A discrete cosine transform (DCT) expresses a finite sequence of data points in terms of a sum of cosine functions oscillating at different frequencies. DCTs are important to numerous applications in science and engineering, from lossy compression of

离散余弦变换 由于实信号傅立叶变换的共轭对称性,导致DFT后在频域中有一半的数据冗余.离散余弦变换(DCT)在处理实信号时比离散傅立叶(DFT)变换更具优势.在处理声音信号这类实信号时,DFT得到的结果是复功率谱,其结果中的一半数据是没利用价值的.相比之下,DCT得到的结果是实谱,从而节省了不必要的运算. 一个序列的DFT就是将其周期拓展后取其DFS系数的一个周期.如果序列的开始及结尾处的幅值差异较大,那么这个周期拓展的序列便会有较多的高频分量. 而序列的DCT(实序列)相当于一个长度是它两倍的

从傅里叶级数(Fourier series)到离散傅里叶变换(Discrete Fourier transform) 一. 傅里叶级数(FS) 首先从最直观的开始,我们有一个信号\(x(t)\)(满足Dirichelet条件),先假设它是周期的,为了研究它,我们使用级数将之展开,展开方法如下 \[x(t)=\sum_{k=0}^{\infty}a_ke^{jkw_0t}\tag{1} \] 现在问题就是如何求解\(a_k\).因为三角函数是正交系,即 \[\forall \theta_1 \ne

变换是视频.图像编码的核心部分.目前所采用的变换算法都是从傅里叶变换演变而来.单纯的变换并不会导致视频(图像)的码率变小,反而会增大.但是非常巧妙的一点是:变换把图像从空域转换成的时域,把由色块组成的图像变为由基准色调与图像细节组成:低频代表图片的基准色调,高频代表图像细节,类比电路中的基频与谐波.变换会使得图像的低频系数集中于某一点(左上角),频率向右下角递增.一般来说,4x4大小的图像大多只是颜色平缓的色块,不会有太多的细节,因此低频系数会较大,而高频系数较小.另外,人的眼睛对于高频系数,即

adaptive hybrid transform 由两个linear transforms级联组成. 第一个transform为MDCT,MDCT使用KBD window产生256个transform coefficients. MDCT m= the block index. w (n) is the KBD 然而产生256个transform coefficients的MDCT适合non-stationary audio signal,只提供有限的spectral resolution,因

2ed,  by Timothy Sauer DEFINITION 1.3A solution is correct within p decimal places if the error is less than 0.5 × 10$^{−p}$ .-P29Bisection Method的优点是计算次数(step)是确定的(interval<精度).后面介绍的算法的interval是不确定的, 所以什么时候结束计算呢?不知道.所以定义“stopping criteria’’来决定什么时候结束

1.任务说明 将LENA图像用JPEG方式压缩. 2.算法原理 JPEG(Joint Photographic Experts Group)是一个由ISO和IEC两个组织机构联合组成的一个专家组,负责制定静态 的数字图像数据压缩编码标准,这个专家组开发的算法称为JPEG算法,并且成为国际上通用的标准,因此又称为JPEG标准. JPEG是一个适用范围很广的静态图像数据压缩标准,既可用于灰度图像又可用于彩色图像. JPEG专家组开发了两种基本的压缩算法,一种是采用以离散余弦变换(Discrete C

离散余弦变换(英语:discrete cosine transform, DCT)是与傅里叶变换相关的一种变换,类似于离散傅里叶变换,但是只使用实数.离散余弦变换相当于一个长度大概是它两倍的离散傅里叶变换,这个离散傅里叶变换是对一个实偶函数进行的(因为一个实偶函数的傅里叶变换仍然是一个实偶函数),在有些变形里面需要将输入或者输出的位置移动半个单位(DCT有8种标准类型,其中4种是常见的). 最常用的一种离散余弦变换的类型是下面给出的第二种类型,通常我们所说的离散余弦变换指的就是这种.它的逆,也就

2ed,  by Timothy Sauer DEFINITION 1.3A solution is correct within p decimal places if the error is less than 0.5 × 10$^{−p}$ .-P29Bisection Method的优点是计算次数(step)是确定的(interval<精度).后面介绍的算法的interval是不确定的, 所以什么时候结束计算呢?不知道.所以定义“stopping criteria’’来决定什么时候结束

背景 在重复图识别领域,对于识别肉眼相同图片,PHash是很有用的,而且算法复杂度很低.它抓住了 " 人眼对于细节信息不是很敏感 " 的特性,利用DCT变换把高频信息去掉,再加上合适&简单的二值化方式,使得算法效果比较鲁棒. PHash算法 附上python代码: def phash(image, hash_size=8, highfreq_factor=4): import scipy.fftpack img_size = hash_size * highfreq_facto

论文地址:PACDNN:一种用于语音增强的相位感知复合深度神经网络 引用格式:Hasannezhad M,Yu H,Zhu W P,et al. PACDNN: A phase-aware composite deep neural network for speech enhancement[J]. Speech Communication,2022,136:1-13. 摘要 目前,利用深度神经网络(DNN)进行语音增强的大多数方法都面临着一些限制:它们没有利用相位谱中的信息,同时它们的高计算

摘要: 1.pipeline 模式 1.1相关概念 1.2代码示例 2.特征提取,转换以及特征选择 2.1特征提取 2.2特征转换 2.3特征选择 3.模型选择与参数选择 3.1 交叉验证 3.2 训练集-测试集 切分 内容: 1.pipeline 模式 1.1相关概念 DataFrame是来自Spark SQL的ML DataSet 可以存储一系列的数据类型,text,特征向量,Label和预测结果 Transformer:将DataFrame转化为另外一个DataFrame的算法,通过实现t

本文为腾讯Bugly开发者社区 投稿,作者:soonlai,版权归原作者所有,未经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/582939577ef9c5b708556b0d 1.背景 目前网络中图片仍然是占用流量较大的一部分,对于移动端更是如此,因此,如何在保证图片视觉不失真前提下缩小体积,对于节省带宽和电池电量十分重要. 然而目前对于JPEG.PNG.GIF等常用图片格式的优化已几乎达到极致,因此Google于2010年提出了一种新的图片压缩格式 – Web

本文来自于腾讯bugly开发者社区,未经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/582939577ef9c5b708556b0d 1.背景 目前网络中图片仍然是占用流量较大的一部分,对于移动端更是如此,因此,如何在保证图片视觉不失真前提下缩小体积,对于节省带宽和电池电量十分重要. 然而目前对于JPEG.PNG.GIF等常用图片格式的优化已几乎达到极致,因此Google于2010年提出了一种新的图片压缩格式 -- WebP,给图片的优化提供了新的可能. Web

Experience of black-box testing on set-top-boxes/IP-connected devices, games consoles and tablets http://www.tested.com/tech/set-top-boxes/ Streaming media,是指將一連串的媒體數據壓縮後,經過網路分段傳送數據,在網路上實時傳輸影音,以供觀賞的一種技術與過程. Amazon Instant Video (formerly Amazon Video

0x00 隐写原理 Jphide是基于最低有效位LSB的JPEG格式图像隐写算法,使用JPEG图像作为载体是因为相比其他图像格式更不容易发现隐藏信息,因为JPEG图像在DCT变换域上进行隐藏比空间域隐藏更难检测,并且鲁棒性更强,同时Blowfish算法有较强的抗统计检测能力. 由于JPEG图像格式使用离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)函数来压缩图像,而这个图像压缩方法的核心是:通过识别每个8×8像素块中相邻像素中的重复像素来减少显示图像所需的位数,并使用近

之前,俺也发过不少快速高斯模糊算法. 俺一般认为,只要处理一千六百万像素彩色图片,在2.2GHz的CPU上单核单线程超过1秒的算法,都是不快的. 之前发的几个算法,在俺2.2GHz的CPU上耗时都会超过1秒. 而众所周知,快速高斯模糊有很多实现方法: 1.FIR (Finite impulse response) https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%AB%98%E6%96%AF%E6%A8%A1%E7%B3%8A 2.SII (Stacked integral i

C++实现离散余弦变换(参数为Eigen矩阵) 问题描述 昨天写了一个参数为二维指针为参数的离散余弦变换,虽然改进了参数为二维数组时,当数组大小不确定时声明函数时带来的困难,但使用指针作为参数也存在一些不足之处,比如需要手动寻址.容易出现指针越界等.因此这篇文章中的代码对昨天的代码做了进一步的改进,将函数的参数设置为Eigen矩阵,很好的避免了上述问题. DCT 代码的主体跟之前的代码没啥差别,主要就是改变了函数的参数类型 // DCT - Discrete Cosine Transform v

C++实现离散余弦变换(参数为二维指针) 写在前面 到目前为止已经阅读了相当一部分的网格水印等方面的论文了,但是论文的实现进度还没有更上,这个月准备挑选一些较为经典的论文,将其中的算法实现.在实现论文的过程中,发现论文中有用到一些空域转频率域的算法.因此也就想到了实现一下离散余弦变换.虽然本文的代码和网上很多已有的代码很类似,思路都没有太多的差别,但是本文有一个比较重要的改进.具体的说,网上现有DCT算法输入的是一个固定的二维数组.当二维数组作为函数参数进行传递时,至少需要给出第二个维度的大小,

原创文章,转载请注明:JPEG概述和头分析(C源码)  By Lucio.Yang 部分内容来自:w285868925,JPEG压缩标准 1.JPEG概述 JPEG是一个压缩标准,又可分为标准 JPEG.渐进式JPEG及JPEG2000三种: ①标准JPEG:以24位颜色存储单个光栅图像,是与平台无关的格式,支持最高级 别的压缩,不过,这种压缩是有损耗的.此类型图片在网页下载时只能由上而下依序显 示图片,直到图片资料全部下载完毕,才能看到全貌. ②渐进式 JPEG:渐进式JPG为标准JPG的改良