numpy.fft.ihfft#

fft.ihfft(a, n=None, axis=-1, norm=None, out=None)[源代码]#

计算具有厄米对称性的信号的逆FFT.

参数:
aarray_like

输入数组.

nint, 可选

逆FFT的长度,沿输入中变换轴使用的点数.如果 n 小于输入的长度,则输入被裁剪.如果它较大,则输入用零填充.如果未给出 n,则使用沿由 axis 指定的轴的输入长度.

axisint, 可选

计算逆FFT的轴.如果未指定,则使用最后一个轴.

norm{“backward”, “ortho”, “forward”},可选

在 1.10.0 版本加入.

归一化模式（参见 numpy.fft）.默认是”backward”.指示这对前向/后向变换中哪个方向被缩放以及使用什么归一化因子.

在 1.20.0 版本加入: 添加了”backward”、”forward”值.

outcomplex 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.

在 2.0.0 版本加入.

返回:
out复杂 ndarray

被截断或零填充的输入,沿由 axis 指示的轴转换,如果未指定 axis,则沿最后一个轴转换.转换轴的长度为 n//2 + 1.

参见

hfft, irfft

备注

hfft/ihfft 是一对类似于 rfft/irfft 的组合,但用于相反的情况:这里的信号在时域具有厄米对称性,在频域是实数.因此,这里必须为 hfft 提供结果的长度,如果结果是奇数的话:

  • 甚至:ihfft(hfft(a, 2*len(a) - 2)) == a,在舍入误差范围内,

  • 奇数:ihfft(hfft(a, 2*len(a) - 1)) == a,在舍入误差范围内.

示例

>>> import numpy as np
>>> spectrum = np.array([ 15, -4, 0, -1, 0, -4])
>>> np.fft.ifft(spectrum)
array([1.+0.j,  2.+0.j,  3.+0.j,  4.+0.j,  3.+0.j,  2.+0.j]) # may vary
>>> np.fft.ihfft(spectrum)
array([ 1.-0.j,  2.-0.j,  3.-0.j,  4.-0.j]) # may vary
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