为什么袖口的输入和输出与传统的fft大不相同？

Question

根据我对fft函数的理解（例如来自questions like this one）

假设1D fft，给定N个实际数据点，我将得到一个长度为N（但复数）+ 1的双侧fft，用于第0个频率。如果我采用相同的fft输出，并在其上运行ifft，我将获得N个实数值，并且在理想情况下，这将完全匹配原始输入到fft。

在cufft，这似乎有很大的不同。

根据Nvidia的说法，给出N个实数组件将为fft产生N2 + 1个复杂组件，而N2 + 1个复杂组件将产生N个实数组件。

请参阅here（R = real，C = complex，2 = to）：

请注意，我认识到复杂组件的一半基本上是重复的（但是共轭和反转），因此输入输出值不需要保留重建所需的所有日期，但这并不能解释Nvidia如何声称重建fft的输入和输出数据长度应该是结构化的，袖口输入和输出长度与我在预期的情况下所做的相反。

Answer 1

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