grind op• Data kinds: signal × scalar → table
• Call: 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' (implementation को सीधे call करना हो तो 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', registry से लेना हो तो opsdrive.get("ae_band_power"))
AE की band power 2 तरीकों से निकालता है (एक प्रकाशित analysis code की परिभाषा से, दूसरा acoustics.stft के density spectrum से)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
• 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)。
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_powder_grinding_ae — py -3.11 examples/poc_powder_grinding_ae.py
table को input के रूप में लेते हैं)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 operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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