离散傅里叶变换 (cupyx.scipy.fft)

提示

SciPy API 参考：离散傅里叶变换（scipy.fft） <https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/fft.html>`_

参见

使用 CuPy 的快速傅里叶变换

快速傅里叶变换 (FFTs)

fft(x[, n, axis, norm, overwrite_x, plan])	计算一维快速傅里叶变换。
ifft(x[, n, axis, norm, overwrite_x, plan])	计算一维逆FFT。
fft2(x[, s, axes, norm, overwrite_x, plan])	计算二维快速傅里叶变换。
ifft2(x[, s, axes, norm, overwrite_x, plan])	计算二维逆快速傅里叶变换。
fftn(x[, s, axes, norm, overwrite_x, plan])	计算 N 维傅里叶变换。
ifftn(x[, s, axes, norm, overwrite_x, plan])	计算 N 维逆 FFT。
rfft(x[, n, axis, norm, overwrite_x, plan])	计算实输入的一维快速傅里叶变换。
irfft(x[, n, axis, norm, overwrite_x, plan])	计算实数输入的一维逆FFT。
rfft2(x[, s, axes, norm, overwrite_x, plan])	计算实数输入的二维快速傅里叶变换。
irfft2(x[, s, axes, norm, overwrite_x, plan])	计算实数输入的二维逆FFT。
rfftn(x[, s, axes, norm, overwrite_x, plan])	计算实数输入的 N 维 FFT。
irfftn(x[, s, axes, norm, overwrite_x, plan])	计算实数输入的N维逆FFT。
hfft(x[, n, axis, norm, overwrite_x, plan])	计算具有厄米特对称性的信号的FFT。
ihfft(x[, n, axis, norm, overwrite_x, plan])	计算具有厄米特对称性的信号的FFT。
hfft2(x[, s, axes, norm, overwrite_x, plan])	计算具有厄米特对称性的二维信号的FFT。
ihfft2(x[, s, axes, norm, overwrite_x, plan])	计算具有厄米特对称性的二维信号的逆快速傅里叶变换。
hfftn(x[, s, axes, norm, overwrite_x, plan])	计算具有厄米特对称性的N维信号的FFT。
ihfftn(x[, s, axes, norm, overwrite_x, plan])	计算具有厄米特对称性的N维信号的逆FFT。

离散余弦和正弦变换 (DST 和 DCT)

dct(x[, type, n, axis, norm, overwrite_x])	返回数组 x 的离散余弦变换。
idct(x[, type, n, axis, norm, overwrite_x])	返回数组 x 的逆离散余弦变换。
dctn(x[, type, s, axes, norm, overwrite_x])	计算多维离散余弦变换。
idctn(x[, type, s, axes, norm, overwrite_x])	计算多维离散余弦变换。
dst(x[, type, n, axis, norm, overwrite_x])	返回数组 x 的离散正弦变换。
idst(x[, type, n, axis, norm, overwrite_x])	返回数组 x 的逆离散正弦变换。
dstn(x[, type, s, axes, norm, overwrite_x])	计算多维离散正弦变换。
idstn(x[, type, s, axes, norm, overwrite_x])	计算多维离散正弦变换。

快速汉克尔变换

fht(a, dln, mu[, offset, bias])	计算快速汉克尔变换。
ifht(A, dln, mu[, offset, bias])	计算逆快速汉克尔变换。

辅助函数

fftshift(x[, axes])	将零频分量移到频谱中心。
ifftshift(x[, axes])	与 fftshift() 相反的操作。
fftfreq(n[, d])	返回 FFT 采样频率。
rfftfreq(n[, d])	返回实数输入的FFT采样频率。
next_fast_len(target[, real])	找到下一个适合 fft 的快速尺寸。

代码兼容性特性

1. 与其他 CuPy 中的 FFT 模块一样，本模块中的 FFT 函数可以利用现有的 cuFFT 计划（由 get_fft_plan() 返回）来加速计算。该计划可以通过仅关键字的 plan 参数显式传递，或作为上下文管理器使用。一个例外是 DCT 和 DST 变换，它们目前不支持计划参数。

2. 布尔开关 cupy.fft.config.enable_nd_planning 也会影响此模块中的 FFT 函数，参见 离散傅里叶变换 (cupy.fft)。当使用 get_fft_plan() 手动规划时，此开关被忽略。

3. 与 scipy.fft 中一样，本模块中的所有 FFT 函数都有一个可选参数 overwrite_x``（默认值为 ``False），其语义与 scipy.fft 中的相同：当设置为 True 时，输入数组 x 可以*（而不是 *将会）被任意覆盖。因此，当需要就地 FFT 时，用户应始终以下列方式重新赋值输入：x = cupyx.scipy.fftpack.fft(x, ..., overwrite_x=True, ...)。

4. cupyx.scipy.fft 模块也可以作为 scipy.fft 的后端使用，例如通过使用 scipy.fft.set_backend(cupyx.scipy.fft) 安装。这可以使 scipy.fft 同时支持 numpy 和 cupy 数组。更多信息，请参见 SciPy FFT 后端。

5. 布尔开关 cupy.fft.config.use_multi_gpus 也会影响本模块中的FFT函数，参见 离散傅里叶变换 (cupy.fft)。此外，在使用 get_fft_plan() 手动规划时，此开关也会被*遵守*。

6. 类型 II 和 III 的 DCT 和 DST 变换都已实现。类型 I 和 IV 的变换目前不可用。