hfftn¶

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) - 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 paddle

x = paddle.to_tensor([(2+2j), (2+2j), (3+3j)])
hfftn_x = paddle.fft.hfftn(x)
print(hfftn_x)
# Tensor(shape=[4], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
#        [ 9.,  3.,  1., -5.])

使用本API的教程文档¶

• Pytorch 写法