jax.numpy.fft.irfft

jax.numpy.fft.irfft(a, n=None, axis=-1, norm=None)

计算实值一维逆离散傅里叶变换。

JAX 实现的 numpy.fft.irfft()。

参数:

• a (ArrayLike) – 输入数组。

• n (int | None | None) – int。指定沿 axis 的结果维度。如果未指定，则 n = 2*(m-1)，其中 m 是 a 沿 axis 的维度。

• axis (int) – int，默认值=-1。指定计算变换的轴。如果未指定，则沿轴 -1 计算变换。

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

返回:

一个实值数组，包含 a 的一维离散傅里叶逆变换，沿 axis 的维度为 n。

返回类型:

Array

参见

• jax.numpy.fft.ifft(): 计算一维离散傅里叶逆变换。

• jax.numpy.fft.irfft(): 计算实数输入的一维离散傅里叶逆变换。

• jax.numpy.fft.rfftn(): 计算实数输入的多维离散傅里叶变换。

• jax.numpy.fft.irfftn(): 计算实数输入的多维离散傅里叶逆变换。

示例

jnp.fft.rfft 默认沿 axis -1 计算变换。

>>> x = jnp.array([[1, 3, 5],
...                [2, 4, 6]])
>>> jnp.fft.irfft(x)
Array([[ 3., -1.,  0., -1.],
       [ 4., -1.,  0., -1.]], dtype=float32)

当 n=3 时，沿轴 -1 的变换维度为 3，沿其他轴的维度与输入相同。

>>> with jnp.printoptions(precision=2, suppress=True):
...   jnp.fft.irfft(x, n=3)
Array([[ 2.33, -0.67, -0.67],
       [ 3.33, -0.67, -0.67]], dtype=float32)

当 n=4 且 axis=0 时，沿 axis 0 的变换维度为 4，沿其他轴的维度与输入相同。

>>> with jnp.printoptions(precision=2, suppress=True):
...   jnp.fft.irfft(x, n=4, axis=0)
Array([[ 1.25,  2.75,  4.25],
       [ 0.25,  0.75,  1.25],
       [-0.75, -1.25, -1.75],
       [ 0.25,  0.75,  1.25]], dtype=float32)