scipy.fft.

ihfftn#

scipy.fft.ihfftn(x, s=None, axes=None, norm=None, overwrite_x=False, workers=None, *, plan=None)[source]#

计算实谱的 N 维逆离散傅里叶变换。

此函数通过快速傅里叶变换 (FFT) 计算 M 维实数组中任意数量轴上的 N 维逆离散傅里叶变换。默认情况下，所有轴都会被变换，其中实数变换在最后一个轴上执行，而其余变换是复数变换。

参数:

x类数组: 输入数组，被视为实数。
s整数序列，可选: 从输入中使用的形状（每个变换轴的长度）。(s[0] 指轴 0，s[1] 指轴 1，依此类推）。沿任何轴，如果给定形状小于输入形状，则输入将被裁剪。如果大于，则输入将用零填充。如果未给出 s，则使用 axes 指定轴上的输入形状。
axes整数序列，可选: 计算 FFT 的轴。如果未给出，则使用最后 len(s) 个轴，如果 s 也未指定，则使用所有轴。
norm{"backward", "ortho", "forward"} 之一，可选: 归一化模式（参见 fft）。默认为“backward”。
overwrite_x布尔值，可选: 如果为 True，x 的内容可能会被销毁；默认值为 False。有关更多详细信息，请参见 fft。
workers整数，可选: 用于并行计算的最大工作线程数。如果为负数，则该值将从 os.cpu_count() 环绕。有关更多详细信息，请参见 fft。
plan对象，可选: 此参数保留用于传入由下游 FFT 供应商提供的预计算计划。SciPy 目前未使用此参数。

版本 1.5.0 新增。

返回:

out复数 ndarray: 截断或零填充的输入，沿 axes 指示的轴进行变换，或者根据上面参数部分中解释的 s 和 x 的组合进行变换。最后一个变换轴的长度将是 s[-1]//2+1，而其余变换轴的长度将根据 s，或者与输入保持不变。

引发:

ValueError: 如果 s 和 axes 的长度不同。
IndexError: 如果 axes 的某个元素大于 x 的轴数。

另请参见

hfftn: Hermitian 输入的正向 N 维 FFT。
hfft: Hermitian 输入的 1 维 FFT。
fft: 1 维 FFT，附带使用的定义和约定。
fftn: N 维 FFT。
hfft2: Hermitian 输入的 2 维 FFT。

说明

实数输入的变换是在最后一个变换轴上执行的，如 ihfft 所示，然后其余轴上的变换是按照 ifftn 的方式执行的。输出的顺序是 Hermitian 输出信号的正部分，格式与 rfft 相同。

示例

>>> import scipy.fft
>>> import numpy as np
>>> x = np.ones((2, 2, 2))
>>> scipy.fft.ihfftn(x)
array([[[1.+0.j,  0.+0.j], # may vary
        [0.+0.j,  0.+0.j]],
       [[0.+0.j,  0.+0.j],
        [0.+0.j,  0.+0.j]]])
>>> scipy.fft.ihfftn(x, axes=(2, 0))
array([[[1.+0.j,  0.+0.j], # may vary
        [1.+0.j,  0.+0.j]],
       [[0.+0.j,  0.+0.j],
        [0.+0.j,  0.+0.j]]])