Python dask.array.fft.hfft用法及代碼示例

用法: dask.array.fft.hfft(a, n=None, axis=None)

numpy.fft.hfft 的包裝

應用 FFT 的軸必須隻有一個塊。要更改數組的分塊，請使用 dask.Array.rechunk。

numpy.fft.hfft 文檔字符串如下：

計算具有 Hermitian 對稱性的信號的 FFT，即實頻譜。

參數：

a：array_like: 輸入數組。
n：整數，可選: 輸出的變換軸的長度。對於n 輸出點，n//2 + 1 輸入點是必需的。如果輸入比這個長，它會被裁剪。如果它比這短，則用零填充。如果 n 未給出，則將其視為 2*(m-1) 其中 m 是輸入沿 axis 指定的軸的長度。
axis：整數，可選: 計算 FFT 的軸。如果未給出，則使用最後一個軸。
norm：{“backward”, “ortho”, “forward”}，可選: 規範化模式(參見numpy.fft)。默認為“backward”。指示前向/後向變換對的哪個方向被縮放以及使用什麽歸一化因子。

out：ndarray: 截斷或補零的輸入，沿 axis 指示的軸轉換，如果未指定 axis 則為最後一個。變換軸的長度是 n ，或者，如果沒有給出 n，則 2*m - 2 其中 m 是輸入的變換軸的長度。要獲得奇數個輸出點，必須指定n，例如在典型情況下為2*m - 1，

拋出：

索引錯誤: 如果 axis 不是 a 的有效軸。

注意：

hfft /ihfft 是類似於 rfft /irfft 的一對，但對於相反的情況：這裏的信號在時域中具有厄米對稱性，在頻域中是實數。所以這裏是hfft，如果它是奇數，你必須為其提供結果的長度。

偶數：ihfft(hfft(a, 2*len(a) - 2)) == a，在舍入誤差內，
奇數：ihfft(hfft(a, 2*len(a) - 1)) == a，在舍入誤差內。

厄米特輸入的正確解釋取決於原始數據的長度，如n.這是因為每個輸入形狀都可能對應於奇數或偶數長度的信號。默認，hfft假設一個偶數輸出長度，將最後一個條目置於奈奎斯特頻率；與其對稱對應物混疊。通過 Hermitian 對稱性，該值因此被視為純實數。為了避免丟失信息，完整信號的形狀必須被給予。

例子：

>>> signal = np.array([1, 2, 3, 4, 3, 2])  
>>> np.fft.fft(signal)  
array([15.+0.j,  -4.+0.j,   0.+0.j,  -1.-0.j,   0.+0.j,  -4.+0.j]) # may vary
>>> np.fft.hfft(signal[:4]) # Input first half of signal  
array([15.,  -4.,   0.,  -1.,   0.,  -4.])
>>> np.fft.hfft(signal, 6)  # Input entire signal and truncate  
array([15.,  -4.,   0.,  -1.,   0.,  -4.])

>>> signal = np.array([[1, 1.j], [-1.j, 2]])  
>>> np.conj(signal.T) - signal   # check Hermitian symmetry  
array([[ 0.-0.j,  -0.+0.j], # may vary
       [ 0.+0.j,  0.-0.j]])
>>> freq_spectrum = np.fft.hfft(signal)  
>>> freq_spectrum  
array([[ 1.,  1.],
       [ 2., -2.]])

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自dask.org大神的英文原創作品 dask.array.fft.hfft。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

拋出：

注意：

例子：