torch.fft.rfft\
时间: 2023-09-11 15:12:40 浏览: 75
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。
相关问题
torch.fft.rfft
torch.fft.rfft是PyTorch库中的一个函数,用于计算实值输入的一维离散傅里叶变换(DFT)的快速算法。它将实值序列作为输入,并返回其频域表示。
该函数的完整签名如下:
```
torch.fft.rfft(input, n=None, dim=-1, norm=None)
```
参数说明:
- input: 输入的实值张量,可以是一维或多维的。
- n: (可选)指定输出的频域大小,可以是整数或整数元组。如果未提供,则默认为输入张量的最后一个维度。
- dim: (可选)指定在哪个维度上进行FFT变换,默认为-1,表示在最后一个维度上进行变换。
- norm: (可选)指定归一化的方式,默认为None,表示不进行归一化。可选的值有'forward'、'backward'和'ortho'。
示例用法:
```python
import torch
# 一维实值输入
input = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0])
output = torch.fft.rfft(input)
print(output)
# 输出: tensor([10., -2.+2.j, -2., -2.-2.j])
# 多维实值输入
input = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0, 4.0], [5.0, 6.0, 7.0, 8.0]])
output = torch.fft.rfft(input, n=8, dim=-1)
print(output)
# 输出: tensor([[10., -2.+2.j, -2., -2.-2.j],
# [26., -4.+0.j, -4., -4.-0.j]])
```
注意,torch.fft.rfft函数仅适用于实值输入,并返回复数输出。如果需要对复数输入进行FFT变换,请使用torch.fft.fft函数。
TORCH.FFT.RFFT2
引用\[1\]:在新版的PyTorch中,可以使用torch.fft.rfft2()函数来进行二维实数快速傅里叶变换。该函数的参数包括输入张量和维度参数。例如,可以使用以下代码进行二维实数快速傅里叶变换:
input = torch.rand(1, 3, 32, 32)
output = torch.fft.rfft2(input, dim=(-2, -1))
其中,input是输入张量,dim=(-2, -1)表示在倒数第二维和倒数第一维上进行傅里叶变换。输出的结果是一个复数张量,可以通过output.real和output.imag分别获取实部和虚部。
引用\[2\]:在PyTorch 1.7及之后的版本中,如果想要得到单边频谱输出,可以使用torch.fft.rfft()函数;如果想要得到双边频谱输出,可以使用torch.fft.fft()函数。例如,可以使用以下代码进行实数输入的快速傅里叶变换:
input = torch.arange(4)
fft = torch.fft.rfft(input, 2, normalized=True, onesided=False)
其中,input是输入张量,2表示进行二维傅里叶变换,normalized=True表示进行归一化,onesided=False表示得到双边频谱输出。
综上所述,根据你提供的代码和问题,可以使用torch.fft.rfft2()函数来进行二维实数快速傅里叶变换。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [torch.fft.rfft()函数用法](https://blog.csdn.net/oxygenh2o/article/details/122157814)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [torch.fft.fft2.() 报错问题解决](https://blog.csdn.net/Claire_wanqing/article/details/123591896)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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