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,但是其输出具有不同的输入尺寸,如何解决此问题?
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。
答案 0 :(得分:1)
您的代码中没有要修复的内容。
如果您的信号是 real ,则其傅里叶变换是共轭对称。
换句话说,频域信号img_spectrum
(沿第一轴axes=[0]
)具有偶数幅度和奇数相位,因此用户负责重建傅立叶变换的信号。