scipy.fftpack.

ifft#

scipy.fftpack.ifft(x, n=None, axis=-1, overwrite_x=False)[source]#

返回实数或复数序列的离散逆傅里叶变换。

返回的复数数组包含 y(0), y(1),..., y(n-1)，其中

y(j) = (x * exp(2*pi*sqrt(-1)*j*np.arange(n)/n)).mean().

参数:

x类似于数组: 要反转的变换数据。
nint，可选: 逆傅里叶变换的长度。如果 n < x.shape[axis]，则截断 x。如果 n > x.shape[axis]，则对 x 进行零填充。默认值使 n = x.shape[axis]。
axisint，可选: fft 的计算轴；默认为最后一个轴（即 axis=-1）。
overwrite_xbool，可选: 如果为 True，则 x 的内容可能会被销毁；默认为 False。

返回:

ifft浮点数的 ndarray: 离散傅里叶反变换。

另请参阅

fft: 正向 FFT

注意事项

已实现单精度和双精度例程。半精度输入将转换为单精度。非浮点输入将转换为双精度。不支持长双精度输入。

当 n 为 2 的幂时，此函数的效率最高，当 n 为质数时，此函数的效率最低。

如果 x 的数据类型为实数，则自动使用“实 IFFT”算法，该算法将计算时间大致减半。

示例

>>> from scipy.fftpack import fft, ifft
>>> import numpy as np
>>> x = np.arange(5)
>>> np.allclose(ifft(fft(x)), x, atol=1e-15)  # within numerical accuracy.
True