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。