Howtosignalprocessing
- Que fait la transformée en cosinus discret?
- Quels sont les avantages de la transformée en cosinus discrète?
- Pourquoi DCT est utilisé à la place de DFT?
- DCT est-il la vraie partie de DFT?
Que fait la transformée en cosinus discret?
Une transformée en cosinus discrète (DCT) exprime une séquence finie de points de données en termes de somme de fonctions cosinus oscillant à différentes fréquences. Le DCT, proposé pour la première fois par Nasir Ahmed en 1972, est une technique de transformation largement utilisée dans le traitement du signal et la compression des données.
Quels sont les avantages de la transformée en cosinus discrète?
1) Le DCT est réel au lieu de la complexité (i.e., il implique une ampleur et une phase) de sorte qu'il est plus facile d'être mis en œuvre. 2) Le DCT est plus efficace pour l'estimation de la variation de l'éclairage que le DWT. 3) L'approche DCT est similaire au filtrage homomorphe, qui a été utilisé pour l'amélioration du contraste.
Pourquoi DCT est utilisé à la place de DFT?
> DCT est préféré au DFT dans les algorithmes de compression d'image comme JPEG > Parce que DCT est une vraie transformation qui se traduit par un seul nombre réel par > point de données. En revanche, un DFT se traduit par un nombre complexe (réel et > parties imaginaires) qui nécessite le double de la mémoire pour le stockage.
DCT est-il la vraie partie de DFT?
DCT n'est pas la réelle partie du DFT, il est plutôt lié au DFT d'un signal / image étendu symétriquement. L'énergie du signal / image est emballée principalement dans seulement quelques coefficients DCT (i.e. Seuls quelques x (k) significatifs), ce qui rend le DCT très utile pour les applications de compression de données.
