torch.fft的点数

torch.fft函数用于执行快速傅里叶变换（FFT）。它接受一个输入张量和一个参数n（点数），并返回一个包含FFT结果的张量。点数n指定了FFT操作应该在多少个采样点上执行。

在torch.fft函数中，点数n应该是一个正整数，并且通常应该是2的幂，以获得最佳性能。这是因为FFT算法的复杂度与输入信号长度成正比。

例如，如果你有一个长度为1024的信号，并且想要对其进行FFT变换，你可以使用以下代码：

import torch

signal = torch.randn(1024)  # 输入信号
n = 1024  # 点数
fft_result = torch.fft.fft(signal, n=n)  # 执行FFT变换

在这个例子中，点数n被设置为1024，以匹配输入信号的长度。你可以根据你的实际需求调整点数n的值。

相关问题

torch.fft.fft

回答: torch.fft.fft函数是PyTorch中用于执行N维离散傅里叶变换（DFT）的函数。它将输入张量从时域转换为频域，并返回相应的频域表示。要使用torch.fft.fft函数，你需要导入torch.fft模块，并使用该函数提供的参数来指定输入张量的形状和数据类型。例如，通过以下代码可以计算一个大小为10x10的复数张量的FFT：import torch.fft>>> x = torch.rand(10, 10, dtype=torch.complex64)>>> fftn = torch.fft.fftn(t)[1这将返回一个与输入张量相同形状的频域张量。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [torch.fft](https://blog.csdn.net/qq_42676511/article/details/122385195)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [pytorch 笔记：torch.fft](https://blog.csdn.net/qq_40206371/article/details/129364397)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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torch.fft.fft()参数详细介绍

torch.fft.fft()是PyTorch中的一个函数，用于执行快速傅里叶变换(FFT)。它的参数包括input(输入张量)、signal_ndim(信号维度)、normalized(是否进行归一化)和dim(沿哪个维度执行FFT)。其中，input是必须的参数，其他参数都有默认值。如果不指定dim，则默认在最后一个维度上执行FFT。