spectral op• 데이터 종류: signal × signal × signal → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.lomb_scargle(t, y, freqs) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import mathspectral; mathspectral.lomb_scargle(t, y, freqs) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsmath.get("lomb_scargle"))
부등간격 시계열 (t, y)의 Lomb–Scargle 주기도(Scargle 1982의 시각 이동 τ 포함, 평균을 뺀 뒤).
P(f) = ½ [ (Σ y_c cos ω(t−τ))² / Σ cos² ω(t−τ) + (Σ y_c sin ω(t−τ))² / Σ sin² ω(t−τ) ], ω = 2πf, tan 2ωτ = Σ sin 2ωt / Σ cos 2ωt. f는 주파수(t의 단위의 역수). f = 0은 정의되지 않으므로 거부한다.
게이트: 등간격 표본에서는 푸리에 주파수 k/(NΔt)에서 |DFT|²/N과 일치한다. 반환값 {"freq", "power", "peak_freq"}.
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.
• spectral_tour — py -3.11 examples/spectral_tour.py
table 를 입력으로 받는 것)dynsys_poincare_section · dwt_inverse · chebyshev_eval_nd
spectral)ula_snapshots · music_doa · esprit_doa · n_sources_mdl · hilbert_analytic
*Provenance: mathspectral.py — MATH 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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