Python SciPy fft.idct用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 scipy.fft.idct 的用法。

用法:

scipy.fft.idct(x, type=2, n=None, axis=-1, norm=None, overwrite_x=False, workers=None, orthogonalize=None)#

返回任意類型序列的逆離散餘弦變換。

參數 ：：

x： array_like

輸入數組。

type： {1, 2, 3, 4}，可選

DCT 的類型(見注釋)。默認類型為 2。

n： 整數，可選

變換的長度。如果n < x.shape[axis],x被截斷。如果n > x.shape[axis],x是零填充的。默認結果是n = x.shape[axis].

axis： 整數，可選

計算 idct 的軸；默認值在最後一個軸上(即 axis=-1 )。

norm： {“backward”, “ortho”, “forward”}，可選

標準化模式(見注釋)。默認為“backward”。

overwrite_x： 布爾型，可選

如果為 True，則 x 的內容可以被銷毀；默認為假。

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 。

orthogonalize： 布爾型，可選

是否使用正交化 IDCT 變體(見注釋)。默認為 True 當 norm="ortho" 和 False 否則。

返回 ：：

idct： 真實的ndarray

轉換後的輸入數組。

注意：

對於一維數組x,idct(x, norm='ortho')等於 MATLABidct(x).

警告

對於 type in {1, 2, 3} ， norm="ortho" 打破了與直接傅裏葉逆變換的直接對應關係。要恢複它，您必須指定 orthogonalize=False 。

對於norm="ortho"， dct 和idct 在兩個方向上均按相同的總體因子進行縮放。默認情況下，變換也是正交的，對於類型 1、2 和 3，這意味著變換定義被修改以給出 IDCT 矩陣的正交性(有關完整定義，請參閱 dct )。

‘The’ IDCT 是IDCT-II，與標準化的DCT-III 相同。

除了歸一化和類型之外，IDCT 等價於普通 DCT。 DCT 類型 1 和 4 是它們自己的逆，而 DCT 2 和 3 是彼此的逆。

例子：

類型 1 DCT 相當於實數 even-symmetrical 輸入的 DFT。輸出也是真實的和even-symmetrical。 IFFT 輸入的一半用於生成 IFFT 輸出的一半：

>>> from scipy.fft import ifft, idct
>>> import numpy as np
>>> ifft(np.array([ 30.,  -8.,   6.,  -2.,   6.,  -8.])).real
array([  4.,   3.,   5.,  10.,   5.,   3.])
>>> idct(np.array([ 30.,  -8.,   6.,  -2.]), 1)
array([  4.,   3.,   5.,  10.])