mars.tensor.fft.ifft2#

mars.tensor.fft.ifft2(a, s=None, axes=(-2, -1), norm=None)[来源]#

计算二维离散傅里叶变换的逆变换。

该函数通过快速傅里叶变换（FFT）计算M维数组中任意数量轴的二维离散傅里叶变换的逆变换。换句话说，ifft2(fft2(a)) == a 在数值精度范围内成立。默认情况下，逆变换是在输入数组的最后两个轴上计算的。

输入与ifft类似，应该按照fft2返回的顺序排列，即它应该在两个轴的低阶角落中有零频率项，在这些轴的前半部分有正频率项， Nyquist频率项位于轴的中间，而负频率项则位于两个轴的后半部分，按频率递减的顺序排列。

Parameters

  • a (array_like) – 输入张量，可以是复数。

  • s (序列 of 整数, 可选) – 输出的形状（每个轴的长度） (s[0] 指的是轴 0, s[1] 指的是轴 1, 等等）。这对应于 n 对于 ifft(x, n)。在每个轴上，如果给定的形状小于输入的形状，则输入被裁剪。如果它更大，则输入用零填充。如果 s 没有给出，则使用 axes 指定的轴上输入的形状。有关 ifft 零填充的问题，请参见备注。

  • axes (序列 of ints, 可选) – 用于计算FFT的轴。如果未给定，使用最后两个轴。axes中的重复索引意味着在该轴上进行多次变换。一个元素的序列意味着执行一维FFT。

  • norm ({None, "ortho"}, 可选) – 归一化模式（见 mt.fft）。默认值为 None。

Returns

out – 截断或零填充的输入，沿着axes所指示的轴进行变换，或者如果未给出axes，则沿着最后两个轴进行变换。

Return type

复合张量

Raises

  • ValueError – 如果 s 和 axes 的长度不同，或者 axes 未给出且 len(s) != 2.

  • IndexError – 如果axes的某个元素大于a的轴数量。

另请参阅

mt.fft

离散傅里叶变换的整体视图，包括使用的定义和约定。

fft2

正向二维FFT，ifft2是其逆向。

ifftn

n维FFT的逆变换。

fft

一维傅里叶变换。

ifft

一维逆傅里叶变换。

备注

ifft2 只是 ifftn 在 axes 的默认值上有所不同。

有关详细信息和绘图示例，请参见 ifftn，有关定义和使用的约定，请参见 numpy.fft。

零填充，类似于 ifft，是通过在指定维度上向输入追加零来完成的。尽管这是常见的方法，但它可能导致意外的结果。如果需要另一种形式的零填充，必须在调用 ifft2 之前进行。

示例

>>> import mars.tensor as mt

>>> a = 4 * mt.eye(4)
>>> mt.fft.ifft2(a).execute()
array([[ 1.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j],
       [ 0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  1.+0.j],
       [ 0.+0.j,  0.+0.j,  1.+0.j,  0.+0.j],
       [ 0.+0.j,  1.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j]])