g = ifft(fy); 用pytorch准确实现

在PyTorch中，`ifft()`函数用于计算复数输入向量的逆傅里叶变换（Inverse Fast Fourier Transform，IFFT）。如果你有一个离散傅立叶变换（DFT）的结果`fy`是一个二维张量，表示频率域的数据，你可以使用`torch.ifft()`函数将其转换回时间域。假设`fy`是一个`ComplexTensor`（包含实部和虚部），其形状类似`(batch_size, channels, length)`，以下是实现这个操作的示例：

import torch
from torch.fft import ifft

# 假设fy是一个四维张量，包含了频域数据
# fy = torch.randn(batch_size, channels, length // 2 + 1, dtype=torch.complex64)  # 或者根据实际长度调整

# 使用ifft进行反变换
g = torch.ifft(fy, 2)  # 第2个维度是对称的，所以我们指定对第二个维度进行IFFT

# 如果fy有偶数长度，则结果通常会包括前一半的时间步，需要取实部
# 对于奇数长度，结果会有前一半时间步的实部和后一半的虚部
g = g.real if fy.shape[-1] % 2 == 0 else (g[:, :, :fy.shape[-1]//2, :] + g[:, :, fy.shape[-1]//2:, :]*1j)

# 确保g的形状为(batch_size, channels, length)
g = g.permute(0, 2, 1)  # 如果原始顺序不是(batch_size, length, channels)，则需要permute