ae_band_power — DRIVE grind op

• 資料種類:signal × scalar → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.ae_band_power(x, rate: 'float', f_lo: 'float' = 100000.0, f_hi: 'float' = 1000000.0, start: 'int' = 0, stop: 'int | None' = None, win: 'int' = 4096) -> 'dict'(要直接呼叫實作,import grind; grind.ae_band_power(x, rate: 'float', f_lo: 'float' = 100000.0, f_hi: 'float' = 1000000.0, start: 'int' = 0, stop: 'int | None' = None, win: 'int' = 4096) -> 'dict';從台帳取用則 opsdrive.get("ae_band_power"))

用法

以 2 種方式計算 AE 的頻帶功率(一種依公開分析程式碼的定義，另一種用 acoustics.stft 的密度譜)。

• power_fft: 不加窗 FFT 振幅 2|X|/N 的平方在 f_lo ≤ f ≤ f_hi 範圍內加總的值 [V²] (與分析程式相同。振幅為 A 的正弦波則為 A²)。

• power_stft: 將 acoustics.stft(scaling="density") 內側各幀的 PSD 在頻帶內積分後的平均 [V²] (= 頻帶的均方)。依 Parseval,power_fft ≈ 2 · power_stft(振幅² 為均方的 2 倍)。回傳比值 ratio = power_fft / (2 power_stft)。

• band_series / times: 每幀的頻帶功率(頻譜圖中該頻帶的時間變化),spectrogram_db 供顯示用(與頻帶無關,全頻帶)。

start / stop 為樣本的擷取範圍(分析程式為跳過雜訊區間而從 200013 開始)。

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_powder_grinding_ae — py -3.11 examples/poc_powder_grinding_ae.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 table 作為輸入)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

同類別(grind)

particle_size_read · particle_size_dx · particle_size_oversize · particle_size_synth · comminution_energy · comminution_law_fit · breakage_first_order_fit · replicate_compare

*Provenance: grind.py — DRIVE 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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