RFFT与FFT的区别?
时间: 2024-06-15 22:04:32 浏览: 24
RFFT和FFT都是用于信号处理和频谱分析的算法,它们之间的区别在于处理的输入信号类型和计算效率。
FFT(快速傅里叶变换)是一种高效的算法,用于将时域信号转换为频域信号。它可以处理任意长度的离散信号,并且具有较快的计算速度。FFT算法可以分为多种变种,如Cooley-Tukey算法和快速数论变换(NTT)等。
RFFT(实数快速傅里叶变换)是一种特殊的FFT变种,用于处理实数序列的频谱分析。由于实数序列的频谱是对称的,RFFT算法可以利用这个特性来减少计算量。相比于一般的FFT算法,RFFT只计算一半的频谱,并且输出结果也是实数序列。这使得RFFT在实时信号处理和音频处理等领域中更加高效。
总结一下:
- FFT适用于处理任意长度的离散信号,计算速度较快。
- RFFT适用于处理实数序列的频谱分析,计算效率更高。
相关问题
fft 与rfft的区别
fft和rfft都是用于计算傅里叶变换的函数。fft计算的是一个复数的快速傅里叶变换,可以用于一维和多维的输入。而rfft则是专门设计用于处理实数输入的傅里叶变换,它返回的是一个复数的一侧傅里叶变换结果。在计算上,rfft只计算非负频率的部分,因此它的输出是一半的长度。这个特性使得rfft在处理实数输入时更加高效。另外,新版的rfft函数将复数表示为一个数,而不是以二维向量的形式存储。如果想要得到旧版中的二维向量形式,可以使用.real()和.imag()方法提取实部和虚部,并用torch.stack()函数将它们堆叠在一起。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [旧版中 pytorch.rfft 函数与新版 pytorch.fft.rfft 函数对应修改问题](https://blog.csdn.net/qq_43169650/article/details/121717208)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
torch.fft.rfft
torch.fft.rfft 是 PyTorch 中的一个函数,用于计算实部和虚部的快速傅里叶变换(FFT)。rfft 函数接受一个实数输入张量,并返回其频域表示的复数张量。
具体而言,rfft 函数将实数输入张量视为周期信号,并将其进行傅里叶变换以得到频域表示。返回的复数张量包含了频域表示中每个频率的幅度和相位信息。
这是 rfft 函数的基本用法示例:
```python
import torch
# 创建一个输入张量
input_tensor = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0])
# 使用 rfft 进行快速傅里叶变换
fft_tensor = torch.fft.rfft(input_tensor)
print(fft_tensor)
```
输出结果为:
```
tensor([10.+0.j, -2.+2.j, -2.+0.j])
```
在这个示例中,输入张量是一个长度为 4 的实数向量。rfft 函数将其转换为频域表示,返回一个长度为 3 的复数向量。每个复数表示频域中的一个频率,其中实部表示幅度,虚部表示相位。
需要注意的是,rfft 函数默认使用最后一个维度进行计算。如果输入张量是一个多维张量,可以通过指定 dim 参数来指定进行 FFT 的维度。
这只是 rfft 函数的基本用法示例,你可以根据实际需求进行进一步的使用和调整。
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