fly_hex_quantize — FLYVISION `sample` op

• 데이터 종류: signal → signal

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.fly_hex_quantize(signal, bits=3, mode='log', contrast=0.2)(구현을 직접 호출하려면 import flyvision; flyvision.fly_hex_quantize(signal, bits=3, mode='log', contrast=0.2), 원장에서 가져오려면 opsflyvision.get("fly_hex_quantize"))

사용법

낱눈 신호를 눈과 같은 방식으로 양자화한다: 로그 압축한 뒤 낱눈당 n비트(mode="onoff"는 ON / OFF의 2채널).

겹눈은 태생적으로 양자화기다. 한쪽 눈에 약 800 개의 낱눈(간격 4.6°)이 있고, 광수용기는 강도를 로그 압축해 평균에 적응하며, 라미나의 L1 / L2 가 평균으로부터의 편차를 ON 과 OFF 로 나눈다. 이 op 는 그 예산을 재현하여, 하류 모델(reservoir · 망막 부위 대응 검사)에 "정말로 몇 비트가 필요한가"를 물을 수 있게 한다.

겹눈은 태생적으로 양자화기다: 한쪽 눈에 약 800 개의 낱눈이 4.6 deg 간격으로 있고, 광수용기는 강도를 로그 압축해 평균에 적응하며, 라미나 세포(L1/L2)는편차를 ON 과 OFF 채널로 나눈다. 이 op 는 그 예산을 재현하여, 하류 모델(reservoir, 망막 부위 대응 검사)에 정말로 몇 비트가 필요한지 물을 수 있게 한다.

Parameters

signal : (n,) float

낱눈마다의 강도 >= 0(fly_hex_resample 의 출력).

bits : int

1..8 단계 = 2**bits(mode="onoff" 에서는 무시: 출력은 아래의 부호 있는 쌍).

mode : str

"log": 평균에 대해 log1p 압축하고, 가장 어두운 낱눈을 0 으로 옮긴 뒤,

압축된 범위에서 균일하게 단계화; "linear": [0, max] 에서 균일하게 단계화; "onoff": 평균으로부터의 편차를

contrast 에 대해 상대화해 [-1, 1] 로 자르고 2 * n 개의 값 [ON..., OFF...] 로 반환

(ON = 양의 부분, OFF = 음의 부분), 각각 >= 0.

contrast : float

ON/OFF 채널을 포화시키는 Michelson 식 대비(mode="onoff" 에서만).

Returns

(n,) float, 범위 [0, 1] (단계 / (2**bits - 1)); "onoff" 에서는 (2n,), 범위 [0, 1].

Notes

비유한 또는 음의 입력은 거부한다. 상수 신호는 전부 0 으로 양자화된다("log" / "onoff") —— 부호화할 대비가 없다.

자세한 사용 가이드

• fly_vision 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_eye_to_brain — py -3.11 examples/poc_eye_to_brain.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`signal` 를 입력으로 받는 것)

fly_emd_response · fly_lgmd_eta · fly_tau_from_expansion · fly_dsi

같은 카테고리(`sample`)

fly_hex_resample

*Provenance: flyvision.py — FLYVISION 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

fly_hex_quantize — FLYVISION sample op

사용법