scipy.fftpack.

ifft#

scipy.fftpack.ifft(x, n=None, axis=-1, overwrite_x=False)[Quelle]#

Gibt die diskrete inverse Fourier-Transformation einer realen oder komplexen Sequenz zurück.

Das zurückgegebene komplexe Array enthält y(0), y(1),..., y(n-1), wobei

y(j) = (x * exp(2*pi*sqrt(-1)*j*np.arange(n)/n)).mean().

Parameter:

xarray_like: Zu invertierende transformierte Daten.
nint, optional: Länge der inversen Fourier-Transformation. Wenn n < x.shape[axis], wird x abgeschnitten. Wenn n > x.shape[axis], wird x mit Nullen aufgefüllt. Der Standardwert ergibt n = x.shape[axis].
axisint, optional: Achse, entlang derer die ifft’s berechnet werden; der Standardwert ist die letzte Achse (d. h. axis=-1).
overwrite_xbool, optional: Wenn True, kann der Inhalt von x zerstört werden; die Standardeinstellung ist False.

Rückgabe:

ifftndarray von Fließkommazahlen: Die inverse diskrete Fourier-Transformation.

Siehe auch

fft: Vorwärts-FFT

Hinweise

Sowohl Single- als auch Double-Precision-Routinen sind implementiert. Halbpräzisions-Eingaben werden in Single-Precision konvertiert. Nicht-Fließkomma-Eingaben werden in Double-Precision konvertiert. Long-Double-Precision-Eingaben werden nicht unterstützt.

Diese Funktion ist am effizientesten, wenn n eine Zweierpotenz ist, und am wenigsten effizient, wenn n eine Primzahl ist.

Wenn der Datentyp von x eine reelle Zahl ist, wird automatisch ein „Real IFFT“-Algorithmus verwendet, der die Berechnungszeit grob halbiert.

Beispiele

>>> from scipy.fftpack import fft, ifft
>>> import numpy as np
>>> x = np.arange(5)
>>> np.allclose(ifft(fft(x)), x, atol=1e-15)  # within numerical accuracy.
True