ihfftn

paddle.fft. ihfftn ( x, s=None, axes=None, norm='backward', name=None ) [源代码]

N 维厄米特(Hermitian)傅里叶变换的逆变换。

使用快速傅里叶变换(FFT)算法对 M 维 Tensor 中的某 N 维计算厄米特(Hermitian)傅里叶变换的逆变 换，沿最后一个轴进行实数变换，其余轴复数变换。

参数

  • x (Tensor) - 输入数据，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) - 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，复数类型，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。最后一个傅立 叶变换轴的长度为 s[-1]//2+1，其余变换轴的长度与 s 相同。

代码示例

import paddle

spectrum = paddle.to_tensor([10.0, -5.0, 0.0, -1.0, 0.0, -5.0])
print(paddle.fft.ifft(spectrum))
# Tensor(shape=[6], dtype=complex64, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=True,
#       [(-0.1666666716337204+0j),  (1-1.9868215517249155e-08j), (2.3333334922790527-1.9868215517249155e-08j),  (3.5+0j), (2.3333334922790527+1.9868215517249155e-08j),  (1+1.9868215517249155e-08j)])
print(paddle.fft.ihfft(spectrum))
#  Tensor(shape = [4], dtype = complex64, place = CUDAPlace(0), stop_gradient = True,
#         [(-0.1666666716337204+0j),  (1-1.9868215517249155e-08j), (2.3333334922790527-1.9868215517249155e-08j),  (3.5+0j)])

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