hfftn

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

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 11/n;

    • "forward": 正向和逆向变换的缩放系数分别为 1/n1;

    • "ortho": 正向和逆向变换的缩放系数均为 1/sqrt(n);

    其中 ns 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

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)
hfftn_xp = paddle.fft.hfftn(xp).numpy()
print(hfftn_xp)
#  [ 9.  3.  1. -5.]