maxframe.tensor.fft.fft2#

maxframe.tensor.fft.fft2(a, s=None, axes=(-2, -1), norm=None)[源代码]#

计算二维离散傅里叶变换

此函数通过快速傅里叶变换（FFT）计算 M 维数组中任意轴上的 n 维离散傅里叶变换。默认情况下，变换是在输入数组的最后两个轴上进行的，即二维 FFT。

参数:

  • a (array_like) -- 输入张量，可以是复数

  • s (sequence of ints, optional) -- 输出的形状（每个变换轴的长度）（s[0] 指第 0 轴，s[1] 指第 1 轴，以此类推）。这对应于 fft(x, n) 中的 n。沿每个轴，如果给定形状小于输入，则裁剪输入；如果较大，则用零填充输入。如果未给出 s，则使用由 axes 指定的轴上的输入形状。

  • axes (sequence of ints, optional) -- 要计算 FFT 的轴。如果未给出，则使用最后两个轴。axes 中重复的索引表示对该轴进行多次变换。单元素序列表示执行一维 FFT。

  • norm ({None, "ortho"}, optional) -- 归一化模式（参见 mt.fft）。默认为 None。

返回:

out -- 沿由 axes 指定的轴（或在未给出 axes 时为最后两个轴）进行变换的被截断或零填充的输入。

返回类型:

complex Tensor

抛出:

  • ValueError -- 如果 s 和 axes 长度不同，或者未给出 axes 且 len(s) != 2。

  • IndexError -- 如果 axes 的某个元素大于 a 的轴数。

参见

mt.fft

离散傅里叶变换的总体视图，包含所用的定义和约定。

ifft2

二维 FFT 的逆变换。

fft

一维 FFT。

fftn

n 维 FFT。

fftshift

将零频项移到数组中心。对于二维输入，交换第一和第三象限，以及第二和第四象限。

备注

fft2 只是 fftn 在 axes 默认值上的不同。

输出与 fft 类似，在变换轴的低阶角包含零频率项，这些轴的前半部分包含正频率项，轴的中间包含奈奎斯特频率项，轴的后半部分按负频率递减顺序包含负频率项。

有关详细信息和绘图示例，请参见 fftn，有关所用定义和约定，请参见 mt.fft。

示例

>>> import maxframe.tensor as mt

>>> a = mt.mgrid[:5, :5][0]
>>> mt.fft.fft2(a).execute()
array([[ 50.0 +0.j        ,   0.0 +0.j        ,   0.0 +0.j        ,
          0.0 +0.j        ,   0.0 +0.j        ],
       [-12.5+17.20477401j,   0.0 +0.j        ,   0.0 +0.j        ,
          0.0 +0.j        ,   0.0 +0.j        ],
       [-12.5 +4.0614962j ,   0.0 +0.j        ,   0.0 +0.j        ,
          0.0 +0.j        ,   0.0 +0.j        ],
       [-12.5 -4.0614962j ,   0.0 +0.j        ,   0.0 +0.j        ,
            0.0 +0.j        ,   0.0 +0.j        ],
       [-12.5-17.20477401j,   0.0 +0.j        ,   0.0 +0.j        ,
          0.0 +0.j        ,   0.0 +0.j        ]])