scipy.fft.

ifftn#

scipy.fft.ifftn(x, s=None, оси=None, norm=None, overwrite_x=False, workers=None, *, plan=None)[источник]#

Вычисление N-мерного обратного дискретного преобразования Фурье.

Эта функция вычисляет обратное N-мерное дискретное преобразование Фурье по любому количеству осей в M-мерном массиве с помощью быстрого преобразования Фурье (БПФ). Другими словами, ifftn(fftn(x)) == x с точностью до численной погрешности.

Входные данные, аналогично ifft, должны быть упорядочены так же, как возвращается fftn, т.е. он должен содержать член для нулевой частоты по всем осям в младшем углу, члены положительных частот в первой половине всех осей, член для частоты Найквиста в середине всех осей и члены отрицательных частот во второй половине всех осей, в порядке убывания отрицательной частоты.

Параметры:

xarray_like: Входной массив, может быть комплексным.
sпоследовательность целых чисел, опционально: Форма (длина каждой преобразованной оси) вывода (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 форма меньше, чем у входных данных, входные данные обрезаются. Если она больше, входные данные дополняются нулями. если s не указан, форма ввода по осям, заданным оси используется. См. примечания по проблеме ifft нулевое заполнение.
осипоследовательность целых чисел, опционально: Оси, по которым вычисляется обратное БПФ. Если не указано, последняя len(s) используются оси, или все оси, если s также не указан.
norm{“backward”, “ortho”, “forward”}, опционально: Режим нормализации (см. fft). По умолчанию “backward”.
overwrite_xbool, необязательно: Если True, содержимое x может быть уничтожен; по умолчанию False. См. fft для получения дополнительной информации.
workersint, необязательный: Максимальное количество рабочих процессов для параллельных вычислений. Если отрицательное, значение оборачивается с os.cpu_count(). См. fft для получения дополнительной информации.
planобъект, опционально: Этот аргумент зарезервирован для передачи предварительно вычисленного плана, предоставленного поставщиками FFT. В настоящее время не используется в SciPy.

Добавлено в версии 1.5.0.

Возвращает:

выходкомплексный ndarray: Усечённый или дополненный нулями вход, преобразованный вдоль осей, указанных оси, или комбинацией s или x, как объяснено в разделе параметров выше.

Вызывает:

ValueError: Если s и оси имеют разную длину.
IndexError: Если элемент оси больше количества осей x.

Смотрите также

fftn: Прямое N-мерное БПФ, из которого ifftn является обратным.
ifft: Одномерное обратное преобразование Фурье.
ifft2: 2-D обратное БПФ.
ifftshift: Отменяет fftshift, сдвигает нулевые частоты в начало массива.

Примечания

Дополнение нулями, аналогично ifft, выполняется путем добавления нулей к входным данным вдоль указанного измерения. Хотя это общепринятый подход, он может привести к неожиданным результатам. Если требуется другая форма дополнения нулями, она должна быть выполнена до ifftn вызывается.

Примеры

>>> import scipy.fft
>>> import numpy as np
>>> x = np.eye(4)
>>> scipy.fft.ifftn(scipy.fft.fftn(x, axes=(0,)), axes=(1,))
array([[1.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j], # may vary
       [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]])

Создать и построить изображение с ограниченной по частоте полосой:

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> n = np.zeros((200,200), dtype=complex)
>>> n[60:80, 20:40] = np.exp(1j*rng.uniform(0, 2*np.pi, (20, 20)))
>>> im = scipy.fft.ifftn(n).real
>>> plt.imshow(im)

>>> plt.show()