numpy.fft.ihfft#

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

计算具有厄米特对称性的信号的逆 FFT。

参数:
aarray_like

输入数组。

nint, 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，则输入将被裁剪。如果它更大，则输入将用零填充。如果未给出 n，则使用输入沿由 axis 指定的轴的长度。

axisint, 可选

要计算逆 FFT 的轴。如果未给出，则使用最后一个轴。

norm{“backward”, “ortho”, “forward”}, 可选

1.10.0 版新增。

规范化模式（见 numpy.fft）。默认值为“backward”。指示正向/反向变换对中的哪个方向被缩放以及缩放因子。

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

outcomplex ndarray, 可选

如果提供，结果将放置在此数组中。它应该具有适当的形状和数据类型。

2.0.0 版新增。

返回值:
outcomplex ndarray

沿由 axis 指示的轴（或未指定 axis 时的最后一个轴）变换的截断或零填充输入。变换轴的长度为 n//2 + 1。

另请参阅

hfft, irfft

注释

hfft/ihfft 是类似于 rfft/irfft 的一对，但适用于相反的情况：这里信号在时域中具有厄米特对称性，而在频域中是实数。因此，这里需要为 hfft 提供结果的长度（如果结果是奇数）

  • 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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