本文简要介绍 python 语言中 scipy.fft.irfft
的用法。
用法:
scipy.fft.irfft(x, n=None, axis=-1, norm=None, overwrite_x=False, workers=None, *, plan=None)#
计算
rfft
的倒数。此函数计算一维的倒数n实际输入的点离散傅里叶变换由下式计算scipy.fft.rfft.换一种说法,
irfft(rfft(x), len(x)) == x
在数值精度范围内。 (请参阅下面的注释了解原因len(a)
这里是必需的。)输入应采用
rfft
返回的形式,即实数 zero-frequency 项后跟复数正频率项,按频率递增的顺序排列。由于实际输入的离散傅立叶变换是厄米对称的,因此负频率项被视为相应正频率项的复共轭。- x: array_like
输入数组。
- n: 整数,可选
输出的变换轴的长度。为了n输出点,
n//2+1
输入点是必要的。如果输入比这个长,它会被裁剪。如果它比这短,则用零填充。如果n没有给出,它被认为是2*(m-1)
,其中m
是输入沿指定轴的长度轴.- axis: 整数,可选
计算逆 FFT 的轴。如果未给出,则使用最后一个轴。
- norm: {“backward”, “ortho”, “forward”},可选
标准化模式(参见
fft
)。默认为“backward”。- overwrite_x: 布尔型,可选
如果为真,则内容x可以销毁;默认为假。看scipy.fft.fft更多细节。
- workers: 整数,可选
用于并行计算的最大工作线程数。如果为负,则该值从
os.cpu_count()
环绕。有关详细信息,请参阅fft
。- plan: 对象,可选
此参数保留用于传递下游 FFT 供应商提供的预先计算的计划。它目前未在 SciPy 中使用。
- out: ndarray
截断或补零的输入,沿由轴, 或者最后一个如果轴未指定。变换轴的长度为n, 或者如果n没有给出,
2*(m-1)
其中m
是输入的变换轴的长度。要获得奇数个输出点,n必须指定。
- IndexError
如果axis大于x的最后一个轴。
参数 ::
返回 ::
抛出 ::
注意:
返回实际值n-点离散傅里叶逆变换x,其中x包含 Hermitian 对称序列的非负频率项。n是结果的长度,而不是输入的长度。
如果您指定一个n这样a必须补零或截断,额外/删除的值将以高频添加/删除。因此,可以对一个系列重新采样以m通过傅里叶插值点:
a_resamp = irfft(rfft(a), m)
.n 的默认值假定输出长度是偶数。根据 Hermitian 对称性,最后一个虚部必须为 0,因此被忽略。为了避免丢失信息,必须给出真实输入的正确长度。
例子:
>>> import scipy.fft >>> scipy.fft.ifft([1, -1j, -1, 1j]) array([0.+0.j, 1.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j]) # may vary >>> scipy.fft.irfft([1, -1j, -1]) array([0., 1., 0., 0.])
请注意普通
ifft
的输入中的最后一项是第二项的复共轭,并且输出到处都有零虚部。调用irfft
时,未指定负频率,并且输出数组是纯实数。
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注:本文由纯净天空筛选整理自scipy.org大神的英文原创作品 scipy.fft.irfft。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。