transform op• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.wavelet_filters(order: 'int' = 2) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import mathtransforms; mathtransforms.wavelet_filters(order: 'int' = 2) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsmath.get("wavelet_filters"))
Daubechies 정규직교 웨이블릿 dbN의 필터를 교과서의 구성(스펙트럼 분해)으로 만든다.
|H(ω)|² = cos^{2N}(ω/2)·P(sin²(ω/2)), P(y) = Σ_{k<N} C(N−1+k, k) y^k(Daubechies 1988). P의 근에서 단위원안쪽의 영점을 골라 (1 + z⁻¹)^N과 곱한다. 표를 베끼지 않으므로 자릿수 손실의 전사 실수가 없다(게이트가 값을 확인한다).
Returns:
lowpass h(길이 2N, 합 √2), highpass g[n] = (−1)^n h[2N−1−n], order,
vanishing_moments = N(차수 N−1까지의 다항식을 상세 계수에서 없앤다). order=1은 Haar.
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.
• (아직 없음)
table 를 입력으로 받는 것)dynsys_poincare_section · dwt_inverse · chebyshev_eval_nd
transform)abel_transform · abel_inverse · abel_inverse_image · abel_revolve · hankel_transform · tf_poles_zeros · tf_freq_response · tf_impulse_response
*Provenance: mathtransforms.py — MATH 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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