irfftn¶
通过快速傅里叶变换(FFT)算法计算 N 维实数傅里叶变换 (rfftn)的逆变换。
参数¶
- x (Tensor) - 输入数据,其数据类型为复数。 
- 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) - 输出的名字。一般无需设置,默认值为None。该参数供开发人员打印调试 信息时使用,具体用法请参见 Name 。 
抛出异常¶
- ValueError– 如果- s或- axes不是整形序列或者 None 。
- ValueError– 如果- s和- axes都不是 None 且长度不等。
- ValueError- 如果- s中某些轴的长度小于或等于 0。
- ValueError- 如果- axes中某些轴的 index 超出有效范围。
- ValueError- 如果- s和- axes至少有一个不是 None 且输入的维数小于- s或- axes的长度。
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 numpy as np
import paddle
x = (np.array([2, 2, 3]) + 1j * np.array([2, 2, 3])).astype(np.complex128)
xp = paddle.to_tensor(x)
irfftn_xp = paddle.fft.irfftn(xp).numpy()
print(irfftn_xp)
#  [ 2.25 -1.25  0.25  0.75]