ifft#
- scipy.fft.ifft(x, n=None, axis=-1, norm=None, overwrite_x=False, workers=None, *, plan=None)[源代码]#
计算一维离散傅里叶逆变换。
此函数计算由
fft计算的 1D n 点离散傅里叶变换的逆。换句话说，ifft(fft(x)) == x在数值精度范围内。输入应与
fft返回的顺序相同，即：x[0]应包含零频率项，x[1:n//2]应包含正频率项，x[n//2 + 1:]应包含负频率项，按升序排列，从最低负频率开始。
对于偶数输入点，
x[n//2]表示正奈奎斯特频率和负奈奎斯特频率的总和，因为这两个频率会混叠在一起。有关详细信息，请参见fft。- 参数:
- xarray_like
输入数组，可以是复数。
- nint, optional
变换后输出轴的长度。如果 n 小于输入长度，则输入将被截断。如果 n 更大，则输入将用零填充。如果未给出 n，则使用由 axis 指定的轴上的输入长度。请参阅有关填充问题的注释。
- axisint, 可选
计算逆 DFT 的轴。如果未给出，则使用最后一个轴。
- norm{"backward", "ortho", "forward"}, 可选
归一化模式（请参阅
fft）。默认值为“backward”。- overwrite_xbool, 可选
如果为 True，则 x 的内容可能会被销毁；默认值为 False。有关更多详细信息，请参阅
fft。- workersint, 可选
用于并行计算的最大 worker 数量。如果为负，则该值从
os.cpu_count()环绕。有关更多详细信息，请参阅fft。- plan对象，可选
此参数保留用于传递下游 FFT 供应商提供的预计算计划。目前在 SciPy 中未使用。
版本 1.5.0 中添加。
- 返回:
- out复数 ndarray
在 axis 指定的轴（如果未指定 axis，则为最后一个轴）上计算的截断或零填充输入。
- 引发:
- IndexError
如果 axes 大于 x 的最后一个轴。
附注
如果输入参数 n 大于输入的大小，则输入将在末尾通过附加零进行填充。尽管这是常见方法，但可能会导致意外结果。如果需要不同的填充，则必须在调用
ifft之前执行。如果
x是 1D 数组，则ifft等同于y[k] = np.sum(x * np.exp(2j * np.pi * k * np.arange(n)/n)) / len(x)
与
fft一样，ifft支持所有浮点类型，并针对实数输入进行了优化。数组 API 标准支持
除了 NumPy 之外，
ifft还对 Python Array API Standard 兼容的后端提供了实验性支持。请通过设置环境变量SCIPY_ARRAY_API=1并将 CuPy、PyTorch、JAX 或 Dask 数组作为数组参数提供来测试这些功能。支持以下后端和设备（或其他功能）的组合。库
CPU
GPU
NumPy
✅
不适用
CuPy
不适用
✅
PyTorch
✅
✅
JAX
✅
✅
Dask
⚠️ 计算图
不适用
有关更多信息，请参阅 对数组 API 标准的支持。
示例
>>> import scipy.fft >>> import numpy as np >>> scipy.fft.ifft([0, 4, 0, 0]) array([ 1.+0.j, 0.+1.j, -1.+0.j, 0.-1.j]) # may vary
创建并绘制具有随机相位的带限信号
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> rng = np.random.default_rng() >>> t = np.arange(400) >>> n = np.zeros((400,), dtype=complex) >>> n[40:60] = np.exp(1j*rng.uniform(0, 2*np.pi, (20,))) >>> s = scipy.fft.ifft(n) >>> plt.plot(t, s.real, 'b-', t, s.imag, 'r--') [<matplotlib.lines.Line2D object at ...>, <matplotlib.lines.Line2D object at ...>] >>> plt.legend(('real', 'imaginary')) <matplotlib.legend.Legend object at ...> >>> plt.show()
