本文简要介绍python语言中 torch.fft.irfft
的用法。
用法:
torch.fft.irfft(input, n=None, dim=- 1, norm=None, *, out=None) → Tensor
input(Tensor) -表示 half-Hermitian 信号的输入张量
n(int,可选的) -输出信号长度。这决定了输出信号的长度。如果给定,则在计算实际 IFFT 之前,输入将被零填充或修剪到该长度。默认为偶数输出:
n=2*(input.size(dim) - 1)
。dim(int,可选的) -沿其采用一维实 IFFT 的维度。
norm(str,可选的) -
标准化模式。对于后向变换(
irfft()
),这些对应于:"forward"
- 没有标准化"backward"
- 通过1/n
标准化"ortho"
- 通过1/sqrt(n)
标准化(使真正的IFFT正交)
使用相同的归一化模式调用正向变换 (
rfft()
) 将在两个变换之间应用1/n
的整体归一化。这是使irfft()
精确反转所必需的。默认值为
"backward"
(由1/n
标准化)。
out(Tensor,可选的) -输出张量。
计算
rfft()
的倒数。input
被解释为傅里叶域中的单侧埃尔米特信号,由rfft()
产生。根据埃尔米特性质,输出将是实值。注意
某些输入频率必须是实值才能满足 Hermitian 属性。在这些情况下,虚部将被忽略。例如,zero-frequency 项中的任何虚部都不能在实际输出中表示,因此将始终被忽略。
注意
Hermitian 输入的正确解释取决于
n
给出的原始数据的长度。这是因为每个输入形状都可能对应于奇数或偶数长度的信号。默认情况下,假设信号为偶数长度,奇数信号不会正确round-trip。因此,建议始终传递信号长度n
。示例
>>> t = torch.linspace(0, 1, 5) >>> t tensor([0.0000, 0.2500, 0.5000, 0.7500, 1.0000]) >>> T = torch.fft.rfft(t) >>> T tensor([ 2.5000+0.0000j, -0.6250+0.8602j, -0.6250+0.2031j])
如果不指定
irfft()
的输出长度,输出将不会正确 round-trip,因为输入是 odd-length:>>> torch.fft.irfft(T) tensor([0.1562, 0.3511, 0.7812, 1.2114])
因此,建议始终传递信号长度
n
:>>> roundtrip = torch.fft.irfft(T, t.numel()) >>> torch.testing.assert_close(roundtrip, t, check_stride=False)
参数:
关键字参数:
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注:本文由纯净天空筛选整理自pytorch.org大神的英文原创作品 torch.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。