hfftn¶
通过快速傅里叶变换(FFT)算法计算 N 维厄米特(Hermitian)傅里叶变换。
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.])