torch.fft.ifft

torch.fft.ifft(input, n=None, dim=- 1, norm=None, *, out=None) → Tensor

计算一维逆离散傅里叶变换 input 。

注意

支持 CUDA 上的 torch.half 和 torch.chalf，且 GPU 架构 SM53 或更高。但是，它只支持每个变换维度的 2 的幂次信号长度。

参数:

• 输入（张量）- 输入张量

• n (int, optional) – 信号长度。如果提供，输入将在计算逆傅里叶变换之前被零填充或裁剪到这个长度。

• dim（int，可选）- 沿着取一维 IFFT 的维度。

• norm (str, optional) –

  归一化模式。对于反向变换（ ifft() ），它们对应于：

  • 无规范化

  • "backward" - 通过 1/n 正规化

  • "ortho" - 通过 1/sqrt(n) 归一化（使 IFFT 正交归一）

  使用相同的归一化模式调用正向变换（ fft() ）将在两个变换之间应用整体归一化 1/n 。这是使 ifft() 成为精确逆变换所必需的。

  默认为 "backward" （通过 1/n 进行规范化）。

关键字参数:

输出（张量，可选）- 输出张量。

示例

>>> t = torch.tensor([ 6.+0.j, -2.+2.j, -2.+0.j, -2.-2.j])
>>> torch.fft.ifft(t)
tensor([0.+0.j, 1.+0.j, 2.+0.j, 3.+0.j])