IFFT比FFT多个数量级

Question

我尝试用FFT方法重新采样一维信号（基本上是scipy信号). 然而，代码要花很长时间才能运行，即使我的输入信号长度是2的幂次方。看了分析之后，我找到了问题的根源。在

基本上，这种方法先进行FFT，然后去除部分傅里叶频谱，然后采用IFFT以较低的采样率将其带回时域。在

问题是IFFT的运行时间比FFT长：

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 1 6263.996 6263.996 6263.996 6263.996 basic.py:272(ifft) 1 1.076 1.076 1.076 1.076 basic.py:169(fft)

我假设这和截止后的fourier点的数量有关。也就是说，这是一个难以置信的减速，所以我要确保：

A.这种行为是半合理的，不一定是一个bug。 B、 我仍然可以有效地避免这个问题。在

现在，我可以将输入信号的幂补为2，以使FFT运行得非常快，但不知道如何对反向运算做同样的事情。我甚至没有意识到这是IFFTs的问题：P

Answer 1

如果IFFT的长度与FFT的长度不同，并且IFFT的长度不是由非常小的素数因子（2，3等）组成，那么效率会显著下降。在

因此，这种重采样方法只有在两个采样率不同的情况下才是有效的，这些比率具有较小的素数因子，如2、3和7（提示）。在