DFT

バージョン名: DFT-7

カテゴリー: 信号処理

簡単な説明: DFT 操作は、指定された次元による入力テンソルの離散複素数から複素数へのフーリエ変換を行います。

属性:

利用可能な属性はありません。

入力:

  • 1: data - DFT 変換のデータを含むタイプ T の入力テンソル。要素のタイプは、サポートされる任意の浮動小数点タイプです。入力テンソルの最後の次元は 2 に等しくなければなりません。つまり、入力テンソルの形状は、複素数の実数成分と虚数成分を表す [D_0, D_1, ..., D_{N-1}, 2][:, ..., :, 1] 形式である必要があります。必須。

  • 2: axes - DFT が適用される次元インデックスを指定する T_IND タイプの 1D テンソルで、axes は入力テンソルのさまざまな次元のインデックスの順序なしリストです。例えば、[0, 4], [4, 0], [4, 2, 1], [1, 2, 3], [-3, 0, -2]。これらのインデックスは、-(r - 1) から (r - 2) までの整数である必要があります (r = rank(data))。負の軸 a は、軸 r - 1 + a として解釈されます。他の次元は変わりません。axes 属性内の要素の順序が重要であり、3 番目の入力 signal_size 内の要素に直接マッピングされます。必須。

    次の制約を満たす必要があります: rank(data) >= len(axes) + 1 and input_shape[-1] == 2 and (rank(data) - 1) not in axes and (-1) not in axes

  • 3: signal_size - 入力 axes からの軸に関する信号サイズを記述する T_SIZE タイプの 1D テンソル。signal_size[i] == -1 である場合、DFT は axes[i] 軸のフルサイズに対して計算されます。signal_size[i] > input_shape[: r - 1][axes[i]] の場合、入力データは最後で axes[i] 軸に対してゼロパディングされます。最後に、signal_size[i] < input_shape[: r - 1][axes[i]]、次に入力データが axes[i] 軸に関してトリミングされます。より正確には、signal_size[i] < input_shape[: r - 1][axes[i]] の場合、axes[i] 軸のスライス 0: signal_size[i] が考慮されます。オプション。デフォルト値は `[input_shape[: r - 1][a] for a in axes]` です。

    入力 signal_size が指定されている場合、signal_size のサイズは axes のサイズと同じである必要があります。

出力:

  • 1: 入力 data テンソルと同じタイプの要素を持つ結果のテンソル。出力の形状は次のように計算されます: 入力 signal_size が指定されていない場合、出力の形状は data の形状と同じになります。それ以外では、axes 内にない軸の場合、output_shape[axis] = input_shape[axis] となり、signal_size[i] == -1 の場合、output_shape[: r - 1][axes[i]] = input_shape[: r - 1][axes[i]]、そうでない場合は、output_shape[: r - 1][axes[i]] = signal_size[i] です。

タイプ:

  • T: 浮動小数点タイプ。

  • T_IND: int64 または int32

  • T_SIZE: int64 または int32

詳細な説明: DFT は、指定された軸に関して入力テンソルの離散フーリエ変換を行います。計算は以下のルールに従って行われます。

簡単にするために、入力テンソル A の形状は [B_0, ..., B_{k-1}, M_0, ..., M_{r-1}, 2]axes=[k,...,k+r-1]、および signal_size=[S_0,...,S_{r-1}] であると想定します。

signal_size を考慮して、D を入力テンソル A とします。したがって、D の形状は [B_0, ..., B_{k-1}, S_0, ..., S_{r-1}, 2] になります。

次に。

\[X[j_0,\dots,j_{k-1},j_k,\dots,j_{k+r-1}]=D[j_0,\dots,j_{k-1},j_k,\dots,j_{k+r-1},0]+iD[j_0,\dots,j_{k-1},j_k,\dots,j_{k+r-1},1]\]

のすべてのインデックス j_0,...,j_{k+r-1} に対して、i は虚数単位、つまり X は複素数テンソルです。

この場合、離散フーリエ変換はテンソル \(X\) と同じ形状のテンソル \(Y\) となり、次のようになります。

\[Y[n_0,\dots,n_{k-1},m_0,\dots,m_{r-1}]=\sum\limits_{j_0=0}^{S_0-1}\cdots\sum\limits_{j_{r-1}=0}^{S_{r-1}-1}X[n_0,\dots,n_{k-1},j_0,\dots,j_{r-1}]\exp\left(-2\pi i\sum\limits_{q=0}^{r-1}\frac{m_qj_q}{S_q}\right)\]

すべてのインデックス n_0,...,n_{k-1}m_0,...,m_{r-1} に対して、演算の結果は、[B_0, ..., B_{k-1}, S_0, ..., S_{r-1}, 2] 形状を持つ実数テンソル Z となり、次のようになります。

\[Z[n_0,\dots,n_{k-1},m_0,\dots,m_{r-1}, 0]=Re Y[n_0,\dots,n_{k-1},m_0,\dots,m_{r-1}],\]
\[Z[n_0,\dots,n_{k-1},m_0,\dots,m_{r-1}, 1]=Im Y[n_0,\dots,n_{k-1},m_0,\dots,m_{r-1}].\]

軸と信号サイズの一般的な場合の計算も同様です。

例:

signal_size 入力なし (4D 入力テンソル)

<layer ... type="DFT" ... >
    <input>
        <port id="0">
            <dim>1</dim>
            <dim>320</dim>
            <dim>320</dim>
            <dim>2</dim>
        </port>
        <port id="1">
            <dim>2</dim> <!-- axes input contains [1, 2] -->
        </port>
    <output>
        <port id="2">
            <dim>1</dim>
            <dim>320</dim>
            <dim>320</dim>
            <dim>2</dim>
        </port>
    </output>
</layer>

signal_size 入力なし (3D 入力テンソル)

<layer ... type="DFT" ... >
    <input>
        <port id="0">
            <dim>320</dim>
            <dim>320</dim>
            <dim>2</dim>
        </port>
        <port id="1">
            <dim>2</dim> <!-- axes input contains [0, 1] -->
        </port>
    <output>
        <port id="2">
            <dim>320</dim>
            <dim>320</dim>
            <dim>2</dim>
        </port>
    </output>
</layer>

signal_size 入力あり (4D 入力テンソル)

<layer ... type="DFT" ... >
    <input>
        <port id="0">
            <dim>1</dim>
            <dim>320</dim>
            <dim>320</dim>
            <dim>2</dim>
        </port>
        <port id="1">
            <dim>2</dim> <!-- axes input contains [1, 2] -->
        </port>
        <port id="2">
            <dim>2</dim> <!-- signal_size input contains [512, 100] -->
        </port>
    <output>
        <port id="3">
            <dim>1</dim>
            <dim>512</dim>
            <dim>100</dim>
            <dim>2</dim>
        </port>
    </output>
</layer>

signal_size 入力あり (3D 入力テンソル)

<layer ... type="DFT" ... >
    <input>
        <port id="0">
            <dim>320</dim>
            <dim>320</dim>
            <dim>2</dim>
        </port>
        <port id="1">
            <dim>2</dim> <!-- axes input contains [0, 1] -->
        </port>
        <port id="2">
            <dim>2</dim> <!-- signal_size input contains [512, 100] -->
        </port>
    <output>
        <port id="3">
            <dim>512</dim>
            <dim>100</dim>
            <dim>2</dim>
        </port>
    </output>
</layer>

signal_size 入力あり (5D 入力テンソル、signal_size-1、ソートされていない軸)

<layer ... type="DFT" ... >
    <input>
        <port id="0">
            <dim>16</dim>
            <dim>768</dim>
            <dim>580</dim>
            <dim>320</dim>
            <dim>2</dim>
        </port>
        <port id="1">
            <dim>3</dim> <!-- axes input contains  [3, 1, 2] -->
        </port>
        <port id="2">
            <dim>3</dim> <!-- signal_size input contains [170, -1, 1024] -->
        </port>
    <output>
        <port id="3">
            <dim>16</dim>
            <dim>768</dim>
            <dim>1024</dim>
            <dim>170</dim>
            <dim>2</dim>
        </port>
    </output>
</layer>

signal_size 入力あり (5D 入力テンソル、signal_size-1、ソートされていない軸、2 番目の例)

<layer ... type="DFT" ... >
    <input>
        <port id="0">
            <dim>16</dim>
            <dim>768</dim>
            <dim>580</dim>
            <dim>320</dim>
            <dim>2</dim>
        </port>
        <port id="1">
            <dim>3</dim> <!-- axes input contains  [3, 0, 2] -->
        </port>
        <port id="2">
            <dim>3</dim> <!-- signal_size input contains [258, -1, 2056] -->
        </port>
    <output>
        <port id="3">
            <dim>16</dim>
            <dim>768</dim>
            <dim>2056</dim>
            <dim>258</dim>
            <dim>2</dim>
        </port>
    </output>
</layer>