mindspore.scipy.fft.dct

mindspore.scipy.fft.dct(x, type=2, n=None, axis=- 1, norm=None)

计算Tensor x 给定维度（轴） axis 的离散傅里叶变换。

说明

• 当前仅支持type 2类型离散傅里叶变换。

• dct 目前仅用于 mindscience 科学计算场景，尚不支持其他使用场景。

• dct 尚不支持Windows平台。

参数：

• x (Tensor) - 要计算离散傅里叶变换的Tensor。

• type (int, 可选) - 离散傅里叶变换变换的种类。可选值：{1, 2, 3, 4}，详见 ‘A Fast Cosine Transform in One and Two Dimensions’, by J. Makhoul, IEEE Transactions on acoustics, speech and signal processing vol. 28(1), pp. 27-34,。默认值： 2 。

• n (int, 可选) - 给定维度（轴）参与离散傅里叶变换的元素数量。必须是非负。 如果 \(n < x.shape[axis]\)，则截断后计算，如果 \(n > x.shape[axis]\) ，则补0后计算。 默认值： None，默认为 x.shape[axis] 。

• axis (int, 可选) - 进行离散傅里叶变换的维度（轴）。 默认值： -1。

• norm (str, 可选) - 标准化类型，可选值：{“BACKWARD”, “FORWARD”, “ORTHO”}。默认值： None 默认为 'BACKWARD' 。

返回：

Tensor， x 进行离散傅里叶变换的结果，变换结果的数据类型为float32/64， axis 轴大小为 n，其余轴大小与 x 相同。

异常：

• TypeError - 如果 x 不是Tensor。

• TypeError - 如果 axis 或 n 不是int类型。

• ValueError - 如果 axis 的值超出： \([-x.ndim, x.ndim)\) 范围。

• ValueError - 如果 n 的值小于1。

• ValueError - 如果 norm 的值不是 BACKWARD、 FORWARD 或 ORTHO。

支持平台：

Ascend CPU

样例：

>>> from mindspore.scipy.fft import dct
>>> from mindspore import Tensor
>>> x = Tensor([1, 2, 3])
>>> output = dct(x)
>>> print(output)
[ 1.20000000e+01 -3.46410162e+00  3.33066907e-15]