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，即要使用的输入中沿变换轴的点数。如果n小于输入的长度，则裁剪输入。如果它更大，则用零填充输入。如果未给出n，则使用由axis指定的轴上的输入长度。

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（参见numpy.fft）。默认为“backward”。指示前向/后向变换对中的哪个方向被缩放以及使用什么归一化因子。

1.20.0版本的新增功能：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dtype。

2.0.0版本的新增功能。

返回：
outcomplex ndarray

沿由axis指示的轴（如果没有指定axis，则为最后一个轴）变换的截断或零填充输入。变换轴的长度为n//2 + 1。

参见

hfft, irfft

备注

hfft/ihfft 是一对类似于rfft/irfft，但针对相反的情况：这里信号在时域中具有厄米特对称性，在频域中是实数。因此，在这里，对于hfft，如果结果长度为奇数，则必须提供结果的长度

  • 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
本页内容