A = torch.fft.rfft(a_full, onesided=False, normalized=False) TypeError: fft_rfft() got an unexpected keyword argument 'onesided'

在使用PyTorch进行快速傅里叶变换（FFT）时，你遇到了一个问题。具体来说，`torch.fft.rfft` 函数没有接受到参数 'onesided'。这是因为在PyTorch的某些版本中，`rfft` 函数的参数名可能不同。

正确的参数名应该是 `n`，它可以接受一个整数来指定输入数据的大小。如果你想要进行单边的FFT，即只计算正频率部分，你需要确保传递给 `rfft` 的数据是合适的，并且可能需要对结果进行适当的处理。

以下是如何正确调用 `torch.fft.rfft` 的示例：

import torch

# 假设 a_full 是你要进行FFT变换的输入数据
# n 是变换后输出的大小，必须是大于等于 len(a_full) 的最小的2的幂次方
n = 2 ** (a_full.numel() - 1).bit_length()

# 使用 rfft 进行实数到半复数的快速傅里叶变换
A = torch.fft.rfft(a_full, n=n, norm=None)

请确保你使用的PyTorch版本中，`rfft` 函数包含 `n` 和 `norm` 参数，并根据你的需求进行调整。

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astara_4= torch.fft.irfft(absFa2, signal_ndim=2, onesided=False, normalized=False)

在您提供的代码行中，`torch.fft.irfft` 函数是 PyTorch 库中用于执行逆快速傅里叶变换（Inverse Fast Fourier Transform，IFFT）的操作。这个函数将频域中的一个复数数组转换回时域中的一个实数数组。

具体到您提供的代码：

astara_4 = torch.fft.irfft(absFa2, signal_ndim=2, onesided=False, normalized=False)

这里执行了以下步骤：

1. `absFa2`：它是一个已经存在的张量，这个张量应该包含了要进行逆变换的数据。通常情况下，这个数据是通过执行快速傅里叶变换（FFT）获得的频域表示。

2. `signal_ndim=2`：这个参数指定了输入信号的维度。在这个例子中，`signal_ndim=2` 指的是输入信号是一个二维的张量。在二维情况下，IFFT 会分别在两个维度上执行，通常用于处理图像或其他二维数据。

3. `onesided=False`：这个参数控制是否返回单边或双边的 FFT 结果。当设置为 `False` 时，`irfft` 返回一个完整的频域表示，包括负频率部分。通常在实际应用中，完整信息是必要的。

4. `normalized=False`：这个参数指定了输出结果是否进行标准化。当设置为 `False` 时，IFFT 的结果不会除以输入的长度，意味着结果的总能量与原始输入信号相等。

`torch.fft.irfft` 函数将 `absFa2` 中的复数频域数据转换为实数时域数据，并将结果存储在变量 `astara_4` 中。

注意，当使用 `irfft` 时，输入的张量必须满足一定条件，例如当 `signal_ndim=2` 时，如果 `onesided=False`，输入张量的最后一个维度的大小必须是偶数。

x_ft = torch.rfft(x, 1, normalized=True, onesided=True)

这行代码是将实数序列 x 进行快速傅里叶变换（FFT）得到其复数频域表示 x_ft。在这里，1 表示进行一维 FFT，normalized=True 表示对结果进行归一化，onesided=True 表示只返回单边频谱。具体来说，一维 FFT 用于对一维的离散信号进行频域分析，而归一化可以将结果缩放到 -1 到 1 之间，便于处理。单边频谱是指由于实数序列的对称性，频域中只有左半部分是有用的，右半部分可以通过对称性推导得到，因此只返回左半部分的频域表示即可。