dask.array.fft.irfft

dask.array.fft.irfft¶

dask.array.fft.irfft(a, n=None, axis=None, norm=None)¶

numpy.fft.irfft 的封装

应用FFT的轴必须只有一个块。要更改数组的块化，请使用 dask.Array.rechunk。

以下是 numpy.fft.irfft 的文档字符串：

计算 rfft 的逆。

此函数计算由 rfft 计算的实输入的一维 n 点离散傅里叶变换的逆变换。换句话说，irfft(rfft(a), len(a)) == a 在数值精度范围内成立。（参见下面的注释，了解为什么此处需要 len(a)。）

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具有厄米特对称性，负频率项被视为相应正频率项的复共轭。

参数

aarray_like: 输入数组。
nint, 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。如果输入长度超过这个值，则会被裁剪。如果输入长度小于这个值，则用零填充。如果未给出 n，则取值为 2*(m-1)，其中 m 是输入沿 axis 指定的轴的长度。
轴int, 可选: 计算逆FFT的轴。如果未指定，则使用最后一个轴。
规范{“backward”, “ortho”, “forward”}，可选: 1.10.0 新版功能.

归一化模式（参见 numpy.fft）。默认是“backward”。指示正向/反向变换对中哪个方向被缩放以及使用什么归一化因子。

1.20.0 新版功能: 添加了“backward”、“forward”值。
出ndarray，可选: 如果提供，结果将被放置在这个数组中。它应该具有适当的形状和数据类型。

2.0.0 新版功能.

返回

出ndarray: 被截断或零填充的输入，沿着由 axis 指示的轴进行变换，如果未指定 axis，则沿着最后一个轴进行变换。变换轴的长度为 n，或者，如果未给出 n，则为 2*(m-1)，其中 m 是输入的变换轴的长度。要获得奇数个输出点，必须指定 n。

Raises

索引错误: 如果 axis 不是 a 的有效轴。

参见

numpy.fft: 关于DFT的定义和所用惯例。
rfft: 实数输入的一维FFT，其中 irfft 是其逆运算。
fft: 一维傅里叶变换。
irfft2: 实数输入的二维傅里叶变换的逆变换。
irfftn: 实输入的 n 维傅里叶变换的逆变换。

注释

返回 a 的实值 n 点逆离散傅里叶变换，其中 a 包含厄米特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。

如果你指定一个 n 使得 a 必须被零填充或截断，额外的/移除的值将在高频部分添加/移除。因此，可以通过傅里叶插值将一个序列重采样到 m 个点：a_resamp = irfft(rfft(a), m)。

正确解释厄米输入取决于原始数据的长度，如 n 所给定的。这是因为每个输入形状可能对应于奇数或偶数长度的信号。默认情况下，irfft 假设偶数输出长度，这将最后一个条目置于奈奎斯特频率；与它的对称对应项混叠。由于厄米对称性，该值被视为纯实数。为了避免丢失信息，必须给出实数输入的正确长度。

示例

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

注意输入到普通 ifft 的最后一个项是如何成为第二项的复共轭的，并且输出在每个地方的虚部都为零。当调用 irfft 时，负频率未被指定，输出数组是纯实数。

dask.array.fft.rfftn

dask.array.fft.irfft2