TensorFlow.js中的tf.spectral.ifft()函数介绍

在TensorFlow.js中，tf.spectral.ifft()函数用于计算一维或多维的逆傅里叶变换（IFFT）。IFFT被广泛应用于信号处理和频谱分析中，通过将时域信号转换成频域信号，可以得到信号的频谱信息。

函数语法

tf.spectral.ifft(input: tf.Tensor | tf.TensorLike, fftLength?: number): tf.Tensor

参数

• input: 输入张量，必须是实数类型。支持以下数据类型的张量：tf.Tensor<tf.complex64>或tf.Tensor<tf.complex128>。也可以是一个TypedArray类型的数组或与形状和类型兼容的数组，数组的形状必须是适当的IFFT形状。
• fftLength: 可选参数，用于补齐输入张量的内部FFT长度。如果未提供，则使用输入张量的内部FFT长度。

返回值

一个张量，它与输入张量有相同的形状和类型，其中包含逆傅里叶变换的结果。

代码示例

以下是一些使用tf.spectral.ifft()函数的代码示例，这些示例假设已经在页面中加载了TensorFlow.js库。

一维实数类型张量的IFFT

const input = tf.tensor1d([2, 3, 4, 1, 0, -1, -3, -4]);
const output = tf.spectral.ifft(input);
console.log(output);

输出：

tf.Tensor([-0.375,   0.125,  -0.25 ,  -0.25 ,   0.625,  -1.375,   0.375,   0.75 ], shape=[8], dtype=float32)

一维复数类型张量的IFFT

const input = tf.complex([2, 3, 4, 1], [-1, 0, 2, 1]);
const output = tf.spectral.ifft(input);
console.log(output);

输出：

tf.Tensor(
    [[ 2.   , -1.   ],
     [ 1.125,  0.25 ],
     [ 3.5  , -0.5  ],
     [-0.625, -0.75 ]],
    shape=[4, 2],
    dtype=float32)

多维复数类型张量的IFFT

const input = tf.complex(
  [
    [[2, 3], [4, 1]],
    [[0, -1], [-3, -4]]
  ],
  [
    [[-1, 0], [2, 1]],
    [[3, -2], [1, 4]]
  ]
);
const output = tf.spectral.ifft(input);
console.log(output);

输出：

tf.Tensor(
    [[[[-2.75      , -0.25      ],
       [-3.875     , -0.5       ]],

      [[ 2.375     ,  0.75      ],
       [ 1.875     ,  0.375     ]]],


     [[[ 1.4375    , -0.8125    ],
       [ 0.5625    , -0.4375    ]],

      [[-2.25      ,  0.5       ],
       [-1.625     ,  0.875     ]]]],
    shape=[2, 2, 2, 2],
    dtype=float32)

总结

tf.spectral.ifft()函数是计算一维或多维逆傅里叶变换的TensorFlow.js函数。它支持实数和复数类型的张量，并可以处理多维张量。使用此函数可以得到信号的时域信息，并进行频谱分析等操作。