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 计算的实输入的一维 *n* 点离散傅里叶逆变换。换句话说，irfft(rfft(a), len(a)) == a 在数值精度范围内。（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。由于实输入的离散傅里叶变换是厄米对称的，因此负频率项被视为相应正频率项的复共轭。

参数:

a类数组对象: 输入数组。
nint, optional: 输出变换轴的长度。对于 *n* 个输出点，需要 n//2+1 个输入点。如果输入比这长，则会被截断。如果比这短，则会用零填充。如果未给出 *n*，则取其值为 2*(m-1)，其中 *m* 是沿由 *axis* 指定的轴的输入长度。
axisint, optional: 计算逆 FFT 的轴。如果未给出，则使用最后一个轴。
norm{“backward”, “ortho”, “forward”}, optional: 归一化模式（请参阅 numpy.fft）。默认为“backward”。指示前向/后向变换对的哪个方向被缩放以及缩放因子是多少。

版本 1.20.0 已添加：添加了“backward”、“forward”值。
outndarray，可选: 如果提供了此参数，结果将放置在此数组中。它应该具有适当的形状和 dtype。

版本 2.0.0 中新增。

返回:

outndarray: 沿由 *axis* 指定的轴（或在未指定 *axis* 时沿最后一个轴）进行变换的截断或零填充输入。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: 用于定义 DFT 和使用的约定。
rfft: 实输入的一维 FFT，其逆变换是 irfft。
fft: 一维傅里叶变换。
irfft2: 实输入的二维 FFT 的逆变换。
irfftn: 实输入的 *n* 维 FFT 的逆变换。

备注

返回 *a* 的实值 *n* 点离散傅里叶逆变换，其中 *a* 包含厄米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。

如果指定了一个 *n*，使得 *a* 必须用零填充或截断，则额外的/移除的值将在高频处添加/移除。因此，可以通过傅里叶插值将一个序列重新采样到 *m* 个点：a_resamp = irfft(rfft(a), m)。

厄米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都可以对应于奇数或偶数长度的信号。默认情况下，irfft 假定输出长度为偶数，这将最后一个条目放在奈奎斯特频率处；与对称对应项发生混叠。根据厄米对称性，该值因此被视为纯实数。为避免丢失信息，**必须**给出实输入的正确长度。

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 输入的最后一项是第二项的复共轭，并且输出在任何地方都具有零虚部。调用 irfft 时，不指定负频率，并且输出数组是纯实的。