ae_band_power — DRIVE grind op

• データ種: signal × scalar → table

• 呼び出し: 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' (実装を直接呼ぶなら 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'、台帳から引くなら opsdrive.get("ae_band_power"))

使い方

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)。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_powder_grinding_ae — py -3.11 examples/poc_powder_grinding_ae.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

同カテゴリ(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 operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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