spectral op• Datenarten: matrix → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.esprit_doa(X, n_sources: 'int | None' = None, *, spacing: 'float' = 0.5) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import mathspectral; mathspectral.esprit_doa(X, n_sources: 'int | None' = None, *, spacing: 'float' = 0.5) -> 'dict'; aus dem Register: opsmath.get("esprit_doa"))
ESPRIT (Roy & Kailath 1989): löst die Richtungen ohne Gitter aus der Invarianz des Arrays gegenüber einer „Verschiebung um 1 Element“.
Aus den Eigenwerten λ_k = exp(−2πi d sin θ_k) von Φ, das die oberen M−1 Zeilen und die unteren M−1 Zeilen des Signalunterraums E_s per kleinste Quadrate verbindet, folgt θ_k = arcsin(−arg λ_k / (2π d)). Exakt ohne Rauschen und bei Unkorreliertheit (nicht an die Gitterauflösung gebunden). Bei n_sources=None wird per MDL geschätzt. Rückgabewert {"doa_deg", "eigenvalues", "n_sources", "n_sources_estimated"}.
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.
• Leitfaden zur Familie math_metrology
• 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.
• spectral_tour — py -3.11 examples/spectral_tour.py
table als Eingabe)dynsys_poincare_section · dwt_inverse · chebyshev_eval_nd
spectral)lomb_scargle · ula_snapshots · music_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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