Tensorflow.js tf.spectral.fft() 函数

简介

Tensorflow.js 中的 tf.spectral.fft() 函数是一个用于执行快速傅里叶变换（FFT）的函数。傅里叶变换是一种将信号分解成频率成分的技术，广泛应用于信号处理和频谱分析的领域。该函数可以在浏览器中使用 TensorFlow.js 运行时来计算傅里叶变换。

语法

tf.spectral.fft(input [, axis])

• input: 张量对象，包含输入信号的数据。
• axis（可选）: 一个整数，表示执行傅里叶变换的轴。默认为 -1，即最后一个轴。

返回值

返回一个张量对象，包含执行傅里叶变换后的结果。

示例

const input = tf.tensor([1, 2, 3, 4]);

// 执行傅里叶变换
const result = tf.spectral.fft(input);

result.print();

输出结果：

Tensor
    [[ 10     +0j],
     [ -2 -2j   ],
     [ -2    +0j],
     [ -2 +2j   ]]

说明

• 输入张量必须是实数类型和可支持复数运算的数据类型。
• input 张量的最后一个轴的大小必须是 2 的幂，例如：[2, 4, 8, 16, ...]。
• 输出张量的数据类型为复数类型（包含实部和虚部）。

使用场景

tf.spectral.fft() 函数可以用于以下场景：

• 语音处理：分析音频信号的频谱特性，例如在语音识别中使用。
• 图像处理：在频域中对图像进行滤波、增强或变换操作，例如在图像分割、去噪或图像处理中使用。
• 信号处理：提取音频、雷达等信号的傅里叶变换特性，例如在恶意软件检测或人脸识别中使用。

参考资料

• Tensorflow.js API 文档