torch 傅立叶变换
时间: 2023-11-06 22:01:18 浏览: 47
傅立叶变换是一种数学变换,可以将一个函数或信号在时域(时间域)的表示转换为频域(频率域)的表示。在PyTorch中,可以使用torch.fft函数进行傅立叶变换。该函数可以接受多个参数,其中input是要进行傅立叶变换的输入张量,signal_ndim是信号的维度(通常为1或2),normalized参数表示是否对结果进行归一化。
引用中提到了torch.fft、torch.ifft、torch.rfft和torch.irfft这几个函数,它们分别表示傅立叶变换、傅立叶反变换、长时傅立叶变换和短时傅立叶变换。这些函数可以在PyTorch中用来进行频谱操作。另外,引用中提到了torch.stft函数,它可以用来进行傅立叶快速反变换。
相关问题
快速傅里叶变换pytorch
在PyTorch中,你可以使用torch.fft.fft()函数来执行快速傅里叶变换(FFT)。下面是一个示例代码:
```python
import torch
# 生成一个随机的复数张量
x = torch.randn(4, 3, dtype=torch.complex64)
# 执行快速傅里叶变换
x_fft = torch.fft.fft(x)
print(x_fft)
```
这将输出快速傅里叶变换后的结果。请注意,输入张量`x`的最后一个维度应该是复数。你可以根据自己的需求调整输入张量的形状和数据类型。
另外,如果你想执行逆傅里叶变换(IFFT),可以使用torch.fft.ifft()函数。例如:
```python
import torch
# 假设x_fft是一个经过傅里叶变换得到的复数张量
x_ifft = torch.fft.ifft(x_fft)
print(x_ifft)
```
这将输出逆傅里叶变换后的结果。同样,你可以根据需要调整输入张量的形状和数据类型。
pytorch傅里叶变换
PyTorch提供了几个傅里叶变换的函数,包括torch.fft()、torch.ifft()、torch.rfft()和torch.irfft()。其中,torch.fft()用于进行傅里叶变换,torch.ifft()用于进行短时傅里叶变换,torch.rfft()用于进行长时傅里叶变换,torch.irfft()用于进行傅里叶反变换。这些函数可以用来对输入的信号进行频谱操作。另外,还有torch.stft()函数可以用来进行傅里叶快反变换。