由于许多要处理的信号都是实信号,在使用FFT时,对于实信号,傅立叶变换的共轭对称性导致在频域中有一半的数据冗余。 离散余弦变换(DCT)是对实信号定义的一种变换,变换后在频域中得到的也是一个实信号,相比离散傅里叶变换DFT而言, DCT可以减少一半以上的计算。DCT还有一个很重要的性质(能量集中特性):大多书自然信号(...
scipy.fftpack.dct 函数原型: scipy.fftpack.dct (x,type=2,n=None,axis=-1,norm=None,overwrite_x=False) 返回任意类型序列x的离散余弦变换。 参数: x: array_like 输入的序列、矩阵 type:可选参数 可以是{1,2,3,4},默认为2;是DCT的类型参数(参阅注释) n:int,可选参数 DCT的长度,...
DCT)计算光谱导数EN当输入信号受到明显的白噪声干扰时，DFT/DST/DCT导数具有巨大的高频噪声。
由于许多要处理的信号都是实信号,在使用FFT时,对于实信号,傅立叶变换的共轭对称性导致在频域中有一半的数据冗余。 离散余弦变换(DCT)是对实信号定义的一种变换,变换后在频域中得到的也是一个实信号,相比离散傅里叶变换DFT而言, DCT可以减少一半以上的计算。DCT还有一个很重要的性质(能量集中特性):大多书自然信号(...
离散余弦逆变换(idct),是离散余弦变换(DCT)的反变换。 示例 AI检测代码解析 importnumpy as npfromscipy.fftpackimportdct,idct y= idct(np.array([4., 3., 5., 10., 5., 3.]))print(y) 1. 2. 3. 4. 输出 AI检测代码解析 [ 39.15085889 -20.14213562 -6.45392043 7.13341236 8.14213562 ...
DCT与离散傅立叶变换(DFT)相似, 但仅使用实数。 让我们考虑以下示例: from scipy.fftpack import dct import numpy as np print(dct(np.array([6., 2., 5., 11., 5., 3.]))) 输出 [ 64. -1.55291427 -12.12435565 16.97056275 11. -5.79555496] ...
idct 函数是 dct 函数的逆函数。让我们通过以下示例来理解这一点。 from scipy.fftpack import dct print idct(np.array([4., 3., 5., 10., 5., 3.])) 复制 上述程序将生成以下输出。 array([ 39.15085889, -20.14213562, -6.45392043, 7.13341236, 8.14213562, -3.83035081]) 复制...
DCT 的类型(见注释)。默认类型为 2。shape: int 或 数组 of ints 或 None,可选结果的形状。如果两者都形状和轴(见下文)无,形状是x.shape;如果形状是无但轴不是无,那么形状是numpy.take(x.shape, axes, axis=0).如果shape[i] > x.shape[i],...
idct函数是dct函数的反函数。可通过下面的例子来理解这一点。 fromscipy.fftpackimportdctfromscipy.fftpackimportidct d = idct(np.array([4.,3.,5.,10.,5.,3.])) print(d) 执行上面示例代码,得到以下结果 - [39.15085889-20.14213562-6.453920437.133412368.14213562-3.83035081]...
如果数据既真实又对称,则scipy.fftpack.dct通过从一半信号生成一半频谱,可以再次使效率加倍。 例子: >>> import numpy as np >>> from scipy.fftpack import fft, ifft >>> x = np.arange(5) >>> np.allclose(fft(ifft(x)), x, atol=1e-15) # within numerical accuracy. True 相关用法 Python ...