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

实现图像处理中，实现对一幅灰度图像的快速傅立叶变换,并求其变换后的系数（幅度）分布，同时实现对一幅图像做离散余弦变换,选择适当的DCT系数阈值对其进行DCT反变换 -Realize image processing, to achieve the fast Fourier transformation of a grayscale image, and determine the distribution of its transform coefficients (amplitude), wh

1.实现对lena.bmp灰度图像的快速傅立叶变换,并求其变换后的系数（幅度）分布； 2.实现对lena.bmp图像做离散余弦变换,选择适当的DCT系数阈值对其进行DCT反变换 ；-1 to achieve the fast Fourier transform on lena.bmp grayscale image, and to find the transformed coefficients (amplitude) distribution 2. To achieve lena.bm

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