ula_snapshots — MATH `spectral` op

• Datenarten: signal → matrix

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.ula_snapshots(angles_deg=(10.0, 16.0), n_elements: 'int' = 8, n_snapshots: 'int' = 200, *, spacing: 'float' = 0.5, snr_db: 'float | None' = None, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import mathspectral; mathspectral.ula_snapshots(angles_deg=(10.0, 16.0), n_elements: 'int' = 8, n_snapshots: 'int' = 200, *, spacing: 'float' = 0.5, snr_db: 'float | None' = None, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsmath.get("ula_snapshots"))

Verwendung

Erzeugt die komplexen Snapshots (M, K), die ein gleichförmiges lineares Array empfängt (eine Eingabe, deren Antwort für die Einfallsrichtungsschätzung feststeht).

Ein unabhängiges komplexes Gauß-Signal pro Quelle (unkorreliert). Mit snr_db wird pro Element weißes Rauschen addiert (None = kein Rauschen).

Familienweiter Eingabevertrag (fail-closed)

Jeder mathops-Operator prüft seine Eingabe vor der Berechnung (nichts rutscht stillschweigend durch):

• Komplexe Eingaben lösen ValueError aus — die Umwandlung nach float64 verwirft den Imaginärteil stillschweigend (numpy meldet nur eine ComplexWarning und liefert eine plausibel aussehende, falsche reelle Zahl). Schreiben Sie .real/.imag/abs() explizit oder nutzen Sie complexops.

• Masked Arrays mit maskierten Elementen lösen ValueError aus — die implizite Umwandlung, die die Maske abstreift und die Rohwerte darunter verwendet, wird abgelehnt. Geben Sie explizit an, ob gefüllt oder verworfen wird.

• NaN/Inf löst bei jeder Eingabe ValueError aus (mit Anzahl abgelehnt — es pflanzt sich durch das gesamte Ergebnis fort).

• Formen sind strikt: 1-D und 2-D werden nie implizit hochgestuft oder gebroadcastet (eine Matrix im Vektor-Slot oder ein Vektor im Matrix-Slot löst ValueError aus; reshapen Sie explizit).

• Größenobergrenze: Operatoren, die eine Matrix nehmen, sowie die stat_histogram-Bins lösen jenseits von mathops.MAX_ELEMENTS (2^26 ≈ 67 Mio. Elemente) ValueError aus.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie math_metrology

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• spectral_tour — py -3.11 examples/spectral_tour.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `matrix` als Eingabe)

mat_solve · mat_lstsq · mat_svd · mat_eigh · mat_pinv · mat_cond · mat_lu · mat_qr

Gleiche Kategorie (`spectral`)

lomb_scargle · music_doa · esprit_doa · n_sources_mdl · hilbert_analytic

*Provenance: mathspectral.py — MATH Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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