numpy.fft.ifft

numpy.fft.ifft(a, n=None, axis=-1, norm=None) [source]

Вычисление одномерного обратного дискретного преобразования Фурье.

Эта функция вычисляет обратное одномерному n-точечному дискретному преобразованию Фурье, вычисляемому функцией fft. Другими словами, ifft(fft(a)) == a с точностью до вычислительной погрешности. Для общего описания алгоритма и определений см. numpy.fft.

Входные данные должны быть упорядочены так же, как и возвращаемые fft, т.е. a[0] должно содержать член нулевой частоты, a[1:n/2+1] должно содержать члены положительной частоты, а a[n/2+1:] должно содержать члены отрицательной частоты в порядке убывания отрицательных частот. Подробности см. в numpy.fft.

Параметры:	a : array_like Вводной массив, может быть комплексным. n : int, необязательно Длина преобразованной оси выходного значения. Если n меньше длины входных данных, входные данные обрезаются. Если оно больше, входные данные дополняются нулями. Если n не задано, используется длина входных данных вдоль оси, указанной axis. См. заметки о проблемах с дополнением. axis : int, необязательно Ось, по которой вычисляется обратное ДПФ. Если не указано, используется последняя ось. norm : {None, “ortho”}, необязательно Введено в версии 1.10.0. Режим нормализации (см. numpy.fft). По умолчанию None.
Возвращает:	out : complex ndarray Усечённый или дополненный нулями входной массив, преобразованный вдоль оси, указанной axis, или последней оси, если axis не указана.
Возможные исключения:	IndexError Если axes больше, чем последняя ось a.

См. также

numpy.fft

Введение, с определениями и общими объяснениями.

fft

Одномерное (прямое) преобразование Фурье, обратное которому является ifft

ifft2

Двумерное обратное преобразование Фурье.

ifftn

n-мерное обратное преобразование Фурье.

Примечания

Если параметр n больше размера входных данных, входные данные дополняются нулями в конце. Хотя это распространенный подход, он может привести к неожиданным результатам. Если требуется другое дополнение, его необходимо выполнить перед вызовом ifft.

Примеры

>>> np.fft.ifft([0, 4, 0, 0])
array([ 1.+0.j,  0.+1.j, -1.+0.j,  0.-1.j])

Создайте и постройте ограниченный по полосе частот сигнал со случайными фазами:

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> t = np.arange(400)
>>> n = np.zeros((400,), dtype=complex)
>>> n[40:60] = np.exp(1j*np.random.uniform(0, 2*np.pi, (20,)))
>>> s = np.fft.ifft(n)
>>> plt.plot(t, s.real, 'b-', t, s.imag, 'r--')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>, <matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.legend(('real', 'imaginary'))
<matplotlib.legend.Legend object at 0x...>
>>> plt.show()

(Исходный код, png, pdf)