การแปลงฟูเรียร์ที่รวดเร็วมูลค่าจริง 3 มิติ
คำนวณการแปลงฟูริเยร์แบบแยกส่วน 3 มิติของสัญญาณมูลค่าจริงผ่าน 3 มิติด้านในสุดของ "อินพุต"
เนื่องจาก DFT ของสัญญาณจริงเป็นแบบสมมาตรเฮอร์มิเชียน ดังนั้น `signal.Rfft3d` จึงส่งคืนเฉพาะส่วนประกอบ `fft_length / 2 + 1` ที่ไม่ซ้ำกันของ FFT สำหรับมิติด้านในสุดของ `เอาต์พุต`: คำที่มีความถี่เป็นศูนย์ ตามมา ตามเงื่อนไขความถี่บวก `fft_length / 2`
`signal.Rfft3d` 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 > Rfft3d <U> | สร้าง (ขอบเขต ขอบเขต ตัวถูกดำเนินการ <? ขยาย TNumber > อินพุต ตัวถูกดำเนินการ < TInt32 > fftLength, Class<U> Tcomplex) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ Rfft3d ใหม่ |
| เอาท์พุต <U> | เอาท์พุท () เทนเซอร์ complex64 ที่มีอันดับเดียวกับ "อินพุต" |
วิธีการสืบทอด
ค่าคงที่
สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ OP_NAME
ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow
วิธีการสาธารณะ
เอาท์ พุท สาธารณะ <U> asOutput ()
ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์
อินพุตสำหรับการดำเนินการ TensorFlow คือเอาต์พุตของการดำเนินการ TensorFlow อื่น วิธีการนี้ใช้เพื่อรับหมายเลขอ้างอิงสัญลักษณ์ที่แสดงถึงการคำนวณอินพุต
สาธารณะคงที่ Rfft3d <U> สร้าง (ขอบเขต ขอบเขต , ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > อินพุต, ตัวดำเนินการ < TInt32 > fftLength, คลาส <U> Tcomplex)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ Rfft3d ใหม่
พารามิเตอร์
| ขอบเขต | ขอบเขตปัจจุบัน |
|---|---|
| ป้อนข้อมูล | เทนเซอร์ float32 |
| fftความยาว | เทนเซอร์รูปร่าง int32 [3] ความยาว FFT สำหรับแต่ละมิติ |
การส่งคืน
- ตัวอย่างใหม่ของ Rfft3d
เอาท์พุท สาธารณะ <U> เอาท์พุท ()
เทนเซอร์ complex64 ที่มีอันดับเดียวกับ "อินพุต" มิติด้านในสุด 3 มิติของ `อินพุต` จะถูกแทนที่ด้วยการแปลงฟูริเยร์ 3 มิติ มิติด้านในสุดมีส่วนประกอบความถี่ที่ไม่ซ้ำกัน `fft_length / 2 + 1`