वास्तविक-मूल्यवान तेज़ फूरियर रूपांतरण।
'इनपुट' के सबसे आंतरिक आयाम पर वास्तविक-मूल्य वाले सिग्नल के 1-आयामी असतत फूरियर रूपांतरण की गणना करता है।
चूँकि वास्तविक सिग्नल का DFT हर्मिटियन-सममित है, `signal.Rfft` केवल `fft_length / 2 + 1` FFT के अद्वितीय घटकों को लौटाता है: शून्य-आवृत्ति शब्द, उसके बाद `fft_length / 2` सकारात्मक-आवृत्ति शर्तें।
अक्ष के साथ `signal.Rfft` की गणना की जाती है, यदि `fft_length` `इनपुट` के संबंधित आयाम से छोटा है, तो आयाम काट दिया जाता है। यदि यह बड़ा है, तो आयाम शून्य से भरा हुआ है।
स्थिरांक
| डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <यू> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर <यू टीटाइप > आरएफटीटी <यू> का विस्तार करता है | |
| आउटपुट <यू> | आउटपुट () `इनपुट` के समान रैंक का एक कॉम्प्लेक्स64 टेंसर। |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <यू> आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक Rfft <U> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <? विस्तारित TNumber > इनपुट, ऑपरेंड <TInt32> fftLength, क्लास<U> Tcomplex)
एक नए Rfft ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| इनपुट | एक फ्लोट32 टेंसर। |
| एफएफटीलंबाई | आकार का एक int32 टेंसर [1]। एफएफटी लंबाई. |
रिटर्न
- Rfft का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <यू> आउटपुट ()
`इनपुट` के समान रैंक का एक कॉम्प्लेक्स64 टेंसर। `इनपुट` के सबसे आंतरिक आयाम को इसके 1डी फूरियर ट्रांसफॉर्म के `fft_length / 2 + 1` अद्वितीय आवृत्ति घटकों से बदल दिया गया है।