scipy.fftpack.

ifft#

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

返回实数或复数序列的离散傅里叶逆变换。

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:
xarray_like

转换数据以反转。

nint, 可选

逆傅里叶变换的长度。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ifft的轴；默认是沿最后一个轴（即 axis=-1）。

overwrite_xbool, 可选

如果为 True，x 的内容可以被销毁；默认是 False。

返回:
ifft浮点数的 ndarray

逆离散傅里叶变换。

参见

fft

正向FFT

注释

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

当 n 是二的幂时，此函数最为高效，而当 n 是质数时，效率最低。

如果 x 的数据类型是实数，将自动使用“实数 IFFT”算法，该算法大约将计算时间减半。

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
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