scipy.fftpack.idct¶

scipy.fftpack.idct(x, type=2, n=None, axis=- 1, norm=None, overwrite_x=False)[源代码]¶

返回任意类型序列的离散余弦反变换。

参数

xarray_like: 输入数组。
type{1，2，3，4}，可选: DCT的类型(请参阅备注)。默认类型为2。
n整型，可选: 转换的长度。如果 n < x.shape[axis] ， x 被截断。如果 n > x.shape[axis] ， x 是零填充的。默认情况下，结果为 n = x.shape[axis] 。
axis整型，可选: 沿其计算IDCT的轴；缺省值在最后一个轴上(即， axis=-1 )。
norm{无，‘正畸’}，可选: 规格化模式(请参见注释)。默认值为None。
overwrite_x布尔值，可选: 如果为True，则 x 可以销毁；默认值为false。

退货

idct真实的ndarray: 转换后的输入数组。

参见

dct: 前向DCT

注意事项

对于一维数组 x ， idct(x, norm='ortho') 等于MATLAB idct(x) 。

‘the’IDCT是类型2的IDCT，与类型3的DCT相同。

类型1的IDCT是类型1的DCT，类型2的IDCT是类型3的DCT，类型3的IDCT是类型2的DCT，类型4的IDCT是类型4的DCT，这些类型的定义见 dct 。

示例

对于实数、偶数对称输入，类型1 DCT等同于DFT。输出也是真实的，甚至是对称的。IFFT输入的一半用于生成IFFT输出的一半：

>>> from scipy.fftpack import ifft, idct
>>> ifft(np.array([ 30.,  -8.,   6.,  -2.,   6.,  -8.])).real
array([  4.,   3.,   5.,  10.,   5.,   3.])
>>> idct(np.array([ 30.,  -8.,   6.,  -2.]), 1) / 6
array([  4.,   3.,   5.,  10.])

scipy.fftpack.dct

scipy.fftpack.dctn