Scipy IFFT给出不同的结果，看似相同

Question

为什么XCorr和Xcorr2在这里会大不相同？ M1和M2是Numpy矩阵。 m1.形[0] = m2。形状[0]。 Xcorr是我期望的，但是XCORR2是完全不同的，并且具有虚构的数字。 Xcorr没有虚构数字。

from scipy.fft import fft, ifft

xcorr = np.zeros((M1.shape[0],M1.shape[1],M2.shape[1]))  
xcorr2 = xcorr.copy()

N = M1.shape[1]
for i in range(N):
    V = M1[:,i][:,None]
    xcorr[:,:,i] = ifft(fft(M2,axis = 0) * fft(np.flipud(V), axis = 0) ,axis = 0)

for i in range(N):
    V = M1[:,i][:,None]
    xcorr2[:,:,i] = fft(M2,axis = 0) * fft(np.flipud(V), axis = 0)        
xcorr2 = ifft(xcorr2, axis = 0)

Answer 1

尝试给出XCorr和XCorr2 dtype = complex。

xcorr = np.zeros((M1.shape[0],M1.shape[1],M2.shape[1]), dtype=complex)  
xcorr2 = xcorr.copy()

根据Scipy Docs的说法，FFT和IFFT的输出都是复杂的NDARRAY。

您可以使用np.zeros（）创建xcorr xcorr2 xcorr2 ，因此它将具有float64的默认dtype。

将FFT输出到XCORR2中将导致复杂 float64 的铸件导致假想零件被丢弃。

当您将Xcorr2馈入ifft（）时，它没有虚构的部分，因此您会得到不同的结果。

演员也是为什么您看不到Xcorr中的虚构部分的原因。