signal op• Data kinds: signal → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.signal_features(x, rate=1.0) (implementation को सीधे call करना हो तो import dsp; dsp.signal_features(x, rate=1.0), registry से लेना हो तो ops1d.get("signal_features"))
anomaly detection के लिए संक्षिप्त acoustic/vibration feature vector: rms, peak, crest_factor, zcr, spectral_centroid (Hz), peak_freq (Hz), bandwidth (Hz)। सभी finite — NaN / Inf sample NaN feature बनाने के बजाय ValueError देता है; खाली signal -> शून्य।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
The three spectral entries are built on spectrum, but every one of them is a *ratio* of magnitudes (argmax, a magnitude-weighted mean, a magnitude-weighted spread), so the raw |rfft| convention documented there cancels out and these numbers are unaffected by it. rms, peak and crest_factor are computed in the time domain and never touch the FFT.
• 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।
• (अभी कुछ नहीं)
table को input के रूप में लेते हैं)—
signal)lowpass · highpass · bandpass · envelope · rms · local_std · quantize · companding_mu_law
*Provenance: dsp.py — ONED 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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