Python SciPy fft.hfft用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 scipy.fft.hfft 的用法。

用法:

scipy.fft.hfft(x, n=None, axis=-1, norm=None, overwrite_x=False, workers=None, *, plan=None)#

計算具有 Hermitian 對稱性的信號的 FFT，即實頻譜。

參數 ：：

x： array_like

輸入數組。

n： 整數，可選

輸出的變換軸的長度。為了n輸出點，n//2 + 1輸入點是必要的。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沒有給出，它被認為是2*(m-1)，其中m是輸入沿指定軸的長度軸.

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

標準化模式(參見 fft )。默認為“backward”。

overwrite_x： 布爾型，可選

如果為真，則內容x可以銷毀；默認為假。看scipy.fft.fft更多細節。

workers： 整數，可選

用於並行計算的最大工作線程數。如果為負，則該值從 os.cpu_count() 環繞。有關詳細信息，請參閱 fft 。

plan： 對象，可選

此參數保留用於傳遞下遊 FFT 供應商提供的預先計算的計劃。它目前未在 SciPy 中使用。

返回 ：：

out： ndarray

截斷或補零的輸入，沿由軸, 或者最後一個如果軸未指定。變換軸的長度為n， 或者如果n沒有給出，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，n例如，必須指定為2*m - 1在典型情況下，

拋出 ：：

IndexError

如果axis大於a的最後一個軸。

注意：

hfft / ihfft 是一對類似於 rfft / irfft 的對，但情況相反：這裏信號在時域中具有埃爾米特對稱性，並且在頻域中是實數。因此，這裏是 hfft ，如果結果是奇數，則必須提供結果的長度。 * 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。

例子：

>>> from scipy.fft import fft, hfft
>>> import numpy as np
>>> a = 2 * np.pi * np.arange(10) / 10
>>> signal = np.cos(a) + 3j * np.sin(3 * a)
>>> fft(signal).round(10)
array([ -0.+0.j,   5.+0.j,  -0.+0.j,  15.-0.j,   0.+0.j,   0.+0.j,
        -0.+0.j, -15.-0.j,   0.+0.j,   5.+0.j])
>>> hfft(signal[:6]).round(10) # Input first half of signal
array([  0.,   5.,   0.,  15.,  -0.,   0.,   0., -15.,  -0.,   5.])
>>> hfft(signal, 10)  # Input entire signal and truncate
array([  0.,   5.,   0.,  15.,  -0.,   0.,   0., -15.,  -0.,   5.])