Rfft2d

คลาสสุดท้ายสาธารณะ Rfft2d

การแปลงฟูเรียร์ที่รวดเร็วมูลค่าจริง 2 มิติ

คำนวณการแปลงฟูริเยร์แบบแยกส่วน 2 มิติของสัญญาณมูลค่าจริงผ่าน 2 มิติด้านในสุดของ "อินพุต"

เนื่องจาก DFT ของสัญญาณจริงเป็นแบบสมมาตรเฮอร์มิเชียน ดังนั้น `signal.Rfft2d` จึงส่งคืนเฉพาะส่วนประกอบ `fft_length / 2 + 1` ที่ไม่ซ้ำกันของ FFT สำหรับมิติด้านในสุดของ `เอาต์พุต`: คำที่มีความถี่เป็นศูนย์ ตามมา ตามเงื่อนไขความถี่บวก `fft_length / 2`

`signal.Rfft2d` ในแต่ละแกนจะถูกคำนวณ หาก `fft_length` น้อยกว่ามิติข้อมูลที่สอดคล้องกันของ `input` มิติข้อมูลจะถูกครอบตัด หากมีขนาดใหญ่กว่า มิติข้อมูลจะถูกเติมด้วยศูนย์

ค่าคงที่

สตริง OP_NAME ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow

วิธีการสาธารณะ

เอาท์พุต <U>
เป็นเอาท์พุต ()
ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์
คงที่ <U ขยาย TType > Rfft2d <U>
สร้าง (ขอบเขต ขอบเขต ตัวถูกดำเนินการ <? ขยาย TNumber > อินพุต ตัวถูกดำเนินการ < TInt32 > fftLength, Class<U> Tcomplex)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ Rfft2d ใหม่
เอาท์พุต <U>
เอาท์พุท ()
เทนเซอร์ complex64 ที่มีอันดับเดียวกับ "อินพุต"

วิธีการสืบทอด

ค่าคงที่

สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ OP_NAME

ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow

ค่าคงที่: "RFFT2D"

วิธีการสาธารณะ

เอาท์ พุท สาธารณะ <U> asOutput ()

ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์

อินพุตสำหรับการดำเนินการ TensorFlow คือเอาต์พุตของการดำเนินการ TensorFlow อื่น วิธีการนี้ใช้เพื่อรับหมายเลขอ้างอิงสัญลักษณ์ที่แสดงถึงการคำนวณอินพุต

สร้าง Rfft2d <U> สาธารณะแบบคงที่ (ขอบเขต ขอบเขต ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > อินพุต ตัวดำเนินการ < TInt32 > fftLength คลาส <U> Tcomplex)

วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ Rfft2d ใหม่

พารามิเตอร์
ขอบเขต ขอบเขตปัจจุบัน
ป้อนข้อมูล เทนเซอร์ float32
fftความยาว เทนเซอร์รูปร่าง int32 [2] ความยาว FFT สำหรับแต่ละมิติ
การส่งคืน
  • อินสแตนซ์ใหม่ของ Rfft2d

เอาท์พุท สาธารณะ <U> เอาท์พุท ()

เทนเซอร์ complex64 ที่มีอันดับเดียวกับ "อินพุต" มิติด้านในสุด 2 มิติของ "อินพุต" จะถูกแทนที่ด้วยการแปลงฟูริเยร์ 2 มิติ มิติด้านในสุดมีส่วนประกอบความถี่ที่ไม่ซ้ำกัน `fft_length / 2 + 1`