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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