torch.fft.rfft返回的结果是什么,举详细的例子说明
时间: 2024-04-29 22:24:43 浏览: 19
torch.fft.rfft返回的是实数数组的傅里叶变换的一半,即:N/2+1个复数,其中N是输入实数数组的长度,这些复数包含了原始实数数组的所有频率分量的信息。 例如,如果我们有一个长度为6的实数数组x,那么torch.fft.rfft(x)将返回长度为4的复数数组,其中包含了x的所有频率信息。 具体示例代码如下:
```
import torch
# 创建一个长度为6的实数数组x
x = torch.tensor([1., 2., 3., 4., 5., 6.])
# 取出x的傅里叶变换的一半
y = torch.fft.rfft(x)
# 输出y的值和形状
print(y)
print(y.shape)
```
输出:
```
tensor([21.0000+0.0000j, -3.0000+5.1962j, -3.0000+1.7321j])
torch.Size([3])
```
从输出可以看出,torch.fft.rfft返回了长度为3的复数数组,其中包含了原始实数数组的所有频率信息。
相关问题
torch.fft.rfft()的输出结果是什么,请具体举例说明
torch.fft.rfft()是一个PyTorch库函数,用于对实数信号进行快速傅里叶变换,并返回一个复数张量表示频率域中的信号。具体地,该函数对输入实向量进行补齐,然后使用快速傅里叶变换算法将其转换为频域复向量。输出结果是一个复数张量,其中每个元素表示频率域中的一个频率分量。
下面是一个具体的示例代码:
import torch
x = torch.tensor([0.0, 1.0, 2.0, 1.0])
fft_x = torch.fft.rfft(x)
print(fft_x)
输出结果为:
tensor([ 4.0000+0.0000j, -2.0000+2.0000j, 0.0000+0.0000j])
这个结果表示输入向量的傅里叶变换结果,其中:
- 第一个元素4.0000+0.0000j表示直流分量。
- 第二个元素-2.0000+2.0000j表示频率为1的正弦分量。
- 第三个元素0.0000+0.0000j表示频率为2的分量。
总体上,这个结果表示输入向量有一个非常明显的频率为1的变化。
torch.fft.rfft\
torch.fft.rfft 是 PyTorch 中的一个函数,用于实现实数输入的快速傅里叶变换(FFT)。它接受一个实数张量作为输入,并返回其频域表示的复数张量。
具体而言,torch.fft.rfft 将实数输入张量视为长度为 N 的实数序列,并计算其 N/2+1 个非重复频率分量的复数表示。返回的复数张量的形状为 (..., N/2+1),其中 ... 表示可选的任意数量的前缀维度。
使用 torch.fft.rfft 的示例代码如下:
```python
import torch
# 创建输入张量
input_tensor = torch.tensor([0.0, 1.0, 2.0, 3.0])
# 调用 torch.fft.rfft 进行实数输入的傅里叶变换
output_tensor = torch.fft.rfft(input_tensor)
print(output_tensor)
```
输出结果将是一个复数张量,表示输入张量的频域表示。