ihfft2¶

paddle.fft. ihfft2 ( x, s=None, axes=(- 2, - 1), norm='backward', name=None ) [源代码] ¶

二维厄米特(Hermitian)傅里叶变换的逆变换。

使用快速傅里叶变换(FFT)算法来对 M 维 Tensor 中的某两维计算厄米特(Hermitian)傅里叶变换的逆变换，默认取最后两维作为傅里叶变换的轴。

参数¶

x (Tensor) - 输入 Tensor，数据类型为实数。
s (Sequence[int]，可选) - 傅里叶变换轴的长度（类似一维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) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

返回¶

Tensor，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。二维傅里叶变换为 N 维傅里叶变换特例，参考 ihfftn。

代码示例¶

          import numpy as np
import paddle

x = np.mgrid[:5, :5][0].astype(np.float64)
xp = paddle.to_tensor(x)
ihfft2_xp = paddle.fft.ihfft2(xp).numpy()
print(ihfft2_xp)
# [[ 2. +0.j          0. +0.j          0. +0.j        ]
#  [-0.5-0.68819096j  0. +0.j          0. +0.j        ]
#  [-0.5-0.16245985j  0. +0.j          0. +0.j        ]
#  [-0.5+0.16245985j  0. +0.j          0. +0.j        ]
#  [-0.5+0.68819096j  0. +0.j          0. +0.j        ]]

         