transform op• Data kinds: image2d → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.dwt_transform(x, *, order: 'int' = 2, levels: 'int' = 1, axes=None) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import mathtransforms; mathtransforms.dwt_transform(x, *, order: 'int' = 2, levels: 'int' = 1, axes=None) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsmath.get("dwt_transform"))
Daubechies dbN का multi-level, N-dimensional discrete wavelet transform (periodic boundary पर exact रूप से orthonormal)।
Args:
x: real array (1-D signal, 2-D image, 3-D volume)। transform होने वाले हर axis की लंबाई 2^levels का गुणज है।
order: dbN का N (1 = Haar)।
levels: levels की संख्या। हर level पर approximation (सभी axes पर low-pass) को और बाँटा जाता है।
axes: transform करने वाले axes (छोड़ने पर सभी axes)।
Returns:
approx अंतिम approximation, details = हर level का एक dict (keys हर axis के लिए 'a'/'d' का क्रम हैं, जैसे 2-D के लिए 'ad', 'da', 'dd'), energy_in, energy_out (Parseval से बराबर), order, levels, axes। पूरा परिणाम dwt_inverse को देने पर मूल फिर से बन जाता है।
mathops के सभी ops गणना से पहले input की जाँच करते हैं (कुछ भी चुपचाप पास नहीं होता):
• complex input से ValueError — float64 में ज़बरदस्ती बदलने पर imaginary part चुपचाप छूट जाता है (numpy केवल ComplexWarning देता है और "सही दिखने वाला पर गलत" real number लौटाता है)। .real/.imag/abs() स्पष्ट रूप से लिखें, या complex data संभालने वाले complexops का उपयोग करें।
• masked array (masked elements वाला) से ValueError — mask हटाकर नीचे के raw values इस्तेमाल करने वाला implicit conversion अस्वीकार है। भरना है या हटाना है, यह स्पष्ट रूप से बताएँ।
• हर input पर NaN/Inf से ValueError (गिनती बताकर अस्वीकार — क्योंकि यह पूरे परिणाम में फैल जाता है)।
• Shape सख़्त है: 1-D और 2-D को implicit रूप से promote या broadcast नहीं किया जाता (vector slot में matrix या matrix slot में vector देने पर ValueError; reshape स्पष्ट रूप से करें)।
• Size की सीमा: matrix लेने वाले ops और stat_histogram के bins, mathops.MAX_ELEMENTS (2^26 ≈ 6.7 करोड़ elements) से अधिक होने पर ValueError देते हैं।
• 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।
• transforms_tour — py -3.11 examples/transforms_tour.py
table को input के रूप में लेते हैं)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 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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