transform op• 데이터 종류: image2d → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.dct_transform(x, *, axes=None, inverse: 'bool' = False) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import mathtransforms; mathtransforms.dct_transform(x, *, axes=None, inverse: 'bool' = False) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsmath.get("dct_transform"))
정규직교 DCT-II(inverse=True이면 DCT-III = 역변환)를 N차원으로.
Args:
x: 임의 차원의 실수 배열(신호·영상·볼륨).
axes: 변환할 축(생략하면 모든 축).
inverse: True이면 계수로부터 원래대로 되돌린다.
Returns:
coeffs(같은 형태), energy(Σx², 정규직교이므로 변환 전후에 같음 = Parseval), compaction = 큰 순서로 나열한 계수의 에너지 누적 비율(상위 1%가 몇 할을 갖는가가 JPEG의 이유).
게이트는 정의식 C[k, n] = √(2/N)·c_k·cos(π(2n+1)k / 2N)의 행렬과 일치하는 것·역변환으로 1e-12 이내로 돌아오는 것.
mathops 의 모든 연산자는 입력을 검증한 뒤에 계산합니다(조용히 통과시키지 않습니다):
• complex 입력은 ValueError —— float64 로의 강제 변환은 허수부를 조용히 버립니다(numpy 는 ComplexWarning 만 내고 「그럴듯하게 틀린」 실수를 돌려줍니다). .real/.imag/abs() 를 명시하거나 복소수를 다루는 complexops 를 쓰세요.
• masked 요소가 있는 masked array 는 ValueError —— 마스크를 벗겨 아래 원값을 쓰는 암묵 변환을 거부합니다. 채울지 버릴지를 명시하세요.
• NaN/Inf 는 모든 입력에서 ValueError(개수를 명시하고 거부 —— 결과 전체로 전파되므로).
• 형상은 엄격: 1-D 와 2-D 를 암묵적으로 승격·브로드캐스트하지 않습니다(vector 슬롯에 matrix, matrix 슬롯에 vector 는 ValueError. reshape 를 명시하세요).
• 크기 상한: 행렬을 받는 연산자와 stat_histogram 의 bins 는 mathops.MAX_ELEMENTS(2^26 ≈ 6700 만 요소)를 넘으면 ValueError.
• 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.
• transforms_tour — py -3.11 examples/transforms_tour.py
table 를 입력으로 받는 것)dynsys_poincare_section · dwt_inverse · chebyshev_eval_nd
transform)abel_transform · abel_inverse · abel_inverse_image · abel_revolve · hankel_transform · tf_poles_zeros · tf_freq_response · tf_impulse_response
*Provenance: mathtransforms.py — MATH 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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