rfft

paddle.fft. rfft ( x, n=None, axis=- 1, norm='backward', name=None ) [源代码]

通过快速傅里叶变换(FFT)算法计算一维实数傅里叶变换。

当输入是实数时，输出是厄米特对称的。由于该函数不计算负频率项，因此输出的变换轴长度为 n//2 + 1 。

参数

  • x (Tensor) - 输入 Tensor，数据类型为实数。

  • n (int，可选) - 傅里叶变换点数。如果 n 比输入 Tensor 中对应轴 的长度小，输入数据会被截断。如果 n 比输入 Tensor 中对应轴的长度大，则输入会被补零。如果 n 没有被指定，则使用输入 Tensor 中由 axis 指定的轴的长度。

  • axis (int，可选) - 傅里叶变换的轴。如果没有指定，默认使用最后一维。

  • 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)；

  • 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。

代码示例

import paddle

x = paddle.to_tensor([0.0, 1.0, 0.0, 0.0])
print(paddle.fft.rfft(x))
# Tensor(shape=[3], dtype=complex64, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=True,
#        [ (1+0j), -1j    , (-1+0j)])