DCT余弦变换量化游程编码C++.txt

La余弦压缩代码matlab 多媒体系统2020-2021 先进的音频编码器 该工作旨在实现高级音频编码（AAC）编码器/解码器。 许多国际标准（例如MPEG-2，MPEG-4，H.264等）都使用AAC的变体。本文中介绍的版本更像3GPP TS 26.403规范，其中缺少一些处理步骤。 心理声学模型是一个例外，它是MPEG AAC的略微简化版本。 尽管进行了简化，但此版本仍能带来很好的效果。 AAC编码和解码属于波形压缩类别，并尝试以一种方式表示原始信号，以使其解码版本听起来与原始信号尽可能相似。 心理声学模型用作保真度标准，它允许引入低于可听度阈值的信号失真（由于量化而产生的噪声）。 因此，指导量化器机制的心理声学模型机制起着主导作用。 为了减少多余的信息，AAC基本上使用在Filterbank阶段使用所谓的修正离散余弦变换（MDCT）实现的变换编码方法，而对于熵编码，则使用在同义阶段实现的霍夫曼编码。 更具体地说，在编码过程中，原始音频信号（对于我们来说，采样48000个样本/秒的立体声）被分成2048个样本的50％重叠部分（帧）。 然后，每个帧被自主编码，因此最终编码的比特流由

在这段代码中，Run Length Encoding 用于压缩 Normalized DCT Coefficients，并使用相应的 Decoding 技术对图像进行解压缩。

对正余弦信号进行傅里叶变换，并与matlab自带的傅里叶变换方法对比，比较运行时间GUI 基于matlab的正余弦信号频谱分析系统； 其中一个fft是 matlab自带的，还有一个是自己编写的

使用mfc编写的，生成的可执行文件，能够快速的绘制正弦余弦波形，在正弦与余弦中可以进行转化

基于opencv的离散余弦（DCT）变换和傅里叶变换（DFT）。

在vs2010环境下搭建OpenCV,通过C++实现图像处理，量化和图像八十八分块离散余弦变换（DCT）的实现。提供学习。

在分析基本算法不足的基础上，提出了机器人的路径规划方法，利用余弦曲线具有光滑、可微的特性，实时、有效地解决机器人避开障碍物从给定点到目标点找到一条最优路径规划问题。仿真试验表明：提出的方法具有较强的路径规划能力，计算量非常小，具有较高的实用价值。

使用运算放大器的正交振荡器电路提供正弦波和余弦波的生成

离散余弦变换的矩阵算法举例： 已知： 用矩阵算法求其DCT。 由此例可看出：DCT将能量集中于频率平面的左上角。