numpy.fft --- 快速傅里叶变换例程

numpy.fft 子模块提供一维快速傅里叶变换例程。输入数组的长度必须是 2 的幂；否则将引发 ValueError。

变换的实部和虚部分别存储在独立的 numpy.ndarray 对象中，函数返回 2 元组 (real, imag)。

函数

numpy.fft.fft(r: ndarray, c: ndarray | None = None) → tuple[ndarray, ndarray]

计算 r 的一维离散傅里叶变换。

参数:

• r -- 一个长度为 2 的幂的一维数组。保存输入信号的实部。

• c -- 一个可选的一维数组，其长度与 r 相同，包含输入的虚部。如果省略，则假定虚部为零。

返回:

一个由 numpy.ndarray 对象组成的二元组 (real, imag)，保存变换的实部和虚部。

抛出:

ValueError -- 如果输入的长度不是 2 的幂。

numpy.fft.ifft(r: ndarray, c: ndarray | None = None) → tuple[ndarray, ndarray]

计算一维逆离散傅里叶变换。

参数:

• r -- 一个长度为 2 的幂的一维数组。保存频谱的实部。

• c -- 一个可选的一维数组，其长度与 r 相同，包含频谱的虚部。如果省略，则假定虚部为零。

返回:

一个由 numpy.ndarray 对象组成的二元组 (real, imag)，保存逆变换的实部和虚部。结果按 N（样本数）归一化，因此 ifft(fft(x)) 会重现原始输入。

抛出:

ValueError -- 如果输入的长度不是 2 的幂。