1樓:晰美酒窩
通過快速傅立葉變換來實現離散餘弦變換,但是這種方法會涉及到複數演算法,加大運算量。
還可以直接在實數域進行dct。我用w.h.chen的演算法在fpga中實現
dft(離散傅立葉變換)和dct(離散餘弦變換)有何區別和聯絡?
2樓:溫柔
首先,在理解抄
這3個變襲量之前,你要知道dtft:
dtft是離bai散時間傅立葉變換,du用來表達連續的zhi訊號的頻譜。dao
然後理解dft:
dft是離散傅立葉變換,針對的是離散的訊號和頻譜。dft是dtft變化而來,其實就是將連續時間t變成了nt. 為什麼要這樣做呢,因為計算機是在數字環境下工作的,它不可能看見或者處理現實中連續的訊號,只能夠進行離散計算,在真實性上儘可能地逼近連續訊號。
所以dft是為了我們能夠去用工具分析訊號而創造出來的,通常我們直接用dtft的機會很少。
然後再理解fft:
首先,dct是dft的一種形式。所謂「餘弦變換」,是在dtft傅立葉級數式中,如果被的函式是實偶函式,那麼其傅立葉級數中只包含餘弦項,再將其離散化(dft)可匯出餘弦變換,因此稱之為離散餘弦變換(dct)。其實dct屬於dft的一個子集。
dct用於語音和影象處理比較多。
在影象處理中 離散餘弦變換 離散傅立葉變換和離散小波變換的優缺點 謝謝了
3樓:麻瓜
小波變換的優點:
(1)小波分解可以覆蓋整個頻域(提供了一個數學上完備的描述)(2)小波變換通過選取合適的濾波器,可以極大的減小或去除所提取得不同特徵之間的相關性
(3)小波變換具有「變焦」特性,在低頻段可用高頻率解析度和低時間解析度(寬分析視窗),在高頻段,可用低頻率解析度和高時間解析度(窄分析視窗)
(4)小波變換實現上有快速演算法(mallat小波分解演算法)其他的內容我這裡有一篇詳細的講解小波的來龍去脈的,應該可以幫助你解決這個問題,如果需要請給我郵箱
離散傅立葉變換DFT需進行N2次乘法,NN1次加
偶爾碰到你的bai 問題,已經很長時間了du,不知道你還是不zhi是需要dao,要不留給需要的人也好。其實這內 個道理很簡單,容不用舉例子的 敲公式太麻煩了 看定義式 x k 一共是 n個點,每完成一個點的dft,假設k 1時,把後面的求和式子,一共是n個式子,那就是n 1次加法嘍,每個式子都是複數...
怎麼計算出餘弦的度數，知道餘弦的值怎麼用計算器求度數
我看您可以這樣做 已知 cos 0.4，即sin 90 0.4 0.5，可以近似計算如下 sin1 2 3.14 360 0.0174。90 0.4 0.0174 23.0 90 23.0 67 如果用計算器的話，0.4的反餘弦為66.4 可見誤差是很小的。您看呢？以上是12 21 04 19做的回...
方向餘弦方向導數,請問方向導數中的方向餘弦怎求
因為bai你是在方向 cos cos du 上求解方向導數這裡顯zhi然有cos sin 函式 z在 dao1,1 點處沿方向 cos 版cos 的方向導數等權於 cos cos 即 cos sin 2cos 4 用 寫給你了.這樣比較清楚.見下圖 http 冒號 j 點 imagehost 點 0...