torch.rfft参数有哪些？

torch.rfft是PyTorch中的函数，用于将实数信号转换为复数频谱。它的参数如下：

torch.rfft(input, signal_ndim, normalized=False, onesided=True)

- input：要进行傅里叶变换的实数信号，可以是一维、二维或三维的张量。
- signal_ndim：傅里叶变换的信号维度。对于一维信号，signal_ndim=1；对于二维信号，signal_ndim=2；对于三维信号，signal_ndim=3。
- normalized：是否对结果进行归一化，默认为False。
- onesided：是否只保留正频率部分，默认为True，即只保留第一个一半的频率系数。

注意：torch.rfft函数返回的是一个复数频谱，其形状为`(*input.shape[:-signal_ndim], (signal_ndim + 1) // 2, 2)`。这里的`(*input.shape[:-signal_ndim],)`表示输入信号的前面的维度不变，而`((signal_ndim + 1) // 2, 2)`表示频谱的形状。其中，第一个维度为频率，第二个维度为实部和虚部。如果onesided设置为True，则只返回前一半的频率系数。

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）:

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）:

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.rfft的参数

torch.rfft函数是PyTorch中用于进行实数输入的快速傅里叶变换（FFT）的函数，其参数如下：

- input（Tensor）：输入张量，数据类型为float32或float64。
- signal_ndim（int）：信号的维数，可以是1、2、3或4。
- normalized（bool）：是否进行归一化，默认为False，表示不进行归一化。
- onesided（bool）：是否只返回傅里叶变换的单边结果，默认为True，表示只返回单边结果。
- dim（int或元组）：进行FFT变换的维度或维度元组，默认为最后一维。
- inverse（bool）：是否进行傅里叶逆变换，默认为False，表示进行正向变换。

其中，input和signal_ndim是必选参数，其他参数都有默认值。