scipy.fft.

rfft#

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

计算实数输入的 1-D 离散傅里叶变换。

此函数通过高效算法（称为快速傅里叶变换 (FFT)）计算实值数组的 1-D n 点离散傅里叶变换 (DFT)。

参数:
xarray_like

输入数组

nint, optional

输入中沿变换轴使用的点数。如果 n 小于输入的长度，则输入会被裁剪。如果它较大，则输入会用零填充。如果未给出 n，则使用沿由 axis 指定的轴的输入长度。

axisint, 可选

计算 FFT 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

截断或零填充的输入，沿由 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。如果 n 是偶数，则变换轴的长度为 (n/2)+1。如果 n 是奇数，则长度为 (n+1)/2。

引发:
IndexError

如果 axis 大于 a 的最后一个轴。

另请参阅

irfft

rfft 的逆变换。

fft

一般（复数）输入的 1-D FFT。

fftn

N 维 FFT。

rfft2

实数输入的 2-D FFT。

rfftn

实数输入的 N 维 FFT。

附注

当对纯实数输入计算 DFT 时，输出是共轭对称的，即负频率项只是相应正频率项的复共轭，因此负频率项是冗余的。此函数不计算负频率项，因此输出的变换轴的长度为 n//2 + 1。

当 X = rfft(x) 且 fs 为采样频率时，X[0] 包含零频率项 0*fs，由于共轭对称，它是实数。

如果 n 是偶数，A[-1] 包含表示正负奈奎斯特频率（+fs/2 和 -fs/2）的项，并且也必须是纯实数。如果 n 是奇数，则没有 fs/2 处的项；A[-1] 包含最大的正频率 (fs/2*(n-1)/n)，并且在一般情况下是复数。

如果输入 a 包含虚部，则会静默丢弃。

数组 API 标准支持

rfft 除了 NumPy 之外，还实验性支持 Python 数组 API 标准兼容的后端。请考虑通过设置环境变量 SCIPY_ARRAY_API=1 并提供 CuPy、PyTorch、JAX 或 Dask 数组作为数组参数来测试这些功能。支持以下后端和设备（或其他功能）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
>>> scipy.fft.fft([0, 1, 0, 0])
array([ 1.+0.j,  0.-1.j, -1.+0.j,  0.+1.j]) # may vary
>>> scipy.fft.rfft([0, 1, 0, 0])
array([ 1.+0.j,  0.-1.j, -1.+0.j]) # may vary

请注意，对于实数输入，fft 输出的最后一个元素如何是第二个元素的复共轭。对于 rfft，利用此对称性仅计算非负频率项。

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