numpy rfftn 更改输入尺寸
numpy rfftn changes input dimensions
我想计算 3D numpy 数组的离散傅里叶变换。我正在使用 numpy.fft.rfftn 函数，但它的输出与输入有不同的维度，我该如何解决这个问题？
这是我的代码：
np.shape(img_coll)
>>> (9997, 50, 50)
img_spectrum = np.fft.rfftn(img_coll, axes = [0])
np.shape(img_spectrum)
>>>(4999, 50, 50)
非常感谢您的帮助。
您的代码中没有要修复的内容。
如果你的信号是实数，那么它的傅里叶变换是共轭对称。
换句话说，频域信号img_spectrum（沿第一个轴axes=[0]）具有偶数幅度和奇数相位，因此用户负责重建傅里叶变换后的信号。
我想计算 3D numpy 数组的离散傅里叶变换。我正在使用 numpy.fft.rfftn 函数，但它的输出与输入有不同的维度，我该如何解决这个问题？
这是我的代码：
np.shape(img_coll)
>>> (9997, 50, 50)
img_spectrum = np.fft.rfftn(img_coll, axes = [0])
np.shape(img_spectrum)
>>>(4999, 50, 50)
非常感谢您的帮助。
您的代码中没有要修复的内容。
如果你的信号是实数，那么它的傅里叶变换是共轭对称。
换句话说，频域信号img_spectrum（沿第一个轴axes=[0]）具有偶数幅度和奇数相位，因此用户负责重建傅里叶变换后的信号。