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DCT离散余弦快速变换，可用于图象处理及音频信号处理-fast DCT discrete cosine transform, can be used for image processing and audio signal processing
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数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换
二维离散余弦变换的图像压缩
采用灰度变换的方法增强图像的对比度
直方图均匀化
模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响
采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波
用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波
图像的自适应魏纳滤波
运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化
图像的高通滤波和掩模处理
用巴特沃斯（Butterwo
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实现离散余弦变换的 功能非常好 很-The realization of discrete cosine transform function is very good
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这是我一个DSP实习，用汇编语言编实现离散余弦变换（DCT）的DSP程序设计。它有详细的设计流程、仿真结果，有完整的模块源码。其中有工程文件，和一个WORD文档，相信能让你清新的了解设计过程，掌握汇编设计离散余弦变换！-This is my internship a DSP using assembly language for the realization of discrete cosine transform (DCT) of DSP programming. It has a deta
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这个函数是用来计算离散余弦变换的matlab程序。注意输入的参数要是实数-This function is used to calculate the discrete cosine transform matlab program. Note that if the real number input parameters
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语音识别系统，包括预处理，汉明窗，梅尔频率倒谱率，离散余弦变换，前置滤波器组，对数能量，滤波器组，基本的滤波器组，dtw-speech recognition system，including Pretreatment, Hamming window, Mel frequency cepstrum rate, discrete cosine transform, pre-filter, log energy, filter, basic filter，dtw
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OpenCL实现的逆向离散余弦变换，校验无误。性能可以达到CPU的两倍以上，OpenCL1.2版测试通过。
C++/OpenCL-OpenCL inverse discrete cosine transform, the checksum is correct. Performance can be achieved more than twice the CPU OpenCL1.2 version of the test. C++/OpenCL
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Face Recognition System based on LabVIEW
The general process is as follows. Firstly, the original data is captured by a web camera and then transferred from RGB color space to YUV color space, where it is easier to tell the skin area from non-skin
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运用陈、loffler、ann算法实现离散余弦的正逆变换-Realization of discrete cosine transform
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10.2 色度空间转换CSC设计实例
10.3 离散余弦变换DCT设计实例
10.4 量化取整QNR设计实例
10.5 哈夫曼编码huffman_enc设计实例-Color space conversion 10.2 10.3 CSC design examples design examples of discrete cosine transform DCT quantization rounding QNR 10.4 10.5 Huffman huffman_enc desi
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提出了一种基于离散余弦变换和线性回归分类的人脸识别方法：通过离散余弦
变换获取人脸图像的变换域特征，以减小光照、姿态变化等影响-Proposed based on the discrete cosine transform and linear regression classification approach for face recognition: through the discrete cosine
Transform to obtain images Face transf
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传统的短时谱估计语音增强算法通常假设语音谱分量相互独立，没有考虑语音谱分量间的相关性。针对这
一问题，该文提出一种新的基于多元Laplace分布模型的短时谱估计算法。首先，假设语音的离散余弦变换(DCT)
系数服从多元Laplace分布，以此利用谱分量间的相关性；在此基础上，利用多元随机矢量的高斯尺度混合模型表
示，推导得到语音DCT系数矢量的最小均方误差(MMSE)估计的解析表达式；并进一步推导了基于该分布模型的
语音存在概率，对最小均方误差估计子进行修正。实验结果表明，该算法
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鲁棒数字音频盲水印水印置乱算法实现基于阿诺德变换的离散小波变换，离散余弦变换(Robust Blind Digital Audio Watermarking
Implementation Based on Watermark Scrambling Algorithm-Arnold Transform
Discrete Wavelet Transform,Discrete Cosine Transform,Erro Cor
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