torch.fft.rfft2是如何对矩阵进行傅里叶变换的
时间: 2024-09-08 13:01:10 浏览: 101
`torch.fft.rfft2` 是 PyTorch 库中用于对矩阵进行二维快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)的一个函数。这个函数将输入的实数矩阵从时域转换到频域,即它计算了矩阵在两个维度上的傅里叶变换,并且仅返回非负频率的分量。
当使用 `torch.fft.rfft2` 对一个实数矩阵进行变换时,其结果是一个复数矩阵,其大小与输入矩阵相同。这个复数矩阵包含了输入矩阵的傅里叶系数,其中每个系数对应于输入矩阵的一个特定频率。由于输入矩阵是实数,所以根据傅里叶变换的共轭对称性,输出矩阵的频率分量也会是共轭对称的。但是,`torch.fft.rfft2` 只返回非负频率的分量,因此结果矩阵的后半部分(包括中心线)是重复的镜像。
函数的一般用法是:
```python
import torch
# 假设 input_matrix 是一个实数矩阵,且其形状为 [height, width]
output = torch.fft.rfft2(input_matrix)
```
这里,`output` 是一个复数矩阵,包含了 `input_matrix` 在频域上的表示。
需要注意的是,`torch.fft.rfft2` 要求输入矩阵的行数和列数都必须是2的幂次,或者至少可以通过填充至2的幂次。如果输入矩阵的尺寸不满足这一条件,你可能需要使用 `torch.fft.fftshift` 来调整频率分量的位置,或者使用 `torch.fft.fft2` 来得到完整的复数输出,它不会要求输入矩阵的大小是2的幂次。
相关问题
旧版torch.rfft和新版torch.fft.rfft2的区别
`torch.rfft` 和 `torch.fft.rfft2` 都是用来执行快速傅里叶变换(FFT)的函数,但是在PyTorch的不同版本中它们的使用方法和行为可能有所不同。
在旧版PyTorch中,`torch.rfft` 主要用于对一维信号执行实数到复数的FFT变换。这个函数返回的是复数结果,其中包含了频域的实部和虚部。
而在新版PyTorch中,`torch.fft` 模块已经引入,它提供了一套更全面的FFT函数集合。`torch.fft.rfft2` 是这个模块中的一个函数,专门用于执行二维实数到复数的FFT变换。与旧版的 `torch.rfft` 相比,`torch.fft.rfft2` 主要用于处理二维数据,比如图像。
`torch.fft.rfft2` 不仅限于处理二维数据,还可以处理多维数据,并且通常提供了更多的选项,例如控制输出的维度和形状等。新版的FFT模块还提供了一系列其他的FFT函数,包括一维和多维的实数和复数FFT变换。
以下是一个使用旧版 `torch.rfft` 的例子(假设是用于一维信号):
```python
import torch
# 假设信号长度为 6,batch size 为 1
signal = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], dtype=torch.float)
# 执行实数到复数的FFT变换
fft_result = torch.rfft(signal, 1)
print(fft_result)
```
下面是新版 `torch.fft.rfft2` 的一个例子(假设是用于处理图像这样的二维数据):
```python
import torch
# 假设我们有一个 3x3 的图像数据,batch size 为 1
signal = torch.tensor([[
[1.0, 2.0, 3.0],
[4.0, 5.0, 6.0],
[7.0, 8.0, 9.0]
]], dtype=torch.float)
# 执行二维实数到复数的FFT变换
fft_result = torch.fft.rfft2(signal)
print(fft_result)
```
在使用新版的 `torch.fft` 模块时,你可能会注意到一些API变化,比如函数的命名和参数的组织方式。如果你正在从旧版迁移到新版,你需要仔细阅读新版的文档以确保正确使用这些函数。
TORCH.FFT.RFFT2
引用\[1\]:在新版的PyTorch中,可以使用torch.fft.rfft2()函数来进行二维实数快速傅里叶变换。该函数的参数包括输入张量和维度参数。例如,可以使用以下代码进行二维实数快速傅里叶变换:
input = torch.rand(1, 3, 32, 32)
output = torch.fft.rfft2(input, dim=(-2, -1))
其中,input是输入张量,dim=(-2, -1)表示在倒数第二维和倒数第一维上进行傅里叶变换。输出的结果是一个复数张量,可以通过output.real和output.imag分别获取实部和虚部。
引用\[2\]:在PyTorch 1.7及之后的版本中,如果想要得到单边频谱输出,可以使用torch.fft.rfft()函数;如果想要得到双边频谱输出,可以使用torch.fft.fft()函数。例如,可以使用以下代码进行实数输入的快速傅里叶变换:
input = torch.arange(4)
fft = torch.fft.rfft(input, 2, normalized=True, onesided=False)
其中,input是输入张量,2表示进行二维傅里叶变换,normalized=True表示进行归一化,onesided=False表示得到双边频谱输出。
综上所述,根据你提供的代码和问题,可以使用torch.fft.rfft2()函数来进行二维实数快速傅里叶变换。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [torch.fft.rfft()函数用法](https://blog.csdn.net/oxygenh2o/article/details/122157814)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [torch.fft.fft2.() 报错问题解决](https://blog.csdn.net/Claire_wanqing/article/details/123591896)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
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