scipy.fftpack.

irfft#

scipy.fftpack.irfft(x, n=None, ось=-1, overwrite_x=False)[источник]#

Возвращает обратное дискретное преобразование Фурье вещественной последовательности x.

Содержимое x интерпретируются как выход rfft функция.

Параметры:

xarray_like: Преобразованные данные для инвертирования.
nint, необязательный: Длина обратного преобразования Фурье. Если n < x.shape[axis], x обрезается. Если n > x.shape[axis], x дополняется нулями. По умолчанию n = x.shape[axis].
осьint, необязательный: Ось, вдоль которой вычисляются ifft; по умолчанию — по последней оси (т.е., axis=-1).
overwrite_xbool, необязательно: Если True, содержимое x может быть уничтожен; по умолчанию False.

Возвращает:

irfftndarray из чисел с плавающей точкой: Обратное дискретное преобразование Фурье.

Смотрите также

rfft, ifft, scipy.fft.irfft

Примечания

Возвращаемый вещественный массив содержит:

[y(0),y(1),...,y(n-1)]

где для чётного n:

y(j) = 1/n (sum[k=1..n/2-1] (x[2*k-1]+sqrt(-1)*x[2*k])
                             * exp(sqrt(-1)*j*k* 2*pi/n)
            + c.c. + x[0] + (-1)**(j) x[n-1])

и для нечётного n:

y(j) = 1/n (sum[k=1..(n-1)/2] (x[2*k-1]+sqrt(-1)*x[2*k])
                             * exp(sqrt(-1)*j*k* 2*pi/n)
            + c.c. + x[0])

c.c. обозначает комплексное сопряжение предыдущего выражения.

Подробности о входных параметрах см. в rfft.

Для обработки (сопряженно-симметричных) данных частотной области с комплексным типом данных рассмотрите использование новой функции scipy.fft.irfft.

Примеры

>>> from scipy.fftpack import rfft, irfft
>>> a = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]
>>> irfft(a)
array([ 2.6       , -3.16405192,  1.24398433, -1.14955713,  1.46962473])
>>> irfft(rfft(a))
array([1., 2., 3., 4., 5.])