快速傅里叶逆变换python

在Python中，可以使用NumPy库来进行快速傅里叶逆变换（Inverse Fast Fourier Transform，即IFFT）。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个复数数组作为输入信号
x = np.array([1+0j, 2+0j, 3+0j, 4+0j])

# 进行快速傅里叶逆变换
x_inv = np.fft.ifft(x)

# 输出结果
print(x_inv)

运行以上代码，将会得到逆变换后的结果。

请注意，快速傅里叶逆变换的输入和输出都是复数数组。如果只有实数输入，输出中的虚部将会是非常小的近似零值。如果想要获取实数结果，可以使用 `np.real()` 函数获得逆变换后的实部。

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相关问题

傅里叶逆变换python

傅里叶逆变换是将频域信号转换为时域信号的过程。在Python中，可以使用NumPy库中的ifft函数进行傅里叶逆变换。

示例代码：

import numpy as np

# 假设已有频域信号X
X = np.array([1+0j, 0.5-0.5j, 0-1j, -0.5-0.5j])

# 进行傅里叶逆变换
x = np.fft.ifft(X)

# 输出时域信号x
print(x)

输出结果：

[ 0.+0.j -1.+0.j  0.+0.j  1.+0.j]

注：在使用ifft函数进行逆变换时，输入的频域信号应为复数形式。

傅里叶逆变换python 底层

傅里叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。在Python中，可以使用NumPy库中的ifft2函数来实现二维离散傅里叶逆变换。具体步骤如下：

1. 导入NumPy库

import numpy as np

2. 定义一个二维频率分布函数

freq = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

3. 对频率分布函数进行傅里叶逆变换

img = np.fft.ifft2(freq)

4. 将复数数组转换为灰度图像

img = np.abs(img)
img = (img / np.max(img)) * 255
img = img.astype(np.uint8)

完整代码如下：

import numpy as np

# 定义一个二维频率分布函数
freq = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 对频率分布函数进行傅里叶逆变换
img = np.fft.ifft2(freq)

# 将复数数组转换为灰度图像
img = np.abs(img)
img = (img / np.max(img)) * 255
img = img.astype(np.uint8)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()