任意维的离散余弦变换以及逆变换，完整可运行的工程文件源代码C/C++

c++实现图像傅里叶变换、离散余弦变换和沃尔什变换。

正交变换 VS2017编译通过，可直接运行 包括一维傅立叶变换 二维离散余弦变换 沃尔什变换

离散余弦变换的IP核（verilog代码编写），图像处理应用广泛 应用

pytorch的DCT（离散余弦变换） 该库根据pytorch中的内置FFT操作实现了DCT，从而可以在CPU和GPU上通过它进行反向传播。 有关DCT和此处使用的算法的更多信息，请参阅和的论文。 这篇也可能会有所帮助。 当前实现了以下内容： 一维DCT-I及其逆数（按比例缩放的DCT-I） 一维DCT-II及其逆数（按比例缩放的DCT-III） 2-D DCT-II及其逆数（按比例缩放的DCT-III） 3-D DCT-II及其逆数（按比例缩放的DCT-III） 安装 pip install torch-dct 要求torch>=0.4.1 （较低的版本可能还可以，但我尚未对其进行测试）。 您可以通过获取源代码运行测试并运行pytest 。 要运行测试，您还需要安装scipy 。 用法 import torch import torch_dct as dct x = tor

【图像加密】基于DCT(离散余弦变换)与SVD(奇异值分解)域自适应嵌入水印matlab源码.md

离散余弦变换matlab代码卡恩-希利亚德 Cahn-Hilliard 和 Allen-Cahn 方程在各种一维和二维域上的数值解。 实施了两种截然不同的方法： 用于不规则域解决方案的有限元方法，在 FreeFEM++ 中实现； 用于矩形一维和二维域上的解的离散余弦变换，在 Matlab 中实现。 有关数学背景、推导和发现，请参阅notes/ch.tex 。 这是我的古老研究代码（2006-2007），最近（2014）被ICM UW的其他人接管。

问题1：对输入的灰度和彩色图像进行分块，每一块图像为8*8像素的大小。对分块图像进行离散余弦变换，输出频谱图（DCT系数）； 问题2：尝试改变部分的DCT系数； 问题3：通过离散余弦逆变换，还原出图像，观察与原图像之间的区别。

压缩感知离散余弦变换基-小波基MATLAB程序

傅立叶变换要求线性采样，在实际计算，特别是三维计算，这几乎是不能忍受。数字滤波在电磁正演计算的发展起到重要作用。Anderson给出的滤波系数应用比较广泛。源程序都是公开的。此版本给源程序添加了简单注释，并格式化重排了下，增强了可读性。同时，翻译成了Matlab版本，供交流参考。