orch.fft.rfft2是如何对矩阵进行傅里叶变换的

`numpy.fft.rfft2` 是 NumPy 库中的一个函数，它用于对二维数组（矩阵）进行二维快速傅里叶变换（2D FFT），但它只计算非负频率分量。这在处理实数输入数据时特别有用，因为对于实数输入，傅里叶变换是对称的，所以只需计算一半的结果即可。

在执行 `rfft2` 时，输入矩阵首先被中心化（如果 `norm` 参数被设置为 `'ortho'`，还会进行归一化），然后进行快速傅里叶变换。变换后得到的频域数据是复数类型，其中包含了输入矩阵的幅度和相位信息。

下面是一个使用 `numpy.fft.rfft2` 对矩阵进行二维快速傅里叶变换的例子：

import numpy as np

# 创建一个示例矩阵
matrix = np.array([[1 + 2j, 2 + 3j],
                   [3 + 4j, 4 + 5j]])

# 应用二维快速傅里叶变换
fft_result = np.fft.rfft2(matrix)

print(fft_result)

在这个例子中，`rfft2` 函数会计算矩阵 `matrix` 的二维傅里叶变换，并且只会返回非负频率分量的结果。输出的 `fft_result` 将是一个复数数组，其中包含了变换后的幅度和相位信息。

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#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pytorch构建数据集——torch.utils.data.Dataset()和torch.utils.data.DataLoader()](https://blog.csdn.net/weixin_41560402/article/details/108121344)[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^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【深度学习】torch.utils.data.DataLoader相关用法 | dataloader数据加载器 | pytorch](https://blog.csdn.net/weixin_46274756/article/details/127940293)[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^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

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`orch.nn.Linear`是Orchestrade（一个基于PyTorch的深度学习框架）中的一个模块，它代表线性层（Linear Layer）。在深度学习中，线性层是一种基础的全连接层，用于执行矩阵乘法，常用于神经网络模型中，如前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）。

在`orch.nn.Linear`中，通常需要指定输入特征的数量（in_features）和输出特征的数量（out_features），这两个参数决定了层的权重矩阵的维度。该层会根据这些参数创建一个线性变换，可以理解为从输入空间到输出空间的映射。

下面是一个基本的使用示例：

import orch.nn as nn

# 假设我们有一个输入维度为10的输入
input_dim = 10
output_dim = 5

# 创建一个线性层
linear_layer = nn.Linear(input_dim, output_dim)

# 假设输入是形状为(batch_size, input_dim)的张量
inputs = torch.randn(10, input_dim)
outputs = linear_layer(inputs)

# 输出将是形状为(batch_size, output_dim)的张量