typed op• データ種: signal → image
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tb_spectrogram", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)
*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*
*つまみ a は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*
つまみ b を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
▸ tb_spectrogram: つまみ b を振った図 (docs サイト)
段階(前置きの op → この op。左から順):
▸ tb_spectrogram: 段階の図 (docs サイト)
別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):
▸ tb_spectrogram: 別の画像での出力 (docs サイト)
STFT magnitude spectrogram -> (freqs, times, S) with S shape (n_freqs, n_frames). Hann-windowed; *hop* defaults to win//2.
Same raw convention as spectrum, but a different divisor. Each column is the unnormalised |rfft(frame * hann(win))|, so it is not an amplitude either — and dividing by 2/win is *wrong* here, because the Hann window has already thrown away part of the signal. The correct one-sided amplitude conversion divides by the window's coherent gain::
w = np.hanning(win)
amp = S * (2.0 / w.sum()) # bins 1 .. win/2-1; DC / Nyquist: 1/w.sum()
Measured on a unit sine at a bin centre (rate = 16000 Hz, 1000 Hz, amplitude exactly 1.0, win = 256): the raw column peak is 63.7497786196906; * 2/win gives 0.49804514546633283 (too small by exactly the Hann coherent gain sum(w)/win = 0.498046875), while * 2/sum(w) gives 0.9999965273676957. Only the second one is the amplitude that was actually in the signal.
Peak *positions*, frame-to-frame ratios and any dB *difference* are unaffected by either factor. This function returns magnitudes only — the phase is discarded, so it cannot be inverted; use acoustics.stft / acoustics.istft for a round-trip.
Typed bridge of the 1d op spectrogram into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. a drives rate (default 1) and b drives win (default 256).
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。
img_to_signal 0.50 0.50 tb_spectrogram 0.50 0.50
次の例は元の台帳 op spectrogram を呼ぶもの。この橋渡し op は同じ実装を fn(v, a, b) 規約に合わせただけなので、挙動はそのまま当てはまる(呼び出し形だけ違う)。
• acoustic_condition_monitoring — py -3.11 examples/acoustic_condition_monitoring.py
image を入力に取れる)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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