hfft2¶

参数¶

• x (Tensor) - 输入数据，其数据类型为复数类型。

• s (Sequence[int]，可选) - 输出 Tensor 在傅里叶变换轴的长度（类似一维傅里叶变换中 的参数 n）。

• axes (Sequence[int]，可选) - 傅里叶变换的轴。如果没有指定，默认使用最后两个轴。

• norm (str，可选) - 傅里叶变换的缩放模式，缩放系数由变换的方向和缩放模式同时决定。取 值必须是 "forward"，"backward"，"ortho" 之一，默认值为 "backward"。三种缩放模式对应 的行为如下：

  • "backward": 正向和逆向变换的缩放系数分别为 1 和 1/n;

  • "forward": 正向和逆向变换的缩放系数分别为 1/n 和 1;

  • "ortho": 正向和逆向变换的缩放系数均为 1/sqrt(n);

  其中 n 为 s 中每个元素连乘。

• name (str，可选) - 输出的名字。一般无需设置，默认值为None。该参数供开发人员打印调试 信息时使用，具体用法请参见 Name 。 需设置，默认值为None。该参数供开发 人员打印调试信息时使用，具体用法请参见 Name 。

抛出异常¶

• ValueError – 如果 s 不是长度为 2 的整形序列或者 None。

• ValueError – 如果 axes 不是长度为 2 的整形序列或者 None。

• ValueError - 如果 s 中某些轴的长度小于或等于 0。

• ValueError - 如果 axes 中某些轴的 index 超出有效范围。

• ValueError - 如果输入的维数小于 2。

返回¶

Tensor，数据类型为实数。由输入 Tensor（可能被截断或者补零之后）在指定维度进行傅里叶变换的输 出。二维傅里叶变换为 N 维傅里叶(hfftn)变换的特例。

代码示例¶

import numpy as np
import paddle

x = (np.array([[3,2,3],[2, 2, 3]]) + 1j * np.array([[3,2,3],[2, 2, 3]])).astype(np.complex128)
xp = paddle.to_tensor(x)
hfft2_xp = paddle.fft.hfft2(xp).numpy()
print(hfft2_xp)
#  [[19.  7.  3. -9.]
#   [ 1.  1.  1.  1.]]