torch.fft.fft()参数详细介绍
时间: 2023-04-04 12:04:33 浏览: 134
torch.fft.fft()是PyTorch中的一个函数,用于执行快速傅里叶变换(FFT)。它的参数包括input(输入张量)、signal_ndim(信号维度)、normalized(是否进行归一化)和dim(沿哪个维度执行FFT)。其中,input是必须的参数,其他参数都有默认值。如果不指定dim,则默认在最后一个维度上执行FFT。
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torch.fft.fft
回答: torch.fft.fft函数是PyTorch中用于执行N维离散傅里叶变换(DFT)的函数。它将输入张量从时域转换为频域,并返回相应的频域表示。要使用torch.fft.fft函数,你需要导入torch.fft模块,并使用该函数提供的参数来指定输入张量的形状和数据类型。例如,通过以下代码可以计算一个大小为10x10的复数张量的FFT:import torch.fft>>> x = torch.rand(10, 10, dtype=torch.complex64)>>> fftn = torch.fft.fftn(t)[1这将返回一个与输入张量相同形状的频域张量。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [torch.fft](https://blog.csdn.net/qq_42676511/article/details/122385195)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [pytorch 笔记:torch.fft](https://blog.csdn.net/qq_40206371/article/details/129364397)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
torch.fft.rfft\
torch.fft.rfft 是 PyTorch 中的一个函数,用于实现实数输入的快速傅里叶变换(FFT)。它接受一个实数张量作为输入,并返回其频域表示的复数张量。
具体而言,torch.fft.rfft 将实数输入张量视为长度为 N 的实数序列,并计算其 N/2+1 个非重复频率分量的复数表示。返回的复数张量的形状为 (..., N/2+1),其中 ... 表示可选的任意数量的前缀维度。
使用 torch.fft.rfft 的示例代码如下:
```python
import torch
# 创建输入张量
input_tensor = torch.tensor([0.0, 1.0, 2.0, 3.0])
# 调用 torch.fft.rfft 进行实数输入的傅里叶变换
output_tensor = torch.fft.rfft(input_tensor)
print(output_tensor)
```
输出结果将是一个复数张量,表示输入张量的频域表示。