torch.fft.ifft

torch.fft.ifft(input, n=None, dim=-1, norm=None, *, out=None) → Tensor [source]

Вычисляет одномерное обратное дискретное преобразование Фурье для input.

Примечание

Поддерживает torch.half и torch.chalf на CUDA с архитектурой GPU SM53 или выше. Однако длина сигнала в каждом преобразуемом измерении должна быть степенью 2.

Параметры:

• input (Tensor) – входной тензор
• n (int, optional) – Длина сигнала. Если указана, перед вычислением обратного БПФ входные данные будут дополнены нулями или обрезаны до этой длины.
• dim (int, optional) – Измерение, вдоль которого выполняется одномерное обратное БПФ.

• norm (str, optional) –

  Режим нормализации. Для обратного преобразования (ifft()) доступны следующие варианты:

  • "forward" — без нормализации
  • "backward" — нормализация на 1/n
  • "ortho" — нормализация на 1/sqrt(n) (что делает обратное БПФ ортонормированным)

  Вызов прямого преобразования (fft()) с тем же режимом нормализации обеспечит общую нормализацию 1/n для обоих преобразований. Это необходимо, чтобы ifft() было точным обратным преобразованием.

  По умолчанию используется "backward" (нормализация на 1/n).

Именованные аргументы:

out (Tensor, optional) – выходной тензор.

Пример

>>> t = torch.tensor([ 6.+0.j, -2.+2.j, -2.+0.j, -2.-2.j])
>>> torch.fft.ifft(t)
tensor([0.+0.j, 1.+0.j, 2.+0.j, 3.+0.j])