scipy.fftpack.

idct#

scipy.fftpack.idct(x, type=2, n=None, axis=-1, norm=None, overwrite_x=False)[source]#

返回任意类型序列的逆离散余弦变换。

参数：

xarray_like: 输入数组。
type{1, 2, 3, 4}, optional: DCT 的类型（见备注）。默认类型为 2。
nint, optional: 变换的长度。如果 n < x.shape[axis]，则截断 x。如果 n > x.shape[axis]，则用零填充 x。默认情况下，n = x.shape[axis]。
axisint, optional: 计算 idct 的轴；默认情况下，沿着最后一个轴（即 axis=-1）。
norm{None, ‘ortho’}, optional: 归一化模式（见备注）。默认值为 None。
overwrite_xbool, optional: 如果为 True，则可以销毁 x 的内容；默认值为 False。

返回值：

idctndarray of real: 变换后的输入数组。

另见

dct: 正向 DCT

备注

对于单维数组 x，idct(x, norm='ortho') 等于 MATLAB idct(x)。

“IDCT” 指的是类型 2 的 IDCT，它与类型 3 的 DCT 相同。

类型 1 的 IDCT 等于类型 1 的 DCT，类型 2 的 IDCT 等于类型 3 的 DCT，类型 3 的 IDCT 等于类型 2 的 DCT。类型 4 的 IDCT 等于类型 4 的 DCT。有关这些类型的定义，请参阅 dct。

示例

类型 1 DCT 等于对于实数、偶对称输入的 DFT。输出也是实数且偶对称。一半的 IFFT 输入用于生成一半的 IFFT 输出。

>>> from scipy.fftpack import ifft, idct
>>> import numpy as np
>>> ifft(np.array([ 30.,  -8.,   6.,  -2.,   6.,  -8.])).real
array([  4.,   3.,   5.,  10.,   5.,   3.])
>>> idct(np.array([ 30.,  -8.,   6.,  -2.]), 1) / 6
array([  4.,   3.,   5.,  10.])