_deg(波数ベクトルの向き = 縞に垂直な向き。+列から +行へ回る角で [0, 180)。縞 cos(2π(x cosθ + y sinθ)/p) なら θ)、peak_fraction(山のビンとその鏡像が DC 以外の全パワーに占める割合 = 周期の確からしさ)、window。

★前提: 照明むらのような低周波は山を奪う(画像より長い周期は DC の隣に出る)。むらがある画像は先に背景を引くか高域通過を掛けること。

空の入力(image が 0 要素)は ValueError。拒否(ValueError): 2-D でない、どちらかの辺が 8 画素未満、非有限の値、平らな画像(周期が無い)、未知の window。

Familienweiter Eingabevertrag (fail-closed)

Jeder mathops-Operator prüft seine Eingabe vor der Berechnung (nichts rutscht stillschweigend durch):

• Komplexe Eingaben lösen ValueError aus — die Umwandlung nach float64 verwirft den Imaginärteil stillschweigend (numpy meldet nur eine ComplexWarning und liefert eine plausibel aussehende, falsche reelle Zahl). Schreiben Sie .real/.imag/abs() explizit oder nutzen Sie complexops.

• Masked Arrays mit maskierten Elementen lösen ValueError aus — die implizite Umwandlung, die die Maske abstreift und die Rohwerte darunter verwendet, wird abgelehnt. Geben Sie explizit an, ob gefüllt oder verworfen wird.

• NaN/Inf löst bei jeder Eingabe ValueError aus (mit Anzahl abgelehnt — es pflanzt sich durch das gesamte Ergebnis fort).

• Formen sind strikt: 1-D und 2-D werden nie implizit hochgestuft oder gebroadcastet (eine Matrix im Vektor-Slot oder ein Vektor im Matrix-Slot löst ValueError aus; reshapen Sie explizit).

• Größenobergrenze: Operatoren, die eine Matrix nehmen, sowie die stat_histogram-Bins lösen jenseits von mathops.MAX_ELEMENTS (2^26 ≈ 67 Mio. Elemente) ValueError aus.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie math_metrology

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• wave_dominant_frequency_grating — py -3.11 examples/wave_dominant_frequency_grating.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen table als Eingabe)

dynsys_poincare_section · dwt_inverse · chebyshev_eval_nd

Gleiche Kategorie (wave)

wave_membrane_mode · wave_mode_frequencies · wave_nodal_lines · wave_two_slit · wave_fringe_period · wave_grating_orders


*Provenance: mathops.py — MATH Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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