一维数据傅里叶变换pytorch代码

以下是一维数据傅里叶变换的PyTorch代码：

import torch
import torchkbnufft as tkbn

def FFT(sig):
    # 将信号转换为PyTorch张量
    sig_tensor = torch.tensor(sig, dtype=torch.float32)
    # 定义Kaiser-Bessel网格
    kbnufft_ob = tkbn.KbNufft(N=1, norm='ortho', matadj=True)
    # 将信号传递给Kaiser-Bessel网格
    sig_grid = kbnufft_ob.kb(sig_tensor, torch.zeros_like(sig_tensor))
    # 进行快速傅里叶变换
    freq_grid = torch.fft(sig_grid, signal_ndim=1)
    # 将结果传递回Kaiser-Bessel网格
    freq_tensor = kbnufft_ob.adj(freq_grid)
    # 将结果转换为NumPy数组并返回
    return freq_tensor.numpy()

该代码使用torchkbnufft库中的Kaiser-Bessel网格实现了非均匀的快速傅里叶变换。首先，将输入信号转换为PyTorch张量，然后定义Kaiser-Bessel网格。接下来，将信号传递给Kaiser-Bessel网格，并进行快速傅里叶变换。最后，将结果传递回Kaiser-Bessel网格，并将其转换为NumPy数组并返回。