numpy.fft.irfft#

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

计算 rfft 的逆变换。

此函数计算由 rfft 计算的实数输入的一维 *n* 点离散傅里叶变换的逆变换。换句话说，在数值精度范围内，irfft(rfft(a), len(a)) == a。（请参阅下面的注释，了解为什么这里需要 len(a)。）

输入应采用 rfft 返回的形式，即实数的零频率项，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是 Hermitian 对称的，因此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: 输出的变换轴的长度。对于 *n* 个输出点，需要 n//2+1 个输入点。如果输入比这更长，则会被裁剪。如果比这短，则会用零填充。如果未给出 *n*，则将其取为 2*(m-1)，其中 m 是输入沿 *axis* 指定的轴的长度。
axisint, 可选: 计算逆 FFT 的轴。如果未给出，则使用最后一个轴。
norm{"backward", "ortho", "forward"}, 可选: 归一化模式（请参阅 numpy.fft）。默认为“backward”。指示缩放正向/反向变换对中的哪个方向以及使用什么归一化因子。

1.20.0 版本新增: 添加了“backward”、“forward”值。
outndarray, 可选: 如果提供，结果将放置在此数组中。它应具有适当的形状和 dtype。

2.0.0 版本新增。

返回:

outndarray: 沿 *axis* 指示的轴转换的截断或零填充输入，如果未指定 *axis*，则为最后一个轴。变换轴的长度为 *n*，或者，如果未给出 *n*，则为 2*(m-1)，其中 m 是输入变换轴的长度。要获得奇数个输出点，必须指定 *n*。

引发:

IndexError: 如果 *axis* 不是 *a* 的有效轴。

另请参阅

numpy.fft: 有关 DFT 的定义和使用的约定。
rfft: 实数输入的一维 FFT，irfft 是它的逆变换。
fft: 一维 FFT。
irfft2: 实数输入的二维 FFT 的逆变换。
irfftn: 实数输入的 *n* 维 FFT 的逆变换。

注释

返回 *a* 的实数值 *n* 点逆离散傅里叶变换，其中 *a* 包含 Hermitian 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。

如果指定 *n* 使得 *a* 必须进行零填充或截断，则额外/删除的值将在高频率处添加/删除。因此，可以通过傅里叶插值将序列重采样到 *m* 个点：a_resamp = irfft(rfft(a), m)。

对 Hermitian 输入的正确解释取决于原始数据的长度，如 *n* 所示。这是因为每个输入形状可能对应于奇数或偶数长度信号。默认情况下，irfft 假定偶数输出长度，这将最后一个条目置于奈奎斯特频率；与其对称的对应物混叠。根据 Hermitian 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.])

请注意，普通 ifft 的最后一个输入项是第二个项的复共轭，并且输出在各处的虚部均为零。当调用 irfft 时，未指定负频率，并且输出数组是纯实数。