php 做fft,什么是numpy.fft.rfft和numpy.fft.irfft及其在MATLA...

numpy中的实际FFT使用这样的事实：实值函数的傅立叶变换就是说“偏斜对称”,即频率k处的值是频率Nk处k = 1的值的复共轭. N-1(正确的术语是Hermitian).因此,rfft仅返回与非正频率相对应的结果部分.

对于大小为N的输入,rfft函数返回对应于N / 2或低于N / 2的频率的FFT输出部分.因此,如果N是偶数(所有频率从0到N / 2),则rfft的输出大小为N / 2 1,如果N为奇数,则输出(N 1)/ 2(所有频率从0到(N-1)/ 2).观察功能层(n / 2 1)为偶数和奇数输入大小返回正确的输出大小.

所以要在matlab中重现rfft

function rfft = rfft(a)

ffta = fft(a);

rfft = ffta(1:(floor(length(ffta)/2)+1));

end

例如

a = [1,1,1,1,-1,-1,-1,-1];

rffta = rfft(a)

会产生

rffta =

Columns 1 through 3:

0.00000 + 0.00000i 2.00000 - 4.82843i 0.00000 + 0.00000i

Columns 4 through 5:

2.00000 - 0.82843i 0.00000 + 0.00000i

现在将它与python进行比较

>>> np.fft.rfft(a)

array([ 0.+0.j , 2.-4.82842712j, 0.-0.j ,

2.-0.82842712j, 0.+0.j ])

再现irfft

要重现irfft的基本功能,您需要从rfft输出中恢复丢失的频率.如果所需的输出长度是偶数,则输出长度可以从输入长度计算为2(m – 1).否则它应该是2(m – 1)1.

以下代码可行.

function irfft = irfft(x,even=true)

n = 0; % the output length

s = 0; % the variable that will hold the index of the highest

% frequency below N/2, s = floor((n+1)/2)

if (even)

n = 2 * (length(x) - 1 );

s = length(x) - 1;

else

n = 2 * (length(x) - 1 )+1;

s = length(x);

endif

xn = zeros(1,n);

xn(1:length(x)) = x;

xn(length(x)+1:n) = conj(x(s:-1:2));

irfft = ifft(xn);

end

现在你应该有

>> irfft(rfft(a))

ans =

1.00000 1.00000 1.00000 1.00000 -1.00000 -1.00000 -1.00000 -1.00000

并且

abs( irfft(rfft(a)) - a ) < 1e-15

对于奇数输出长度,你得到

>> irfft(rfft(a(1:7)),even=false)

ans =

1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000

php 做fft,什么是numpy.fft.rfft和numpy.fft.irfft及其在MATLA...相关推荐

C语言使用CUDA中cufft函数做GPU加速FFT运算，与调用fftw函数的FFT做运算速度对比
目录任务介绍环境所需相关软件下载与安装 C语言:不调用库的GPU加速FFT代码 C语言:调用fftw库的未使用GPU的FFT代码 C语言:调用cufft库的GPU加速FFT gnuplot安装画图 ...
matlab函数fftshift,matlab中fft算法_matlab中fftshift函数_matlab中fft函数的用法(2)
plot([0 : PointNum/2 - 1], x1(1:PointNum/2)); grid on subplot(3,1,2); % [REX IMX] am = sqrt(abs(REX. ...
离散傅里叶变换DFT与FFT，MATLAB的FFT函数使用（原创）——如何使用fft（）绘制出真正的频谱图像
以前一直对MATLAB中fft()函数的使用一直存在疑惑,为什么要加一些参数,并且如何确定这些参数,也查了许多资料,但很多都感觉只是表面一说根本没有讲清其本质.但随着学习的推进,慢慢有所领悟,所 ...
数据分析之numpy基础/matplotlib绘图/numpy常用函数/杂项功能
文章目录数据分析 numpy概述 numpy`历史` numpy的核心:多维数组 numpy基础 ndarray数组内存中的ndarray对象 ndarray数组对象的特点 ndarray数组对象 ...
python之numpy之伪逆numpy.linalg.pinv
文章目录解释及实现笔记伪逆在最简单的线性回归中的应用解释及实现记XXX的伪逆为pinv(X)pinv(X)pinv(X),则有 pinv(X)=(XTX)−1XTpinv(X)=(X^TX) ...
numpy 随机数_数据分析numpy基础看着一篇就够了
1,Numpy基础数据结构 2,Numpy通用函数 3,Numpy索引及切片 4,Numpy随机数 5,Numpy数据的输入输出 1,Numpy基础数据结构 NumPy数组是一个多维数组对象,称为nd ...
python numpy常用操作、Numpy 多维数组、矩阵相乘、矩阵乘以向量
python numpy常用操作 Numpy基本操作 # 导入numpy import numpy as np # 生成numpy数组 x = np.array([1.0, 2.0, 3.0]) pr ...
numpy中求解范数(numpy.linalg.norm)以及各阶范数详解
numpy.linalg.norm 语法 numpy.linalg.norm(x,ord=None,axis=None,keepdims=False) Parameters x: array_like ...
[转载] python numpy.random.randn()与numpy.random.rand()的区别 (正态分布公式)（标准正态分布 standard normal distribution
参考链接: Python中的numpy.random.randn 引用文章: numpy.random.randn()与numpy.random.rand()的区别 https://www.cnblo ...

php 做fft,什么是numpy.fft.rfft和numpy.fft.irfft及其在MATLA...

php 做fft,什么是numpy.fft.rfft和numpy.fft.irfft及其在MATLA...相关推荐

最新文章

热门文章