irfft

paddle.fft. irfft ( x, n=None, axis=- 1, norm='backward', name=None ) [源代码]

通过快速傅里叶变换（FFT）算法计算一维实数傅里叶变换 （rfft）的逆变换。

参数

  • x (Tensor) - 输入数据，其数据类型为复数。

  • n (int，可选) - 输出 Tensor 在傅里叶变换轴的长度。输入 Tensor 在该轴的长度必须为 n//2+1，如果输入 Tensor 的长度大于 n//2+1，输入 Tensor 会被截断。如果输入 Tensor 的长度小于 n//2+1，则输入 Tensor 会被补零。如果 n 没有被指定，则取 2*(m-1)，其中，m 是输入 Tensor 在 axis 维的长度。

  • axis (int，可选) - 傅里叶变换的轴。如果没有指定，默认是使用最后一维。

  • 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，数据类型为实数。由输入 Tensor（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 n，则输出 Tensor 在傅立叶变换轴的长度为 n，否则为 2*(m-1)，其中``m`` 是输入 Tensor 在 axis 维的长度。

代码示例

>>> import paddle

>>> x = paddle.to_tensor([1, -1j, -1])
>>> irfft_x = paddle.fft.irfft(x)
>>> print(irfft_x)
Tensor(shape=[4], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[0., 1., 0., 0.])

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