torch.fft.ifft

torch.fft.ifft(input, n=None, dim=-1, norm=None, *, out=None) → 张量

计算一维逆离散傅里叶变换 input。

注意

支持在CUDA上使用GPU架构SM53或更高版本的torch.half和torch.chalf。 然而，它仅支持每个变换维度中信号长度为2的幂次方。

Parameters

• 输入 (张量) – 输入张量

• n (int, 可选) – 信号长度。如果给出，输入将在计算IFFT之前被零填充或截断到这个长度。

• dim (int, 可选) – 沿其进行一维IFFT的维度。

• norm (str, optional) –

  归一化模式。对于反向变换 (ifft()), 这些对应于:

  • "forward" - 不进行归一化

  • "backward" - 归一化因子为 1/n

  • "ortho" - 归一化因子为 1/sqrt(n) (使 IFFT 正交)

  使用相同的归一化模式调用正向变换 (fft()) 将在两个变换之间应用总体归一化因子 1/n。 这是为了使 ifft() 成为精确的逆变换。

  默认值为 "backward" (归一化因子为 1/n)。

Keyword Arguments

输出 (张量, 可选) – 输出张量。

示例

>>> t = torch.tensor([ 6.+0.j, -2.+2.j, -2.+0.j, -2.-2.j])
>>> torch.fft.ifft(t)
张量([0.+0.j, 1.+0.j, 2.+0.j, 3.+0.j])