Rfft

Rfft kelas akhir publik

Transformasi Fourier cepat yang bernilai nyata.

Menghitung transformasi Fourier diskrit 1 dimensi dari sinyal bernilai nyata pada dimensi `input` yang paling dalam.

Karena DFT sinyal nyata adalah Hermitian-simetris, `signal.Rfft` hanya mengembalikan komponen unik `fft_length / 2 + 1` dari FFT: suku frekuensi nol, diikuti dengan `fft_length / 2` frekuensi positif ketentuan.

Sepanjang sumbu `signal.Rfft` dihitung, jika `fft_length` lebih kecil dari dimensi `input` yang sesuai, dimensi tersebut dipotong. Jika lebih besar, dimensinya diisi dengan angka nol.

Konstanta

Rangkaian OP_NAME Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Metode Publik

Keluaran <U>
sebagai Keluaran ()
Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
statis <U memperluas TType > Rfft <U>
buat ( Lingkup lingkup, Operan <? extends TNumber > masukan, Operan < TInt32 > fftLength, Kelas<U> Tcomplex)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi Rfft baru.
Keluaran <U>
keluaran ()
Tensor kompleks64 dengan peringkat yang sama dengan `input`.

Metode Warisan

Konstanta

String akhir statis publik OP_NAME

Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Nilai Konstan: "RFFT"

Metode Publik

Keluaran publik <U> sebagai Keluaran ()

Mengembalikan pegangan simbolis tensor.

Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.

public static Rfft <U> buat ( Lingkup lingkup, Operan <? extends TNumber > masukan, Operan < TInt32 > fftLength, Kelas<U> Tcomplex)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi Rfft baru.

Parameter
cakupan ruang lingkup saat ini
memasukkan Tensor float32.
panjang fft Tensor bentuk int32 [1]. Panjang FFT.
Kembali
  • contoh baru dari Rfft

Keluaran publik <U> keluaran ()

Tensor kompleks64 dengan peringkat yang sama dengan `input`. Dimensi paling dalam dari `input` diganti dengan komponen frekuensi unik `fft_length / 2 + 1` dari transformasi Fourier 1D-nya.