signal_features — ONED `signal` op

• Datenarten: signal → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.signal_features(x, rate=1.0) (die Implementierung direkt: import dsp; dsp.signal_features(x, rate=1.0); aus dem Register: ops1d.get("signal_features"))

Verwendung

> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.

A compact acoustic/vibration feature vector for anomaly detection:

rms, peak, crest_factor, zcr, spectral_centroid (Hz), peak_freq (Hz), bandwidth (Hz). All finite — a NaN / Inf sample raises ValueError rather than producing NaN features; empty signal -> zeros.

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.

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)

• (noch keine)

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

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Gleiche Kategorie (`signal`)

lowpass · highpass · bandpass · envelope · rms · local_std · quantize · companding_mu_law

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

signal_features — ONED signal op