wandas 0.1.8

Wandas is an open source library for efficient signal analysis in Python

Wandas

Data Structures for Waveform Analysis
Pythonによる効率的な信号解析のためのオープンソースライブラリ

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🚀 インストール / Installation

pip install git+https://github.com/endolith/waveform-analysis.git@master
pip install wandas

または開発版 / Or development version:

pip install git+https://github.com/kasahart/wandas.git

📖 クイックスタート / Quick Start

import wandas as wd

# WAVファイルを読み込んで解析 / Load and analyze WAV file
signal = wd.read_wav("audio.wav")
signal.describe()  # 信号の概要を表示 / Display signal overview

# フィルタリングと可視化 / Filtering and visualization
filtered = signal.low_pass_filter(cutoff=1000)
filtered.fft().plot(title="周波数スペクトル / Frequency Spectrum")

✨ 主な機能 / Key Features

🎵 包括的な信号処理 / Comprehensive Signal Processing

• フィルタリング / Filtering: ローパス、ハイパス、バンドパス、A特性フィルタ / Low‑pass, High‑pass, Band‑pass, A‑weighting filters
• 周波数解析 / Frequency Analysis: FFT、STFT、Welch法、コヒーレンス、伝達関数 / FFT, STFT, Welch, coherence, transfer functions
• 時間周波数解析 / Time‑Frequency Analysis: スペクトログラム生成と解析 / Spectrogram generation and analysis
• 心理音響 / Psychoacoustics: ラウドネス、粗さなどの聴覚指標 / Loudness, roughness and other perceptual metrics

📊 pandasライクなデータ構造 / Pandas‑like Data Structures

• ChannelFrame: 時間領域データ（サンプル、チャネル、メタデータを保持） / Time‑domain frame (samples, channels, metadata)
• SpectralFrame: 周波数領域データ（スペクトル表現） / Frequency‑domain frame (spectrum representations)
• SpectrogramFrame: 時間周波数データ（STFT/スペクトログラム） / Time‑frequency frame (STFT / spectrograms)
• メソッドチェーン / Method chaining: 直感的で連結可能な処理フロー / Intuitive, chainable processing API

🎨 可視化統合 / Visualization Integration

• Matplotlibとシームレスに統合 / Seamless integration with Matplotlib
• .plot() による即時表示（Axes返却） / Immediate plotting via .plot() (returns Axes)
• .describe() でメタデータ／統計の要約表示 / .describe() for metadata and summary statistics
• カスタマイズ可能なプロットオプション（カラーブラインド対応） / Customizable plot options (color‑blind friendly)

⚡ 効率的な大規模データ処理 / Efficient Large Data Handling

• Daskを用いた遅延評価 / Lazy evaluation using Dask
• メモリ効率的なチャンク処理と並列化 / Memory‑efficient chunking and parallelism
• 不要な compute() を避ける設計 / Designed to avoid unnecessary compute() calls

🔧 柔軟なI/O / Flexible I/O

• WAV / CSV の読み書き対応 / Read/write WAV and CSV
• WDF（HDF5ベース）でメタデータを完全保存 / WDF (HDF5‑based) with full metadata preservation
• NumPy / Dask配列からの直接生成 / Create directly from NumPy / Dask arrays

📈 拡張性 / Extensibility

• プラグイン／AudioOperationベースでカスタム処理を追加可能 / Plugin/custom operations via AudioOperation base
• 処理履歴（operation_history）とメタデータの完全トレーサビリティ / Full traceability with operation_history and metadata
• オープンソースで継続的に機能拡張可能 / Open‑source and continuously extensible
• APIと型ヒントで拡張しやすい設計 / Extension‑friendly design with clear typing

✅ テスト・品質 / Testing & Quality

• pytestベースのテストスイート（高いカバレッジを目指す） / pytest‑based test suite (aiming for high coverage)
• mypyによる静的型チェックのサポート / Static type checking with mypy
• CIでの自動テスト・リント・型チェック / Automated CI for tests, linting and type checks

🎯 何ができるか / What You Can Do

mindmap
  root((🎵 Wandas<br/>Signal Processing))
    📥 Data I/O
      WAV/CSV読み書き / WAV/CSV I/O
      WDF形式保存 / WDF format saving
      NumPy連携 / NumPy integration
    🔧 Signal Processing
      フィルタリング / Filtering
      正規化/トリミング / Normalization/Trimming
      リサンプリング / Resampling
      エフェクト適用 / Effects application
    📊 Frequency Analysis
      FFT/STFT / FFT/STFT
      Welch法 / Welch method
      コヒーレンス / Coherence
      オクターブ分析 / Octave analysis
    🎼 Time-Frequency
      スペクトログラム / Spectrograms
    🧠 Psychoacoustics
      ラウドネス / Loudness
      粗さ / Roughness
    📈 Visualization
      Matplotlib統合 / Matplotlib integration
      オーディオ再生 / Audio playback

📚 使用例 / Usage Examples

基本的な信号処理 / Basic Signal Processing

import wandas as wd

# サンプル信号生成 / Generate sample signal
signal = wd.generate_sin(freqs=[440, 880], duration=2.0, sampling_rate=44100)

# メソッドチェーンでの処理 / Method chaining processing
processed = (
    signal
    .normalize()                    # 正規化 / Normalization
    .low_pass_filter(cutoff=1000)   # ローパスフィルタ / Low-pass filter
    .resample(target_rate=22050)    # リサンプリング / Resampling
)

# FFT解析と可視化 / FFT analysis and visualization
spectrum = processed.fft()
spectrum.plot(title="処理済み信号のスペクトル / Processed Signal Spectrum")

スペクトログラム分析 / Spectrogram Analysis

# 時間周波数解析 / Time-frequency analysis
spectrogram = signal.stft(n_fft=2048, hop_length=512)
spectrogram.plot(cmap='viridis', title="スペクトログラム / Spectrogram")

CSVデータ処理 / CSV Data Processing

# CSVファイルからデータ読み込み / Load data from CSV file
data = wd.read_csv("sensor_data.csv", time_column="Time")
data.plot(overlay=False, title="センサーデータ / Sensor Data")

📖 ドキュメント / Documentation

• 公式ドキュメントサイト - 詳細なAPIリファレンスとガイド
• チュートリアル - 実践的な使用例

🛠️ 開発環境 / Development

テスト実行 / Running Tests

# 依存関係インストール / Install dependencies
uv sync

# テスト実行 / Run tests
uv run pytest

# カバレッジレポート / Coverage report
uv run pytest --cov=wandas --cov-report=html

品質チェック / Quality Checks

# 型チェック / Type checking
uv run mypy --config-file=pyproject.toml

# リント / Linting
uv run ruff check wandas tests

# フォーマット / Formatting
uv run ruff format wandas tests

🤝 貢献 / Contributing

Wandasはオープンソースプロジェクトです。貢献を歓迎します！ / Wandas is an open-source project. Contributions are welcome!

貢献方法 / How to Contribute

1. Issueで問題を報告または機能リクエスト / Report issues or feature requests via Issues
2. Forkしてブランチを作成 / Fork the repository and create a branch
3. 変更を実装し、テストを追加 / Implement changes and add tests
4. Pull Requestを作成 / Open a Pull Request

🐛 バグ報告・機能リクエスト / Issues

• バグ報告: Issue Tracker に詳細を記載 / For bug reports, please include details on the Issue Tracker
• 機能リクエスト: 新機能の提案も歓迎します / Feature requests are also welcome

📋 依存関係とライセンス / Dependencies & License

主要依存関係 / Core Dependencies

• NumPy (BSD 3-Clause) - 配列演算 / Array operations
• SciPy (BSD 3-Clause) - 信号処理アルゴリズム / Signal processing algorithms
• Dask (BSD 3-Clause) - 遅延評価・並列処理 / Lazy evaluation and parallel processing
• Matplotlib (PSF) - 可視化 / Visualization
• Librosa (ISC) - 音声処理ユーティリティ / Audio processing utilities
• h5py (BSD 3-Clause) - HDF5ファイルサポート / HDF5 file support

専門ライブラリ / Specialized Libraries

• Mosqito (GPL-3.0) - 心理音響指標 / Psychoacoustic metrics
• japanize-matplotlib (MIT) - 日本語フォントサポート / Japanese font support for Matplotlib

ライセンス / License

このプロジェクトは MIT License の下で公開されています。 / This project is licensed under the MIT License.

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Wandas で効率的な信号解析を体験しましょう！
Experience efficient signal analysis with Wandas!