请问 torch.fft.rfft 的用法，对出入参始终理解不了。
也看了很多快速傅里叶变换的内容，不清楚参数怎么把幅度、相位、周期、体现出来的。
入参input，对应纬度的值应该是时域的幅度？时间就是索引下边吗？
出参是对应那个概念呢？
傅里叶变换 torch.fft.rfft 的参数怎么理解？
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10条回答 默认 最新
- 2022-05-04 17:18回答 1 已采纳 51要自己写FFT了吧，DSP有库函数
- 2022-03-29 21:07回答 2 已采纳 当X是一个矩阵时，fft(X)是把每个列作为向量，得到每列元素的傅里叶变换。
- 2021-11-23 23:09回答 1 已采纳 图像要RGB三个通道，你把三层叠加自然就是灰度图了，建议是：把 G=F1+F2+F3; G0=ifft2(ifftshift(G)); subplot(122);imshow(G0,[]);title
- 2021-12-26 20:40Oxygen H2O的博客 在新旧版的torch中的傅里叶变换函数在定义和用法上存在不同，记录一下。 1、旧版 fft = torch.rfft(input, 2, normalized=True, onesided=False) # input 为输入的图片或者向量，dtype=torch.float32，size比如为...
- 2022-04-27 21:03回答 2 已采纳 频谱图比较亮的地方就是低频，因为图像的能量一般都是集中在低频部分，频谱中心化以后，就是低频在中间高频在四周了。
- 2021-03-16 13:06回答 2 已采纳 赚个外块真不容易，看了一下午， 你的问题如下： 1，乘法错了， 复数的乘法，你写错了；(a + b j) * (c + d j) = ac-bd + (bc + ad) j 2. 你蝶形运算
- 2015-10-23 03:16回答 2 已采纳 ``` // ============================================================================== // 快速离散
- 2023-03-06 16:04UQI-LIUWJ的博客 进行一个维度的快速傅里叶变换。
- 2015-04-27 03:25回答 5 已采纳 对于单个频率的波形，取频谱的峰值,np.argmax()可以取到下标值，根据freq=下标*N/fs,获得频率值， 对于含有多个频率的波形，我是做一个区分，判断频谱中 振幅大于某个数，就为信号，小于
- 2021-03-22 15:27回答 4 已采纳 ok,搞定了； 引发错误的地方在于：傅里叶逆变换，实数部分和虚数部分都需要除N，你只给实数部分除了N，一维数据没有问题是因为，你的一维数据全是实数，逆变换后虚数部分为0，所以不影响；而二维傅里叶变换
- 2021-05-23 20:37回答 1 已采纳 思路： 先用fourier函数求傅里叶级数，得到傅里叶级数解析表达式，再取不同的频率w值，根据傅里叶级数求得不同频率的幅值和相位，将不同w的信号加和得到不同项数恢复的时域信号。 代码： %%
- 2022-05-13 20:02思考实践的博客 这篇博客比较简洁给大家一个直观的对序列的傅里叶变换与其逆变换，具体可以参考底部链接 torch.fft.fft&&torch.fft.ifft torch.fft.fft(input, n=None, dim=-1, norm=None) → Tensor torch.fft.fftn...
- 2015-08-10 08:24回答 3 已采纳 分配空间的问题。。。发现只要去掉FFTblock就可以了
- 2021-12-04 17:09带鱼的鱼香肉丝的博客 旧版pytorch中torch.rfft在新版本中的对应
- 2022-03-19 15:45Claire_Shang的博客 torch.fft.fft2.() 报错问题解决 问了别人，应该是fft函数对应的torch版本问题，torch...torch.rfft torch.fft.fft2 torch.irfft torch.fft.ifft2 还是报错了，函数中使用的参数定义应该也是不一样的 ...
- 2021-12-24 11:11逍遥子~~的博客 卷积： 连续形式： 离散形式： ‘卷’ ： 翻转 和 滑动 ‘积‘ ...： fft：快速离散傅里叶变换 rfft：因为中心共轭对称，所以将共轭的那一部分去除，减少存储量 带有r的，其意义都是去除那些共轭对称的值，减小存储
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