pyvista.ImageDataFilters.low_pass#

ImageDataFilters.low_pass(x_cutoff, y_cutoff, z_cutoff, order=1, output_scalars_name=None, progress_bar=False)[ソース]#

Butterworth型ローパスフィルターを周波数領域で実行します．

このフィルターは ImageData が複素数の点スカラーを持っていることを必要とします．これは通常 ImageData.fft() フィルターによって ImageData が周波数領域に変換された後に生成されます．

ImageDataFilters.rfft() フィルターは，出力を空間領域に戻すために使用することができます．このフィルタは高周波成分を減衰させます．入力と出力は複素配列で，データ型は numpy.complex128 です．

入力の周波数は標準的な順序を仮定しています：各軸に沿って，まず正の周波数が0から最大まで仮定され，次に負の周波数が最大の絶対値から最小までリストアップされる．これは，グリッドの角が低い周波数に対応し，グリッドの中心が高い周波数に対応することを意味します．

パラメータ:

x_cutofffloat: x軸のカットオフ周波数．
y_cutofffloat: y軸のカットオフ周波数．
z_cutofffloat: Z軸のカットオフ周波数．
orderint, default: 1: カットオフカーブの次数です． 1 + (cutoff/freq(i, j))**(2*order) という式で表されます．
output_scalars_namestr, optional: 出力するスカラーの名前．デフォルトでは，データセットのアクティブなスカラーと同じである．
progress_barbool, default: False: 進行状況を示す進行状況バーを表示します．

戻り値:

参考

例

このフィルタを使用した例は， Perlinノイズによる高速フーリエ変換を参照してください．