快速傅里叶变换pytorch

在PyTorch中，你可以使用torch.fft.fft()函数来执行快速傅里叶变换（FFT）。下面是一个示例代码：

import torch

# 生成一个随机的复数张量
x = torch.randn(4, 3, dtype=torch.complex64)

# 执行快速傅里叶变换
x_fft = torch.fft.fft(x)

print(x_fft)

这将输出快速傅里叶变换后的结果。请注意，输入张量`x`的最后一个维度应该是复数。你可以根据自己的需求调整输入张量的形状和数据类型。

另外，如果你想执行逆傅里叶变换（IFFT），可以使用torch.fft.ifft()函数。例如：

import torch

# 假设x_fft是一个经过傅里叶变换得到的复数张量
x_ifft = torch.fft.ifft(x_fft)

print(x_ifft)

这将输出逆傅里叶变换后的结果。同样，你可以根据需要调整输入张量的形状和数据类型。

相关问题

一维数据傅里叶变换pytorch代码

以下是一维数据傅里叶变换的PyTorch代码：

import torch
import torchkbnufft as tkbn

def FFT(sig):
    # 将信号转换为PyTorch张量
    sig_tensor = torch.tensor(sig, dtype=torch.float32)
    # 定义Kaiser-Bessel网格
    kbnufft_ob = tkbn.KbNufft(N=1, norm='ortho', matadj=True)
    # 将信号传递给Kaiser-Bessel网格
    sig_grid = kbnufft_ob.kb(sig_tensor, torch.zeros_like(sig_tensor))
    # 进行快速傅里叶变换
    freq_grid = torch.fft(sig_grid, signal_ndim=1)
    # 将结果传递回Kaiser-Bessel网格
    freq_tensor = kbnufft_ob.adj(freq_grid)
    # 将结果转换为NumPy数组并返回
    return freq_tensor.numpy()

该代码使用torchkbnufft库中的Kaiser-Bessel网格实现了非均匀的快速傅里叶变换。首先，将输入信号转换为PyTorch张量，然后定义Kaiser-Bessel网格。接下来，将信号传递给Kaiser-Bessel网格，并进行快速傅里叶变换。最后，将结果传递回Kaiser-Bessel网格，并将其转换为NumPy数组并返回。

pytorch傅里叶变换

PyTorch提供了几个傅里叶变换的函数，包括torch.fft()、torch.ifft()、torch.rfft()和torch.irfft()。其中，torch.fft()用于进行傅里叶变换，torch.ifft()用于进行短时傅里叶变换，torch.rfft()用于进行长时傅里叶变换，torch.irfft()用于进行傅里叶反变换。这些函数可以用来对输入的信号进行频谱操作。另外，还有torch.stft()函数可以用来进行傅里叶快反变换。