Python 使用rfft2沿修剪轴创建的阵列的1D ifft

我在尝试对使用

rfft2

创建的数组进行部分逆变换（沿一维合成）时遇到了一个问题（当然，后来进行了过滤）

问题是我在整个程序中使用实输入，然后使用

rfft2

从实输入到光谱（傅里叶）域来利用这种对称性是有意义的（我在这个程序中做了很多变换）。这是从实数矩阵a

（nx，ny//2-1）

生成的（如果ny是奇数，则最后一个数字有+1，但你得到了分数）。我将把这个过程从

（x，y）

域命名为

（kx，ky）

域。我可以使用

irfft2

还原此过程，并获取真实数据

然而，在我的算法中的一个点上，我必须操作中间域中的数据：

（kx，y）

。在这个域中，我不知道系数（仍然很复杂）是否具有某种对称关系，但我强烈怀疑它们必须验证

（kx，y）

和

（-kx，y）

处的系数是彼此的共轭

我想在（kx，ky）域中手动创建一个（nx，ny）复数数组（显式使用对称性），并简单地沿最后（

y

）轴使用

ifft

。然而，阅读起来很难，而且我很容易出错，更不用说效率了，这一步我可以放弃

实际的问题是，我能有效地使用

numpy

来计算这个混合域的展开系数吗

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干杯，

为什么要创建此

（kx，y）

？听起来很奇怪谢谢你的评论！完整的答案相当麻烦，但长话短说，我必须将一个函数与一个函数相匹配，该函数允许在x方向上的傅里叶级数展开，在y方向上的双曲三角函数（拉普拉斯方程的解）与一个在两个方向上都有傅里叶展开但在y扩展域中的函数相匹配。然后sin，sinh展开式的系数可以从双周期函数的（kx，y）展开式中得到，原则上你可以这样做。如果您发布了部分相关的代码，我们可能会提供帮助。稍后，我将发布一个带有适当数学知识的代码片段，以澄清问题。目前我正在使用

rfft（irfft2（data，s=size），axis=0）

来完成我所需要的。效率极低，但允许我继续开发算法的其余部分，并在由于过早优化而陷入停滞之前检查基本思想是否有效。与此同时，我会继续思考这个问题，在接下来的几天里，我会提供数学和代码片段。