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。