jax.numpy.fft.ifft2

jax.numpy.fft.ifft2(a, s=None, axes=(-2, -1), norm=None)

计算二维逆离散傅里叶变换。

JAX 中 numpy.fft.ifft2() 的实现。

参数:

• a (ArrayLike) – 输入数组。必须满足 a.ndim >= 2。

• s (Shape | None | None) – 可选的长度为 2 的整数序列。指定每个指定轴的输出大小。如果未指定，则默认沿指定的 axes 轴使用 a 的大小。

• axes (Sequence[int]) – 可选的长度为 2 的整数序列，默认为 (-2,-1)。指定计算变换的轴。

• norm (str | None | None) – 字符串，默认为 “backward”。归一化模式。支持 “backward”、“ortho” 和 “forward”。

返回值:

一个数组，包含沿给定 axes 的 a 的二维逆离散傅里叶变换。

返回类型:

Array

另请参阅

• jax.numpy.fft.ifft(): 计算一维逆离散傅里叶变换。

• jax.numpy.fft.ifftn(): 计算多维逆离散傅里叶变换。

• jax.numpy.fft.fft2(): 计算二维离散傅里叶变换。

示例

jnp.fft.ifft2 默认沿最后两个轴计算变换。

>>> x = jnp.array([[[1, 3],
...                 [2, 4]],
...                [[5, 7],
...                 [6, 8]]])
>>> with jnp.printoptions(precision=2, suppress=True):
...   jnp.fft.ifft2(x)
Array([[[ 2.5+0.j, -1. +0.j],
        [-0.5+0.j,  0. +0.j]],

       [[ 6.5+0.j, -1. +0.j],
        [-0.5+0.j,  0. +0.j]]], dtype=complex64)

当 s=[2, 3] 时，沿 axes (-2, -1) 的变换维度将为 (2, 3)，沿其他轴的维度将与输入相同。

>>> with jnp.printoptions(precision=2, suppress=True):
...   jnp.fft.ifft2(x, s=[2, 3])
Array([[[ 1.67+0.j  , -0.08+1.01j, -0.08-1.01j],
        [-0.33+0.j  , -0.08-0.14j, -0.08+0.14j]],

       [[ 4.33+0.j  ,  0.58+2.17j,  0.58-2.17j],
        [-0.33+0.j  , -0.08-0.14j, -0.08+0.14j]]], dtype=complex64)

当 s=[2, 3] 且 axes=(0, 1) 时，沿 axes (0, 1) 的变换形状将为 (2, 3)，沿其他轴的维度将与输入相同。

>>> with jnp.printoptions(precision=2, suppress=True):
...   jnp.fft.ifft2(x, s=[2, 3], axes=(0, 1))
Array([[[ 2.33+0.j  ,  3.67+0.j  ],
        [ 0.33+1.15j,  0.67+1.73j],
        [ 0.33-1.15j,  0.67-1.73j]],

       [[-1.33+0.j  , -1.33+0.j  ],
        [-0.33-0.58j, -0.33-0.58j],
        [-0.33+0.58j, -0.33+0.58j]]], dtype=complex64)