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：

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 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：

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。

torch.fft.rfft2

torch.fft.rfft2 是 PyTorch 中的一个函数，用于执行二维实数输入的快速傅里叶变换（FFT）。它将实数输入张量的最后两个维度上的数据视为二维实数输入，并返回其相应的傅里叶变换结果。

具体来说，该函数接受一个形状为 (..., M, N) 的实数输入张量，其中 M 和 N 是正整数。它沿着最后两个维度计算傅里叶变换，并返回一个形状为 (..., M, (N/2)+1, 2) 的复数输出张量，其中最后一个维度的倒数第二个维度包含实部，最后一个维度的最后一个维度包含虚部。

需要注意的是，输入张量的最后两个维度的长度必须满足 N = 2k + 1 或 N = 2k，其中 k 是正整数。如果 N 是奇数，则输出张量的最后一个维度的长度为 (N+1)/2；如果 N 是偶数，则输出张量的最后一个维度的长度为 N/2+1。

以下是一个示例：

import torch

# 创建一个形状为 (2, 4, 6) 的实数输入张量
x = torch.randn(2, 4, 6)

# 对其进行二维实数输入的 FFT
y = torch.fft.rfft2(x)

print(y.shape)  # 输出：torch.Size([2, 4, 4, 2])