scipy.fft.

irfft#

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

计算 rfft 的逆变换。

此函数计算由 rfft 计算的实数输入的一维 n 点离散傅里叶变换的逆变换。换句话说，在数值精度范围内，irfft(rfft(x), len(x)) == x。（有关此处为何需要 len(a) 的原因，请参阅下面的“注释”部分。）

输入应为 rfft 返回的形式，即实数零频率项，后跟按频率递增顺序排列的复数正频率项。由于实数输入的离散傅里叶变换是 Hermitian-对称的，负频率项被视为相应正频率项的复共轭。

参数:

x类数组: 输入数组。
n整数，可选: 输出变换轴的长度。对于 n 个输出点，需要 n//2+1 个输入点。如果输入长度大于此值，则会被截断。如果小于此值，则会用零填充。如果未给定 n，则其被视为 2*(m-1)，其中 m 是输入沿 axis 指定轴的长度。
axis整数，可选: 计算逆 FFT 的轴。如果未给定，则使用最后一个轴。
norm{“backward”, “ortho”, “forward”}，可选: 归一化模式（参见 fft）。默认值为 “backward”。
overwrite_x布尔值，可选: 如果为 True，则 x 的内容可能会被破坏；默认值为 False。有关更多详细信息，请参阅 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: 此参数保留用于传入由下游 FFT 供应商提供的预计算计划。SciPy 目前不使用此参数。

新增于 1.5.0 版本。

返回:

outndarray: 被截断或零填充的输入，沿 axis 指示的轴进行变换，如果未指定 axis，则沿最后一个轴进行变换。变换后轴的长度为 n，或者，如果未给定 n，则为 2*(m-1)，其中 m 是输入变换轴的长度。要获得奇数个输出点，必须指定 n。

抛出:

IndexError: 如果 axis 大于 x 的最后一个轴。

另请参阅

rfft: 实数输入的一维 FFT，irfft 是其逆变换。
fft: 一维 FFT。
irfft2: 实数输入的二维 FFT 的逆变换。
irfftn: 实数输入的 N 维 FFT 的逆变换。

注释

返回 x 的实数值 n 点逆离散傅里叶变换，其中 x 包含 Hermitian-对称序列的非负频率项。n 是结果的长度，而不是输入的长度。

如果您指定一个 n，使得 a 必须进行零填充或截断，则多余/删除的值将在高频处添加/删除。因此，可以通过傅里叶插值将序列重新采样到 m 点，方法是：a_resamp = irfft(rfft(a), m)。

n 的默认值假定输出长度为偶数。根据 Hermitian 对称性，最后一个虚部必须为 0，因此被忽略。为避免信息丢失，必须给定实数输入的正确长度。

示例

>>> import scipy.fft
>>> scipy.fft.ifft([1, -1j, -1, 1j])
array([0.+0.j,  1.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j]) # may vary
>>> scipy.fft.irfft([1, -1j, -1])
array([0.,  1.,  0.,  0.])

请注意，普通 ifft 的输入中，最后一项是第二项的复共轭，并且输出的虚部处处为零。调用 irfft 时，不指定负频率，且输出数组是纯实数。