jax.numpy.fft.irfft2

jax.numpy.fft.irfft2(a, s=None, axes=(-2, -1), norm=None)

计算实值二维离散傅里叶逆变换。

JAX 实现 numpy.fft.irfft2()。

参数:

• a (ArrayLike) – 输入数组。必须满足 a.ndim >= 2。

• s (形状 | None) – 可选的长度为 2 的整数序列。指定每个指定轴上输出的大小。如果未指定，沿 axes[1] 轴的输出维度为 2*(m-1)，其中 m 是沿 axes[1] 轴的输入大小，而其他轴上的维度将与输入相同。

• axes (Sequence[int]) – 可选的整数长度为 2 的序列，默认为 (-2,-1)。指定计算变换的轴。

• norm (str | None) – 字符串，默认为“backward”。归一化模式。支持“backward”、“ortho”和“forward”。

返回:

一个实值数组，包含 a 的二维离散傅里叶逆变换。

返回类型:

Array

另请参阅

• jax.numpy.fft.rfft2()：计算实值数组的二维离散傅里叶变换。

• jax.numpy.fft.irfft()：计算实值一维离散傅里叶逆变换。

• jax.numpy.fft.irfftn()：计算实值多维离散傅里叶逆变换。

示例

jnp.fft.irfft2 默认沿最后两个轴计算变换。

>>> x = jnp.array([[[1, 3, 5],
...                 [2, 4, 6]],
...                [[7, 9, 11],
...                 [8, 10, 12]]])
>>> jnp.fft.irfft2(x)
Array([[[ 3.5, -1. ,  0. , -1. ],
        [-0.5,  0. ,  0. ,  0. ]],

       [[ 9.5, -1. ,  0. , -1. ],
        [-0.5,  0. ,  0. ,  0. ]]], dtype=float32)

当 s=[3, 3] 时，沿 axes (-2, -1) 的变换维度将是 (3, 3)，其他轴上的维度将与输入相同。

>>> with jnp.printoptions(precision=2, suppress=True):
...   jnp.fft.irfft2(x, s=[3, 3])
Array([[[ 1.89, -0.44, -0.44],
        [ 0.22, -0.78,  0.56],
        [ 0.22,  0.56, -0.78]],

       [[ 5.89, -0.44, -0.44],
        [ 1.22, -1.78,  1.56],
        [ 1.22,  1.56, -1.78]]], dtype=float32)

当 s=[2, 3] 且 axes=(0, 1) 时，沿 axes (0, 1) 的变换形状将是 (2, 3)，而沿其他轴的维度将与输入相同。

>>> with jnp.printoptions(precision=2, suppress=True):
...   jnp.fft.irfft2(x, s=[2, 3], axes=(0, 1))
Array([[[ 4.67,  6.67,  8.67],
        [-0.33, -0.33, -0.33],
        [-0.33, -0.33, -0.33]],

       [[-3.  , -3.  , -3.  ],
        [ 0.  ,  0.  ,  0.  ],
        [ 0.  ,  0.  ,  0.  ]]], dtype=float32)