irfftn¶
通过快速傅里叶变换(FFT)算法计算 N 维实数傅里叶变换 (rfftn)的逆变换。
参数¶
x (Tensor) - 输入数据,其数据类型为复数。
s (Sequence[int],可选) - 输出 Tensor 在每一个傅里叶变换轴上的长度(类似一维傅里 叶变换中的参数
n
)。对于傅里叶变换的最后一个轴,输入长度要求是
s[-1]//2+1
,如果输入 Tensor 的长度大于s[-1]//2+1
, 输入 Tensor 会被截断。如果输入 Tensor 的长度小于s[-1]//2+1
, 则输入 Tensor 会被补零;对于傅里变换其他每一个轴
i
,如果输入 Tensor 的长度大于s[i]
, 输入 Tensor 会 被截断。如果输入 Tensor 的长度小于s[i]
,则输入 Tensor 会被补零;如果未指定 s,则
s
在最后一个傅里叶变换轴取值为2*(m-1)
,其中m
是输 入 Tensor 在最后一个傅里叶变换轴的长度,其余轴为输入 Tensor 在该轴的长度。axes (Sequence[int],可选) - 计算快速傅里叶变换的轴。如果没有指定,默认是使用最后
len(s)
个轴,如果s
也没有指定则使用输入数据的全部的轴。norm (str,可选) - 指定傅里叶变换的缩放模式,缩放系数由变换的方向和模式同时决定。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 。
抛出异常¶
ValueError
– 如果s
或axes
不是整形序列或者 None 。ValueError
– 如果s
和axes
都不是 None 且长度不等。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s
和axes
至少有一个不是 None 且输入的维数小于s
或axes
的长度。
返回¶
Tensor, 数据类型为实数。输入数据(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。 如果指定 s
, 则输出 Tensor 在傅里叶变换维度的长度为 s
. 否则输出 Tensor 在最后一个 傅里叶变换轴的长度为 2*(m-1)
,其中 m
是输入 Tensor 在最后一个傅里叶变换轴的长 度,其余轴为输入 Tensor 在对应轴的长度。
如果未指定 s
, 则输出在最后一个傅里叶变换轴上的长度一定为偶数。
代码示例¶
import numpy as np
import paddle
x = (np.array([2, 2, 3]) + 1j * np.array([2, 2, 3])).astype(np.complex128)
xp = paddle.to_tensor(x)
irfftn_xp = paddle.fft.irfftn(xp).numpy()
print(irfftn_xp)
# [ 2.25 -1.25 0.25 0.75]