NumPy 1.14 - numpy.fft.ihfft()

numpy.fft.ihfft




numpy

numpy.fft.ihfft

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

एक सिग्नल के व्युत्क्रमानुपाती FFT की तुलना करें जिसमें हरमिटियन समरूपता हो।

पैरामीटर:

a : array_like

इनपुट सरणी

n : int, वैकल्पिक

उलटा एफएफटी की लंबाई, उपयोग करने के लिए इनपुट में परिवर्तन अक्ष के साथ अंक की संख्या। यदि n इनपुट की लंबाई से छोटा है, तो इनपुट क्रॉप किया जाता है। यदि यह बड़ा है, तो इनपुट शून्य के साथ गद्देदार है। यदि n नहीं दिया गया है, तो अक्ष द्वारा निर्दिष्ट अक्ष के साथ इनपुट की लंबाई का उपयोग किया जाता है।

अक्ष : int, वैकल्पिक

एक्सिस जिस पर उलटा एफएफटी की गणना करना है। यदि नहीं दिया जाता है, तो अंतिम अक्ष का उपयोग किया जाता है।

मानदंड : {कोई नहीं, “ओर्थो”}, वैकल्पिक

सामान्यीकरण मोड ( numpy.fft देखें)। डिफ़ॉल्ट कोई भी नहीं है।

संस्करण 1.10.0 में नया।

यह दिखाता है:

बाहर : जटिल ndarray

कुंडली या शून्य-गद्देदार इनपुट, धुरी द्वारा इंगित अक्ष के साथ बदल दिया जाता axis , या यदि axis निर्दिष्ट नहीं किया जाता है, तो पिछले एक। रूपांतरित अक्ष की लंबाई n//2 + 1

यह भी देखें

hfft , irfft

टिप्पणियाँ

hfft / ihfft hfft / ihfft अनुरूप एक जोड़ी है, लेकिन इसके विपरीत मामले के लिए: यहाँ संकेत में समय क्षेत्र में हरमिटियन समरूपता है और आवृत्ति डोमेन में वास्तविक है। तो यहाँ यह hfft है जिसके लिए आपको परिणाम की लंबाई की आपूर्ति करनी होगी यदि यह विषम होना है:

  • सम: ihfft(hfft(a, 2*len(a) - 2) == a , roundoff त्रुटि के भीतर,
  • विषम: ihfft(hfft(a, 2*len(a) - 1) == a , roundoff त्रुटि के भीतर।

उदाहरण

>>> 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])
>>> np.fft.ihfft(spectrum)
array([ 1.-0.j,  2.-0.j,  3.-0.j,  4.-0.j])