已知两个不同图像块亮度数据如下： （1）分析DCT原理，采用DCT方法，编程并计算相应的DCT系数，分析系数分布特点。 （2）依据视觉特性分析量化表步长的分布特点，完成DCT系数量化。 （3）采用Z形扫描，实现输出数据的统计编码，形成Video stream。 （4）采用IDCT重建图像亮度数据，计算SAD大小，分析产生误差的原因及采用DCT进行数据压缩的原理。（ ） （5）分别利用左上角1、3、6个系数重建图像，计算相应的SAD，并由

首先对输入音频PCM信号进行时频分析，决定MDCT的长度，即加窗，然后进行MDCT变换；同时对原始音频信号要进行FFT分析。两种变换的频谱系输入给心理声学模型单元，MDCT系数用于噪声掩蔽计算，H可结果用于音调掩蔽特性计算，共同构造总的掩蔽曲线。然后根据MDCT系数及掩蔽曲线，对频谱系数进行线性预测分析用LPC(Linear Prediction Coefficience，线性预测系数)表示频谱包络，即基底曲线(Floor Curve)；或通过线性分段逼近方式获得基底曲线。从MDCT系数中去掉