numpy.fft.ihfft¶

numpy.fft.ihfft(a, n=None, axis=-1, norm=None)[source]¶

计算具有厄密对称性的信号的逆FFT。

参数：	a：array_like 输入数组。 n：int，可选逆FFT的长度。要使用的输入中沿变换轴的点数。如果n小于输入的长度，则输入被裁剪。如果它较大，输入将用零填充。如果未给出n，则使用沿由轴指定的轴的输入长度。 axis：int，可选用于计算逆FFT的轴。如果未给出，则使用最后一个轴。 norm：{None，“ortho”}，可选版本1.10.0中的新功能。规范化模式（参见`numpy.fft`）。默认值为None。
返回：	out：complex ndarray 未指定沿轴指示的轴变换的截断或零填充输入，如果轴指定最后一个输入。If n is even, the length of the transformed axis is `(n/2)+1`. 如果n是奇数，则长度为`(n+1)/2`。

参数：

a：array_like

输入数组。

n：int，可选

逆FFT的长度。要使用的输入中沿变换轴的点数。如果n小于输入的长度，则输入被裁剪。如果它较大，输入将用零填充。如果未给出n，则使用沿由轴指定的轴的输入长度。

axis：int，可选

用于计算逆FFT的轴。如果未给出，则使用最后一个轴。

norm：{None，“ortho”}，可选

版本1.10.0中的新功能。

规范化模式（参见numpy.fft）。默认值为None。

out：complex ndarray

未指定沿轴指示的轴变换的截断或零填充输入，如果轴指定最后一个输入。If n is even, the length of the transformed axis is (n/2)+1. 如果n是奇数，则长度为(n+1)/2。

也可以看看

hfft，irfft

笔记

hfft / ihfft是类似于rfft / irfft的对，但是对于相反的情况： Hermitian在时域中的对称性，并且在频域中是真实的。所以这里是hfft，如果它是奇数，你必须提供结果的长度：ihfft（hfft（a）， len a）） == a。

例子

>>> spectrum = np.array([ 15, -4, 0, -1, 0, -4])
>>> np.fft.ifft(spectrum)
array([ 1.+0.j,  2.-0.j,  3.+0.j,  4.+0.j,  3.+0.j,  2.-0.j])
>>> np.fft.ihfft(spectrum)
array([ 1.-0.j,  2.-0.j,  3.-0.j,  4.-0.j])