| लेखक | संदेश |
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shanmugavel
में शामिल हो: 08 सितम्बर 2005
डाक: 13
स्थान: भारत, बंगलूरू
|  08 परिवरतित 2005 13:52 dicsrete cosine सित | | |
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| है असतत cosine .. क्या बदालना
कैसे है कि सम्पीडन में प्रयोग किया जाता है. उस पर कोई व्यावहारिक विचार.
जो अपने फायदे हैं. |
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vamshi
में शामिल हो: 17 फ़रवरी 2005
डाक: 4
| | 09 2005 14:31 पुनः सितम्बर: dicsrete cosine बदालना | | |
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| DCT संपीड़न मानक में प्रयोग किया जाता है
1) यह आवृत्ति करने के लिए डोमेन समय डोमेन धर्मान्तरित
2) DCT संकेत ऊर्जा करके डीसी में () सबसे, कम आवृत्ति concerntrated है और उच्च आवृत्ति |
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shanmugavel
में शामिल हो: 08 सितम्बर 2005
डाक: 13
स्थान: भारत, बंगलूरू
| | 09 2005 14:37 पुनः सितम्बर: dicsrete cosine बदालना | | |
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| | क्या दूसरों को परिवरतित तुलना में सम्पीडन दर है |
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vadkudr
में शामिल हो: 12 जुलाई 2005
डाक: 120
मदद: 12
| | 12, 2005 4:44 पुनः सितम्बर: dicsrete cosine बदालना | | |
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| मैं तुम्हें compressing effectivity की सही संख्या नहीं दे सकता. मई तुम किताबों में संकेत compreesing (उनमें से कुछ पर मेरे इलेक्ट्रॉनिक पुस्तकालय में हैं) उन्हें ढूँढ़ने जा सकता है.
तुम ही ध्यान में रखना चाहिए कि
टाइप 2 के "DCT (अर्थात्, DCT) एक प्रथम आदेश गॉस के KLT-मार्कोव प्रक्रिया को एक बड़ी सकारात्मक सहसंबंध के साथ के लिए एक सन्निकटन के रूप गुणांक" विकसित किया गया था
यह एम. Vetterli से प्रशस्ति पत्र "तरंगिकाएँ और subband संसाधन", p.375 है
एक ही पृष्ठ से और एक प्रशस्ति पत्र
"यहाँ तक कि अगर मान्यताओं बिल्कुल (चित्र पहले नहीं कर रहे हैं ताकि गाऊस-मार्कोव) DCT पकड़ नहीं KLT के लिए एक मजबूत सन्निकटन होना" सिद्ध कर दिया है |
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boeysue
में शामिल हो: 23 दिसम्बर 2004
डाक: 190
मदद: 3
| | 13, 2005 7:03 पुनः सितम्बर: dicsrete cosine बदालना | | |
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| तुम राव की किताब के बारे में विस्तृत explaination पा सकते हैं.
यह असतत cosine बदालना |
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Kevinloo
में शामिल हो: 19 दिसम्बर 2005
पोस्ट: 2
मदद: 1
| | 17 जनवरी 2006 17:21 dicsrete cosine बदालना | | |
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| | वास्तव में, DCT DFT से आता है. जब हम कुछ बंद अंक मई IDFT है, जिसके परिणामस्वरूप संकेत लेते हैं. इसे नष्ट करने के लिए, हम एक भी-याथाप्रमाण संकेत के रूप में संकेत बढ़ाने और DCT स्वरूप प्राप्त |
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Google
ऐडसेंस
| | 17 जनवरी 2006 17:21 विज्ञापन | | |
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ArjunSC
में शामिल हो: 24 दिसम्बर 2005
डाक: 50
मदद: 2
| | 19 जनवरी, 2006 9:28 रे: dicsrete cosine बदालना | | |
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| | shanmugavel लिखा है: | है असतत cosine .. क्या बदालना
कैसे है कि सम्पीडन में प्रयोग किया जाता है. उस पर कोई व्यावहारिक विचार.
जो अपने फायदे हैं. |
DCT (असतत cosine परिवरतित) यह सब संकेत एक द्विज्या / cosine लहर के रूप में व्याख्या की जा सकती है इस तथ्य के कारण नाम लेता है. एमपी 3 कोडन मुख्यतः सम्पीडन के लिए DCT का उपयोग करता है. DCT अधिक से अधिक DFT सम्पीडन के लिए प्रभावी है. तथ्य: ~ डेटा के 85% DCT का उपयोग करके, पर कम है संकेत perceivably उसी गुणवत्ता का हो जाएगा.
Multmedia की बुनियादी बातों - ली और आकर्षित किया देखें. |
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sinu_gowde
में शामिल हो: 10 नवम्बर 2005
डाक: 142
मदद: 21
| | 20 जनवरी, 2006 6:45 रे: dicsrete cosine बदालना | | |
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| DCT:
यह असतत cosine (DCT) परिवरतित एक फूरियर है कि असतत फूरियर करने के लिए (DFT) परिवरतित समान परिवरतित संबंधित है, लेकिन केवल वास्तविक संख्या का उपयोग कर. यह मोटे तौर पर दो बार की लम्बाई की एक DFT करने के लिए, यहाँ तक कि समरूपता के साथ वास्तविक आंकड़ों पर ऑपरेटिंग बराबर है (क्योंकि फूरियर एक और भी समारोह असली और वास्तविक है परिवरतित भी) है, जहां निवेश और / या उत्पादन आंकड़ों से स्थानांतरित कर रहे हैं कुछ वेरिएंट में आधा एक नमूना. (इसमें आठ मानक वेरिएंट हैं, जो चार आम हैं.)
परिवरतित असतत के cosine सबसे आम प्रकार प्रकार द्वितीय DCT, जो अक्सर बस "इस DCT"; इसका उलटा है, प्रकार-III DCT, तदनुसार अक्सर कहा जाता है कहते हैं बस "व्युत्क्रम DCT" या "इस IDCT".
दो संबंधित बदलने के असतत द्विज्या (डीएसटी) है, जो वास्तविक और अजीब कार्यों का एक DFT करने, और संशोधित असतत cosine (MDCT) है, जो अतिव्यापी डेटा के एक DCT पर आधारित है परिवरतित बराबर है परिवरतित हैं.
अधिक जानकारी के लिए कंट्रोल इन लिंक्स:
1) http://en.wikipedia.org/wiki/Discrete_cosine_transform
2) http://cnx.rice.edu/content/m11092/latest/
3) http://www.bretl.com/mpeghtml/DCxfrm.HTM
4) http://www.icaen.uiowa.edu/ ~ क़ुतुबनुमे / व्याख्यान / LinTransforms.html
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saudrehman
में शामिल हो: 20 दिसम्बर 2005
डाक: 46
मदद: 1
| | 23 जनवरी 2006 14:06 रे: dicsrete cosine बदालना | | |
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| DCT की जो यह छवि सम्पीडन अनुप्रयोगों में प्रयोग के लिए आकर्षक बना देता है सबसे उपयोगी विशेषता यह है कि यह correalated इनपुट डेटा लेता है और कुछ coefficients के डीसी और निम्न आवृत्ति घटकों अर्थात् परिवरतित में अपनी ऊर्जा ध्यान केंद्रित है.
अन्य घटकों आमतौर पर शून्य या negligibly और छोटे उपेक्षा की जा सकती है या quantized हैं.
और छवि सम्पीडन में यह अच्छी तरह पता है कि आसन्न पिक्सेल उच्च correalated कर रहे हैं वास्तव में जाना जाता है |
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