numpy.fft.ihfft#

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

计算具有厄米对称性信号的逆 FFT。

参数:
a类数组

输入数组。

n整型, 可选

逆 FFT 的长度，即输入中沿变换轴使用的点数。如果 n 小于输入的长度，则输入会被截断。如果大于输入的长度，则输入会用零填充。如果未给出 n，则使用输入沿 axis 指定轴的长度。

axis整型, 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 (参见 numpy.fft)。默认值为 “backward”。指示正向/反向变换对的哪个方向被缩放以及使用什么归一化因子。

1.20.0 版新增: 添加了 “backward”、“forward” 值。

out复数 ndarray, 可选

如果提供，结果将放入此数组中。它应具有适当的形状和数据类型。

2.0.0 版新增。

返回:
out复数 ndarray

截断或零填充的输入，沿 axis 指示的轴进行变换，如果未指定 axis，则沿最后一个轴进行变换。变换后轴的长度为 n//2 + 1。

另请参阅

hfft, irfft

备注

hfft/ihfft 是一对类似于 rfft/irfft 的函数，但适用于相反的情况：这里信号在时域具有厄米对称性，在频域是实数。因此，对于 hfft，如果结果是奇数，您必须提供其长度。

  • 偶数：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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