ДИСКРЕТНОЕ КОСИНУСНОЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЕ PYTHON

Дискретное косинусное преобразование (DCT) – это метод преобразования сигнала из пространства времени в пространство частот. DCT широко используется в аудио- и видеокодировании для сжатия информации.

В Python, для вычисления дискретного косинусного преобразования мы можем использовать библиотеку numpy. Рассмотрим пример:

import numpy as np
signal = np.array([2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16])
dct_signal = np.fft.dct(signal, type=2)
print(dct_signal)

В этом примере мы импортируем библиотеку numpy и создаем сигнал из 8 значений. Затем мы применяем функцию dct из numpy.fft, указывая тип 2 для выполнения дискретного косинусного преобразования. Результат этого преобразования сохраняется в переменной dct_signal, которая затем отображается на экране.

Этот пример показывает, как легко можно вычислить дискретное косинусное преобразование в Python с помощью библиотеки numpy.

13. Преобразование Фурье для изображений в ImageJ

Преобразования #4: дискретное косинусное преобразование

Преобразования #6: дискретное преобразование Фурье

Преобразования #11: введение в вейвлеты, вейвлет-преобразование Хаара

04 02 JPEG

Как математики предсказывают будущее? Вейвлет-преобразование. #Наука

AGalilov: Преобразование Фурье \

Новые материалы:

• Привести переменную x к типу числа с плавающей точкой можно следующим способом python
• Многомерное нормальное распределение python
• Pygame как закрыть окно
• Парсинг файла txt python
• Django что такое
• Python алиса api
• Получить случайное трехзначное число и вывести через запятую его отдельные цифры python
• Команда check python
• Найти количество четных чисел в массиве python
• Dataframe чем отличается loc и iloc python