ihfft¶

参数¶

• x (Tensor) - 输入 Tensor，数据类型为实数。

• n (int，可选) - 傅里叶变换点数。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，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 维度进行傅里叶变换的输出，傅里叶变换轴的输出长度为 (n//2)+1，其余轴长度与输入一致。

代码示例¶

>>> import paddle

>>> spectrum = paddle.to_tensor([10.0, -5.0, 0.0, -1.0, 0.0, -5.0])
>>> print(paddle.fft.ifft(spectrum))
Tensor(shape=[6], dtype=complex64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[(-0.1666666716337204+0j), (1-0j),
(2.3333334922790527-0j), (3.5+0j),
(2.3333334922790527+0j), (1+0j)])

>>> print(paddle.fft.ihfft(spectrum))
Tensor(shape=[4], dtype=complex64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[(-0.1666666716337204+0j), (1-0j),
(2.3333334922790527-0j), (3.5+0j)])

使用本API的教程文档¶

• Pytorch 写法