RFFT与FFT的区别？

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%"]
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旧版torch.rfft和新版torch.fft.rfft2的区别

`torch.rfft` 和 `torch.fft.rfft2` 都是用来执行快速傅里叶变换（FFT）的函数，但是在PyTorch的不同版本中它们的使用方法和行为可能有所不同。

在旧版PyTorch中，`torch.rfft` 主要用于对一维信号执行实数到复数的FFT变换。这个函数返回的是复数结果，其中包含了频域的实部和虚部。

而在新版PyTorch中，`torch.fft` 模块已经引入，它提供了一套更全面的FFT函数集合。`torch.fft.rfft2` 是这个模块中的一个函数，专门用于执行二维实数到复数的FFT变换。与旧版的 `torch.rfft` 相比，`torch.fft.rfft2` 主要用于处理二维数据，比如图像。

`torch.fft.rfft2` 不仅限于处理二维数据，还可以处理多维数据，并且通常提供了更多的选项，例如控制输出的维度和形状等。新版的FFT模块还提供了一系列其他的FFT函数，包括一维和多维的实数和复数FFT变换。

以下是一个使用旧版 `torch.rfft` 的例子（假设是用于一维信号）:

import torch

# 假设信号长度为 6，batch size 为 1
signal = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], dtype=torch.float)
# 执行实数到复数的FFT变换
fft_result = torch.rfft(signal, 1)

print(fft_result)

下面是新版 `torch.fft.rfft2` 的一个例子（假设是用于处理图像这样的二维数据）:

import torch

# 假设我们有一个 3x3 的图像数据，batch size 为 1
signal = torch.tensor([[
    [1.0, 2.0, 3.0],
    [4.0, 5.0, 6.0],
    [7.0, 8.0, 9.0]
]], dtype=torch.float)

# 执行二维实数到复数的FFT变换
fft_result = torch.fft.rfft2(signal)

print(fft_result)

在使用新版的 `torch.fft` 模块时，你可能会注意到一些API变化，比如函数的命名和参数的组织方式。如果你正在从旧版迁移到新版，你需要仔细阅读新版的文档以确保正确使用这些函数。