numpy.fft.ifftn

numpy.fft.ifftn(a, s=None, axes=None, norm=None) [source]

Вычисление обратного N-мерного дискретного преобразования Фурье.

Эта функция вычисляет обратное N-мерное дискретное преобразование Фурье по любому количеству осей в массиве размерности M с помощью быстрого преобразования Фурье (FFT). Другими словами, ifftn(fftn(a)) == a с точностью до вычислительной погрешности. Определения и соглашения см. в numpy.fft.

Входные данные, аналогично ifft, должны быть упорядочены так же, как и возвращается fftn, т.е. термин для нулевой частоты по всем осям должен находиться в углу с наименьшими индексами, положительные частоты — в первой половине всех осей, термин для частоты Найквиста — в середине всех осей, а отрицательные частоты — во второй половине осей в порядке убывания отрицательной частоты.

Параметры:	a : array_like Входной массив, может быть комплексным. s : последовательность целых чисел, необязательно Размерность (длина каждой преобразованной оси) выходного массива (s[0] относится к оси 0, s[1] к оси 1 и т. д.). Это соответствует n для ifft(x, n). По любой оси, если заданная размерность меньше размерности входных данных, входные данные усекаются. Если она больше, входные данные дополняются нулями. Если s не задано, используется размерность входных данных по осям, указанным в axes. См. заметки по проблеме с добавлением нулей в ifft. axes : последовательность целых чисел, необязательно Оси, по которым вычисляется обратное БПФ. Если не задано, используются последние len(s) оси, или все оси, если s также не задано. Повторные индексы в axes означают, что обратное преобразование по этой оси выполняется несколько раз. norm : {None, “ortho”}, необязательно New in version 1.10.0. Режим нормализации (см. numpy.fft). Значение по умолчанию — None.
Возвращает:	out : комплексный массив ndarray Усечённые или дополненные нулями входные данные, преобразованные по осям, указанным в axes, или по комбинации s или a, как объяснено в разделе параметров выше.
Возможные исключения:	ValueError Если s и axes имеют разную длину. IndexError Если элемент axes больше числа осей a.

См. также

numpy.fft

Обзор дискретных преобразований Фурье, с определениями и используемыми соглашениями.

fftn

Прямое N-мерное БПФ, обратным к которому является ifftn.

ifft

Обратное одномерное БПФ.

ifft2

Обратное двумерное БПФ.

ifftshift

Отменяет действие fftshift, сдвигает термины нулевой частоты в начало массива.

Примечания

См. numpy.fft для определений и соглашений.

Добавление нулей, аналогично ifft, выполняется путем добавления нулей к входным данным по указанной размерности. Хотя это распространённый подход, он может привести к неожиданным результатам. Если требуется другой вид добавления нулей, его необходимо выполнить до вызова ifftn.

Примеры

>>> a = np.eye(4)
>>> np.fft.ifftn(np.fft.fftn(a, axes=(0,)), axes=(1,))
array([[ 1.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j],
       [ 0.+0.j,  1.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j],
       [ 0.+0.j,  0.+0.j,  1.+0.j,  0.+0.j],
       [ 0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  1.+0.j]])

Создайте и отобразите изображение с ограниченным по полосе частот содержимым:

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> n = np.zeros((200,200), dtype=complex)
>>> n[60:80, 20:40] = np.exp(1j*np.random.uniform(0, 2*np.pi, (20, 20)))
>>> im = np.fft.ifftn(n).real
>>> plt.imshow(im)
<matplotlib.image.AxesImage object at 0x...>
>>> plt.show()

(Исходный код, png, pdf)