numpy.fft.ihfft

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

Вычислить обратное преобразование Фурье сигнала, обладающего эрмитовой симметрией.

Параметры

aarray_like

Входной массив.

nint, optional

Длина обратного преобразования Фурье, 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 указано, используется длина входных данных вдоль оси, указанной axis.

axisint, optional

Ось, по которой вычисляется обратное преобразование Фурье. Если не указано, используется последняя ось.

norm{“backward”, “ortho”, “forward”}, optional

Новое в версии 1.10.0.

Режим нормализации (см. numpy.fft). По умолчанию «обратное». Указывает, какой направление прямого/обратного преобразования масштабируется и с каким нормировочным коэффициентом.

Новое в версии 1.20.0: Добавлены значения «обратное», «прямое».

Возвращаемое значение

outcomplex ndarray

Обрезанные или дополненные нулями входные данные, преобразованные вдоль оси, указанной axis, или последней, если axis не указано. Длина преобразованной оси равна n//2 + 1.

См. также

hfft, irfft

Примечания

hfft/ihfft — это пара, аналогичная rfft/irfft, но для противоположного случая: здесь сигнал обладает эрмитовой симметрией во временной области и является вещественным в частотной области. Поэтому здесь необходимо указать длину результата, если она нечётная:

• чётная: ihfft(hfft(a, 2*len(a) - 2)) == a, с точностью до погрешности округления,
• нечётная: ihfft(hfft(a, 2*len(a) - 1)) == a, с точностью до погрешности округления.

Примеры

>>> spectrum = np.array([ 15, -4, 0, -1, 0, -4])
>>> np.fft.ifft(spectrum)
array([1.+0.j,  2.+0.j,  3.+0.j,  4.+0.j,  3.+0.j,  2.+0.j]) # may vary
>>> np.fft.ihfft(spectrum)
array([ 1.-0.j,  2.-0.j,  3.-0.j,  4.-0.j]) # may vary