ifft¶

参数¶

• x (Tensor) - 输入 Tensor，数据类型为实数或复数。

• n (int，可选) - 输出 Tensor 中在傅里叶变换轴的长度。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，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 指定维度进行逆向傅里叶变换的输出。

代码示例¶

>>> import numpy as np
>>> import paddle

>>> x = np.exp(3j * np.pi * np.arange(7) / 7)
>>> xp = paddle.to_tensor(x)
>>> ifft_xp = paddle.fft.ifft(xp).numpy().round(3)
>>> print(ifft_xp)
[0.143+0.179j 0.143+0.069j 0.143+0.j 0.143-0.069j 0.143-0.179j 0.143-0.626j 0.143+0.626j]

使用本API的教程文档¶

• Pytorch 写法