基于二维DCT的OFDMA系统信道估计方法

在OFDMA(orthogonal frequency division multiple access)系统中,每个用户通过占用若干时频资源块以实现多址传输,此时传统的基于DFT(discrete Fourier transform)的高效信道估计算法将会产生难以消除的平底效应;另一方面,当终端高速移动时,基于DFT的时域插值亦将面临较为严重的性能损失.为了解决上述问题,提出一种基于二维DCT(discrete cosine transform)的信道估计算法.仿真结果表明,所提出的信道估计算法能以较低的实现复杂度获取逼近最优信道估计器的性能,且在低信噪比条件下亦可获取高精度的信道估计,有助于实现"绿色通信".     

二维快速余弦逆变换实例研究

阐述了二维快速余弦逆变换（ＩＦＣＴ），对用矩阵分解方法实现ＩＦＣＴ进行了分析，并给出了有助于编程实现的研究实例。     

一种二维DCT快速算法及其改进

介绍了一种用１ＤＤＣＴ线性组合计算２ＤＤＣＴ的快速算法，并对该算法作了改进和补充．在原始数据预分组时改模Ｎ为模２Ｎ，实现了一次性正确分组，使算法原理简明直观并减少了附加工作量．推导出计算线性组合的具体公式并讨论了它的快速计算，从而提高了该算法的可操作性     

整数DCT(BinDCT)快速算法及其在图象压缩中的应用

设计和实现了离散余弦变换 (DCT)的基于提升结构的无乘法快速算法 ,称之为二进制的DCT(binDCT) .它只需移位和加法 .该算法是在基于旋转变换的递归算法基础上设计的 ,将传统的旋转变换相当于 3个提升矩阵乘积减少至2个提升矩阵乘积 ,并且还用到了互换思想 ,从而使算法的运算量比现有算法大为减少     

基于二维 DCT 的鬼成像高效目标重构

为提高计算鬼成像过程的整体效率和成像质量,提出应用图像处理中准最优变换的离散余弦变换     

基于DCT和RLE的灰度图像压缩方法

离散余弦变换具有很强的"能量集中"特性,图像信号的主要能量都集中在离散余弦变换后的低频部分,而图像高频部分的系数经常为零.为了滤除图像信号中各种相关性而存在的冗余信息,针对灰度图像提出了基于离散余弦变换和游程编码的压缩方法.该方法对给定的灰度图像进行离散余弦变换分块转换,并对转换后的高频部分进行域值量化,滤除高频分量,然后进行游程编码,实现灰度图像的压缩.最后在VisualC++6.0开发环境下对方法进行实验,仿真实验表明,在量化域值选取恰当时,可达到较好的压缩效果.     

DCT压缩域图像数据处理

在离散余弦变换 ( DCT)压缩域中 ,从 JPEG模型出发 ,提出块内重排 /重取样法 ,实现图像的缩放和平移     

基于FPGA快速二维DCT图像编码结构

本文提出了一种二维DCT快速算法的FPGA实现结构,采用行列分解算法将二维DCT分解成两个一维DCT和一个转置缓冲器组成的结构,其中一维DCT借鉴Arai DCT算法,并采取了FPGA特有的并行的流水线技术,该结构极大减少了加法器和乘法器的数量,节省了计算时间。该结构的特点是高数据吞吐率、硬件资源消耗少,功耗低。实验结果证明了二维DCT核设计的正确性,适合图像的实时处理。     

基于二维离散小波变换的智能交通系统数据去噪声压缩

研究了基于二维离散小波变换的交通数据压缩与解压缩技术, 建立了交通数据的空-时模型,所提出的二维离散小波变换算法利用交通数据的二维空-时特征, 去除传感器噪声,得到良好的数据压缩结果,压缩比为20～40.同时给出了基于二维离散小波变换的交通数据压缩编码原理. 采用北京市三环路检测断面测得的交通数据,验证所提出的算法是有效的.     

基于混沌序列的DCT域数字水印算法

采用混沌动力系统中Logisitc映射数字水印的产生方式和Cox’s扩频水印的嵌入方案,提出基于混沌序列的DCT域数字水印算法．该算法将数字灰度图像进行DCT变换以及把混沌序列添加到数字图像的DCT的交流系数中,从而获得数字水印图像．对所得的数字水印图像进行添加噪声、JPEG有损压缩,以及低通滤波等处理,结果表明：基于混沌序列的DCT域数字水印算法所获得的水印对常见的图像攻击具有较好的稳健性。     

基于DCT的图像压缩及Matlab实现

本文介绍了基于DCT的图像压缩编码技术,并给出了具体的实现方法和步骤,既保证具有较高的压缩比,又保证了较好的图像质量。     

Ridgelet变换在地震数据压缩中的应用

鉴于地震数据反映的物理界面的空间展布往往具有直线、平面等特性,小波变换进行震压缩处理不能很好地反映这一特性,根据Ridgelet变换的特点,将Ridgelet变换应用于地震数据压缩,结合嵌入式零树编码方法,提出了Ridgelet变换的地震数据压缩方法.通过对实际资料的处理,在压缩率为99.0%和90%时,比较了Ridgelet变换与小波变换处理结果.研究结果表明:Rigelet变换应用于地震数据压缩,其对数据的压缩比比小波变换对数据的压缩比大.     

基于Harr小波提升格式的图像压缩方法

提出了一种哈达玛变换,离散余弦变换和小波变换相结合的混合型编码,即先采用哈达玛变换对图像压缩,再对处理后的图像用离散余弦进行压缩,最后采用提升Haar小波格式对图像进行了压缩,并引入零树小波分析,得到最优小波树。仿真结果表明,所提出的方法在灰度图像压缩效果方面优于一些传统的压缩方法。     

基于数据分割的二维离散余弦变换并行算法及其在图像压缩中的应用

针对算法运行时间随问题规模增大而迅速增加这一特性,探讨了一种基于WIN32环境搭建PVM并行虚拟机的具体方法,设计了一种基于数据分割的二维并行DCT算法,并把该算法应用于基于JPEG的图像压缩实际,同时设计了相应的实验方案.通过在串行和并行环境下进行对比实验,结果表明:在运算量随着问题规模增加的时候,并行方案能有效地改善算法运行性能.     

基于人类听觉系统的DCT域数字音频脆弱水印算法

以离散余弦变换(DCT)及人类听觉系统(HAS)为基础,提出了一种将二值灰度图像(水印图像)嵌入到数字音频信号的脆弱水印算法.该算法首先对二值水印图像进行置乱变换并编码成一维二进制序列,再对数字音频信号进行分段处理并择段作离散余弦变换(DCT),最后依据人类听觉系统选择DCT域中高频系数进行量化完成水印信息的嵌入.实验结果表明:该数字音频水印算法不仅具有较好的透明性,而且对诸如叠加噪声、有损压缩、低通滤波、重新采样、重新量化等攻击均具有较好的鲁棒性.     

Signal compensation of AC MMW radiometer based on DCT and RVM

Aimed at the shortcoming that the loss of low-frequency information of alternating current millimeter-wave radiometer signal, relevance vector machine （RVM） algorithm is used to compensate the lost component in discrete cosine transform （DCT） domain, and through inverse discrete cosine transform （IDCT） we can receive the compensated signal. RVM exploits Bayesian learning framework, which has dramatically fewer kernel functions than comparative support vector machine. So that accurate prediction models can be acquired. Experimental results also show that this method can obtain good compensation effect.     

基于虚拟仪器的电能质量监测和分析的软件设计

电能质量监测和分析系统是结合计算机技术与现代测试技术构成的虚拟仪器系统。主要阐述了频率、电网谐波、三项不平衡度等部分电能质量指标的分析算法；介绍了采用虚拟仪器软件开发工具LabVIEW(1aboratory virtual instnament engineering workbench)监测和分析电能质量的方法，并给出了部分程序。     

全相位DCT数据内插与立方卷积内插方法比较研究

本文对基于8点信息的全相位数据内插方法进行了推导和理论分析,利用它对实际图像进行了插值处理,并且同当前比较先进的H.26L中建议的立方卷积内插做了比较,仿真实验结果表明全相位数据内插在性能指标上要优于立方卷积内插.     

一种用循环卷积实现的素长度DCT新快速算法

提出了一种利用循环卷积（Cyclic convolution)和扭循环卷积（Skew cyclic convolution)实现的计算奇素长度离散余弦变换（DCT）快速新算法,算法将DCT系数分成三部分：DC分量,偶下标分量和奇下标分量,根据数论理论,定义了一种新的下标变换算子,利用该算子被转化为循环卷积或扭循环积,由于循环卷积和扭循环卷积具有非常高的效率和规则,因此,本算法具有简单,规则的结构和较纸的运算复杂性。