Python中的 scipy.ifft()

简介

scipy.ifft() 函数属于 SciPy 库，是一个用于计算一维或多维离散傅里叶逆变换（Inverse Discrete Fourier Transform，IDFT）的函数。离散傅里叶逆变换是将傅里叶变换得到的频域数据转回到时域的过程。

语法

函数的语法如下：

scipy.fftpack.ifft(a, n=None, axis=-1, overwrite_x=False)

参数说明：

• a：输入的一维或多维数组，傅里叶变换的结果。
• n：可选参数，设定结果数据的长度，如果长度小于输入数据的长度，则输入数据会被截断。如果长度大于输入数据的长度，则会在结果数据中用零填充。
• axis：可选参数，指定在哪个轴上进行逆变换，默认为最后一个轴。
• overwrite_x：可选参数，指定是否回写输入数据，若设为 True，则会在计算过程中重写输入数组，节省内存。

返回值：

• 返回一维或多维数组，表示通过傅里叶逆变换计算得到的时域数据。

示例

一维示例

import numpy as np
from scipy.fft import ifft

x = np.array([0.0, 1.0, 0.0, 0.0])  # 输入的频域数据
x_time = ifft(x)                    # 计算傅里叶逆变换
print(x_time)

输出结果：

array([ 0.+0.j,  1.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j])

多维示例

import numpy as np
from scipy.fft import ifft

x = np.array([[0.0, 1.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 1.0, 0.0]])       # 输入的频域数据
x_time = ifft(x)                                                # 计算傅里叶逆变换
print(x_time)

输出结果：

array([[ 0. +0.j,  1. +0.j,  0. +0.j,  0. +0.j],
       [ 0.5+0.j,  0. +0.5j, -0.5+0.j,  0. -0.5j]])

特点

• scipy.ifft() 函数可以方便地计算一维或多维离散傅里叶逆变换。
• 通过逆变换计算，可以将频域数据转回到时域，实现信号的还原。
• 可以指定结果数据的长度，截断或填充输入数据。
• 支持输入数据的覆盖，节省内存空间。

以上就是关于 Python 中 scipy.ifft() 函数的介绍，希望对你有所帮助！