ifftn¶
N 维离散傅里叶变换的逆变换。在一定的误差范围内,ifftn(fftn(x)) == x
。
参数¶
x (Tensor) - 输入 Tensor,数据类型为实数或复数。
s (Sequence[int], 可选) - 输出 Tensor 在每一个傅里叶变换轴上的长度(类似一维逆向傅 里叶变换中的参数
n
)。对于每一个傅里叶变换的轴,如果s
中该轴的长度比输入 Tensor 中对应轴的长度小, 输入 Tensor 会被截断。如果s
中该轴的长度比输入 Tensor 中对应轴 的长度大,则输入会被补零。如果s
没有指定,则使用输入 Tensor 中由axes
指定的各 个轴的长度。axes (Sequence[int], 可选) - 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 Tensor 的全部的轴。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 。
返回¶
Tensor,形状和输入 Tensor 相同,数据类型为复数。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。
代码示例¶
import numpy as np
import paddle
x = np.eye(3)
xp = paddle.to_tensor(x)
ifftn_xp = paddle.fft.ifftn(xp, axes=(1,)).numpy()
print(ifftn_xp)
# [[ 0.33333333+0.j 0.33333333+0.j 0.33333333-0.j ]
# [ 0.33333333+0.j -0.16666667+0.28867513j -0.16666667-0.28867513j]
# [ 0.33333333+0.j -0.16666667-0.28867513j -0.16666667+0.28867513j]]