scipy.fftpack的FFT冻结

Question

计算大小约为150万件的数组的FFT时：

import numpy as np
from scipy.fftpack import fft

x0 = np.ones(1492828, dtype=np.int32)
fft(x0)
print 'hello'

FFT计算永远不会结束，程序正在冻结。如果我将1492828更改为1492827，它似乎可行。但如果我将1492828更改为1492826，它仍会冻结，这有点奇怪。

这是一个已知的错误吗？

注意：

• CPU保持在25％（正常，我有一个4核CPU），Python进程的RAM使用率保持在~75 MB

• 我在Windows 7 64位上使用64位的Python 2.7.15：

  print scipy.__version__     # 1.1.0
  print sys.version           # 2.7.15 (v2.7.15:ca079a3ea3, Apr 30 2018, 16:30:26) [MSC v.1500 64 bit (AMD64)]
  

Answer 1

如here所解释的那样，对于具有小素因子的长度，通常的FFT算法要快得多。

解决方案是将数组填充到下一个2的幂：

def zeropad_nextpoweroftwo(A):
    return np.concatenate([A, np.zeros(int(2 ** np.ceil(np.log2(len(A))))-len(A), 
        dtype=A.dtype)])

或者，更简单/更好的解决方案是使用next_fast_len以及fftpack.fft的第二个参数允许自动进行零填充：

fftpack.fft(a, next_fast_len(len(a)))