numpy.fft.rfft

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

Вычислить одномерное дискретное преобразование Фурье для вещественного входного сигнала.

Эта функция вычисляет одномерное n-точечное дискретное преобразование Фурье (DFT) вещественного массива с помощью эффективного алгоритма, называемого быстрым преобразованием Фурье (FFT).

Параметры:	a : array_like Входной массив n : int, необязательно Количество точек вдоль оси преобразования во входных данных для использования. 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. axis : int, необязательно Ось, по которой вычисляется FFT. Если не задано, используется последняя ось. norm : {None, “ortho”}, необязательно Новое в версии 1.10.0. Режим нормализации (см. numpy.fft). По умолчанию None.
Возвращает:	out : комплексный массив ndarray Усечённые или дополненные нулями входные данные, преобразованные вдоль оси, указанной axis, или последней, если axis не указано. Если n чётное, длина оси преобразования равна (n/2)+1. Если n нечётное, длина равна (n+1)/2.
Возможные исключения:	IndexError Если axis больше, чем последняя ось a.

См. также

numpy.fft

Для определения DFT и используемых соглашений.

irfft

Обратное преобразование rfft.

fft

Одномерное FFT для общего (комплексного) входного сигнала.

fftn

n-мерное FFT.

rfftn

n-мерное FFT для вещественного входного сигнала.

Примечания

При вычислении DFT для чисто вещественного входного сигнала выходной сигнал является эрмитово-симметричным, т.е. члены с отрицательной частотой являются просто комплексными сопряжёнными соответствующих членов с положительной частотой, и члены с отрицательной частотой, следовательно, избыточны. Эта функция не вычисляет члены с отрицательной частотой, и длина оси преобразования выходного сигнала, следовательно, n//2 + 1.

Когда A = rfft(a) и fs — частота дискретизации, A[0] содержит член нулевой частоты 0*fs, который является вещественным из-за эрмитовой симметрии.

Если n чётное, A[-1] содержит член, представляющий как положительную, так и отрицательную частоту Найквиста (+fs/2 и -fs/2), который также должен быть чисто вещественным. Если n нечётное, члена на fs/2 нет; A[-1] содержит наибольшую положительную частоту (fs/2*(n-1)/n) и в общем случае является комплексной.

Если вход a содержит мнимую часть, она молча игнорируется.

Примеры

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

Обратите внимание, как последний элемент выходных данных fft является комплексным сопряжением второго элемента для вещественного входного сигнала. Для rfft эта симметрия используется для вычисления только членов с неотрицательными частотами.