numpy fft模块

引用和引用[3]介绍了numpy中的FFT相关函数。numpy.fft模块提供了对快速傅里叶变换（FFT）和逆变换（IFFT）的支持。 FFT是一种将信号从时域转换到频域的方法，而IFFT是将信号从频域转换回时域的方法。

在引用中，使用了np.fft.rfft函数对给定的正弦波信号进行傅里叶变换，得到其频域表示。然后使用np.fft.irfft函数对得到的频域信号进行逆变换，将其恢复为时域信号。

而在引用中，使用了np.fft.fft函数对给定的正弦波信号进行傅里叶变换，得到其频域表示。然后使用np.fft.ifft函数对得到的频域信号进行逆变换，将其恢复为时域信号。

因此，numpy.fft模块提供了一系列用于处理傅里叶变换和逆变换的函数，可以方便地进行信号频域分析和处理。通过使用这些函数，可以将信号从时域转换到频域，进行频域处理，并将信号从频域转换回时域。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【numpy】几种fft函数的使用](https://blog.csdn.net/mimiduck/article/details/118549640)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Python FFT合成波形的实例](https://download.csdn.net/download/weixin_38538264/13761544)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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