maxframe.tensor.fft.ifft2#

maxframe.tensor.fft.ifft2(a, s=None, axes=(-2, -1), norm=None)[源代码]#

计算二维离散傅里叶逆变换。

此函数通过快速傅里叶变换（FFT）计算 M 维数组中任意数量轴上的二维离散傅里叶变换的逆变换。换句话说，在数值精度范围内，ifft2(fft2(a)) == a。默认情况下，逆变换是在输入数组的最后两个轴上计算的。

与 ifft 类似，输入应按照 fft2 返回的顺序排列，即两个轴的低阶角应包含零频率项，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，两个轴的后半部分按负频率递减排列负频率项。

参数:

a (array_like) -- 输入张量，可以是复数。
s (sequence of ints, optional) -- 输出的形状（每个轴的长度）（s[0] 表示轴 0，s[1] 表示轴 1，等等）。这对应于 ifft(x, n) 中的 n。在每个轴上，如果给定的形状小于输入的形状，则输入会被裁剪。如果大于输入，则输入会被零填充。如果未给出 s，则使用输入在由 axes 指定的轴上的形状。有关 ifft 零填充问题，请参见说明。
axes (sequence of ints, optional) -- 用于计算 FFT 的轴。如果未给出，则使用最后两个轴。axes 中的重复索引表示对该轴多次进行变换。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 -- 被截断或零填充的输入，沿 axes 指示的轴进行变换，如果未给出 axes，则沿最后两个轴进行变换。

返回类型:

complex Tensor

抛出:

ValueError -- 如果 s 和 axes 的长度不同，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。
fft2: 二维正向 FFT，ifft2 是其逆变换。
ifftn: n 维 FFT 的逆变换。
fft: 一维 FFT。
ifft: 一维逆 FFT。

备注

ifft2 只是 ifftn，但 axes 的默认值不同。

有关详细信息和绘图示例，请参见 ifftn，有关定义和所用约定，请参见 numpy.fft。

与 ifft 类似，零填充是通过在指定维度上向输入追加零来实现的。尽管这是常见做法，但可能导致意外结果。如果需要其他形式的零填充，则必须在调用 ifft2 之前完成。

示例

>>> import maxframe.tensor as mt

>>> a = 4 * mt.eye(4)
>>> mt.fft.ifft2(a).execute()
array([[ 1.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j],
       [ 0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  1.+0.j],
       [ 0.+0.j,  0.+0.j,  1.+0.j,  0.+0.j],
       [ 0.+0.j,  1.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j]])