scipy.fft.ihfft¶

scipy.fft.ihfft(x, n=None, axis=- 1, norm=None, overwrite_x=False, workers=None, *, plan=None)[源代码]¶

计算具有厄米对称的信号的逆FFT。

参数

xarray_like: 输入数组。
n整型，可选: 逆FFT的长度，输入中要使用的沿变换轴的点数。如果 n 小于输入的长度，则输入将被裁剪。如果它较大，则输入用零填充。如果 n 指定的轴的输入长度。 axis 是使用的。
axis整型，可选: 要在其上计算逆FFT的轴。如果未指定，则使用最后一个轴。
norm{“向后”，“正向”，“向前”}，选填: 标准化模式(请参见 fft )。默认值为“向后”。
overwrite_x布尔值，可选: 如果为True，则 x 可以销毁；默认值为false。看见 fft 了解更多详细信息。
workers整型，可选: 用于并行计算的最大工作进程数。如果为负值，则值从 os.cpu_count() 。看见 fft 了解更多详细信息。
plan对象，可选: 此参数保留用于传递由下游FFT供应商提供的预计算计划。它目前没有在本科学计划中使用。

1.5.0 新版功能.

退货

out复数ndarray: 沿由指示的轴转换的截断或填零的输入 axis ，或者最后一个，如果 axis 未指定。变换后的轴的长度为 n//2 + 1 。

参见

hfft, irfft

注意事项

hfft /ihfft`是类似于 `rfft /irfft‘，但是对于相反的情况：这里，信号在时域具有厄米对称性，并且在频域是实数。所以，在这里，它是 `hfft ，如果结果为奇数，则必须提供结果的长度： * even: ihfft(hfft(a, 2* LEN(A)-2)==a，在舍入误差内， * odd: ihfft(hfft(a, 2* LEN(A)-1)==a，在舍入误差范围内。

示例

>>> from scipy.fft import ifft, ihfft
>>> spectrum = np.array([ 15, -4, 0, -1, 0, -4])
>>> ifft(spectrum)
array([1.+0.j,  2.+0.j,  3.+0.j,  4.+0.j,  3.+0.j,  2.+0.j]) # may vary
>>> ihfft(spectrum)
array([ 1.-0.j,  2.-0.j,  3.-0.j,  4.-0.j]) # may vary

scipy.fft.hfft

scipy.fft.hfft2