numpy.fft.rfft

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

Вычисление одномерного дискретного преобразования Фурье для вещественного входного сигнала.

Эта функция вычисляет одномерное дискретное преобразование Фурье (DFT) n-точечного массива вещественных значений с использованием эффективного алгоритма быстрого преобразования Фурье (FFT).

Параметры:	a : array_like Входной массив n : int, необязательно Количество точек вдоль оси преобразования во входном массиве. Если n меньше длины входного массива, входной массив усекается. Если оно больше, входной массив дополняется нулями. Если n не указано, используется длина входного массива вдоль оси, указанной axis. axis : int, необязательно Ось, по которой вычисляется FFT. Если не указано, используется последняя ось. norm : {None, “ortho”}, необязательно Новое в версии 1.10.0. Режим нормализации (см. numpy.fft). По умолчанию None.
Возвращаемые значения:	out : complex ndarray Усечённый или дополненный нулями входной массив, преобразованный вдоль оси, указанной axis, или вдоль последней оси, если axis не указано. Если n чётное, длина преобразованной оси равна (n/2)+1. Если n нечётное, длина равна (n+1)/2.
Исключения:	IndexError Если axis больше, чем последняя ось a.

См. также

numpy.fft

Для определения DFT и используемых соглашений.

irfft

Обратное преобразование к rfft.

fft

Одномерное преобразование Фурье для общего (комплексного) входного массива.

fftn

n-мерное преобразование Фурье.

rfftn

n-мерное преобразование Фурье для вещественного входного массива.

Примечания

Когда DFT вычисляется для чисто вещественного входного массива, выходной массив является эрмитово-симметричным, т.е. значения отрицательных частот являются просто комплексными сопряженными значениям соответствующих положительных частот, а значения отрицательных частот, следовательно, избыточны. Эта функция не вычисляет значения отрицательных частот, и длина преобразованной оси выходного массива, поэтому, равна n//2 + 1.

Когда A = rfft(a) и fs - частота дискретизации, A[0] содержит значение нулевой частоты 0*fs, которое 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 с частотой fs/2 нет; A[-1] содержит наибольшую положительную частоту (fs/2*(n-1)/n) и, как правило, является комплексной величиной.

Если входной массив a содержит мнимую часть, она 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 выходного массива fft является комплексным сопряжением второго элемента для вещественного входного массива. Для rfft эта симметрия используется для вычисления только значений положительных частот.