scipy.fftpack.

idct#

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

返回任意类型序列的逆离散余弦变换。

参数:

xarray_like: 输入数组。
类型{1, 2, 3, 4}, 可选: DCT 的类型（参见注释）。默认类型为 2。
nint, 可选: 变换的长度。如果 n < x.shape[axis]，x 被截断。如果 n > x.shape[axis]，x 被零填充。默认情况下，结果为 n = x.shape[axis]。
轴int, 可选: 计算idct的轴；默认是沿着最后一个轴（即 axis=-1）。
规范{None, ‘ortho’}, 可选: 归一化模式（参见注释）。默认值为 None。
overwrite_xbool, 可选: 如果为 True，x 的内容可以被销毁；默认是 False。

返回:

idct实数 ndarray: 转换后的输入数组。

参见

dct: 正向DCT

注释

对于一维数组 x，idct(x, norm='ortho') 等同于 MATLAB 的 idct(x)。

‘The’ IDCT 是类型2的IDCT，这与类型3的DCT相同。

类型1的IDCT是类型1的DCT，类型2的IDCT是类型3的DCT，类型3的IDCT是类型2的DCT。类型4的IDCT是类型4的DCT。关于这些类型的定义，请参见 dct。

示例

类型1 DCT 对于实数、偶对称的输入等同于DFT。输出也是实数且偶对称的。IFFT输入的一半用于生成IFFT输出的一半：

>>> 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.])