# 使用PyTorch实现离散余弦变换（DCT）
## 引言
离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）是一种在信号处理和图像处理领域广泛使用的技术，尤其是在压缩领域，DCT是JPEG压缩算法的核心部分。DCT能够有效地将信号转换为频率域，帮助我们去除冗余信息，从而实现数据压缩。
在本篇文章中，我们将使用PyTorch实现DCT，并深入探讨它的应用和背后的原理
NLP FROM SCRATCH: CLASSIFY NAMES WITH A CHARACTER-LEVEL RNN我们将建立和训练一个基于字符级的RNN模型，用来分类words。本教程将展示如何从零开始预处理数据，然后构建NLP模型。特别是没有使用torchtext的一些功能情况下，如何用底层模块进行NLP建模前的预处理工作。基于字符级的RNN模型，以a series of character
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2024-05-08 11:25:10
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# DCT的实现与PyTorch
离散余弦变换（DCT, Discrete Cosine Transform）是一种广泛应用于信号处理、图像压缩（如JPEG格式）等领域的重要工具。与离散傅里叶变换（DFT）类似，DCT也将信号从时域转换到频域，但在一些情况下，它能够提供更高的压缩效益和更好的视觉效果。本文将介绍DCT的基本概念，如何在PyTorch中实现DCT，以及应用示例。
## DCT的基
大四毕业后的这个暑假正式开始学习openCV参考教程：唐宇迪老师： https://www.bilibili.com/video/BV1tb4y1C7j71.傅里叶变换傅里叶变换的作用高频：变化剧烈的灰度分量，例如边界低频：变化缓慢的灰度分量，例如一片大海滤波：低通滤波器：只保留低频，会使图像模糊高通滤波器：只保留高频，会使得图像细节增强opencv中主要是cv2.dft()和cv2.idft()
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2024-02-22 14:48:02
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近期有需要用到pytorch的环境，所以就去安装了相应的CUAD和pytorch，现在做一个简单的流程介绍1.CUDA的安装2.安装pytorch1.CUDA的安装对于这个的安装，我主要是借鉴这篇博客，可以根据上面的步骤一步一步来，本人安装的是CUDA10.2版本，但我到最后一步并没有出现如上图所示的画面，而是一闪而过，所以我就去 cmd中输入了nvcc -V出现了CUDA相应的版本号
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2023-10-19 13:56:05
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这里写自定义目录标题发现问题为何是输入层特征为偶数？是否通用？查看他人讲解 最近在学习深度聚类，学习到文章网络DCEC(卷积自编码器进行深度聚类)，采用卷积自编码器进行print model.summary时，出现特征图无法完全还原问题如下： 如图，输入为一个（127,127,3）的特征图，最终经过上采样得到的却是（121,121,3）的特征图。发现问题通过对代码进行手动计算，卷积层输出大小与转
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2023-11-20 09:04:05
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# 深入理解PyTorch中的DCT变换
离散余弦变换（DCT）是一种在信号处理和图像处理领域非常重要的变换。它通常用于数据压缩，例如JPEG图像压缩。本文将介绍DCT的基本概念，如何在PyTorch中实现DCT，以及在实际应用中的一些示例。
## DCT的基本概念
离散余弦变换（DCT）与傅里叶变换密切相关，它将信号从时域转换到频域。通过将信号表达为一组余弦函数，DCT在保留信号的主要特征
原创
2024-10-26 03:49:45
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本次实验练习了pytorch中数据的读取，Dataset类的使用，以及transform模块的使用。一、Pytorch简介PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计
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2023-09-22 20:16:21
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下面的记录只是方便自己翻阅，建议去原博客观看Pytorch 分布式训练主要有两种方式：torch.nn.DataParallel ==> 简称 DP torch.nn.parallel.DistributedDataParallel ==> 简称DDP其中 DP 只用于单机多卡，DDP 可以用于单机多卡也可用于多机多卡，后者现在也是Pytorch训练的主流用法，DP写法比较简单，但即使
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2024-01-29 01:43:00
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作者：夜和大帝transforms 是图像处理函数，主要用于对索引出来的图片进行 剪切、翻转、平移、仿射等操作，也就是得到我们想要的预处理过程。pytorch 提供的 torchvision.transforms 模块是专门用来进行图像预处理的，本文按照处理方式的不同，分组介绍和试验这些预处理方法注意点transforms.Compose() 可以把多类转换操作结合起来可转换的图像包括 PIL I
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2024-03-12 20:11:08
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前面一篇我们已经把unittest的常用用法都已经讲过了，可能很多小伙伴有个疑问，unittest框架怎么做数据驱动呢？这节我们就来学习一下。 1、unittest 没有自带数据驱动功能。 所以如果使用unittest，同时又想使用数据驱动，那么就可以使用DDT来完成。 DDT是 “Data-Driven Tests”的缩写。 资料：http://ddt.readthedocs.io/en/lat
Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm在离散的空间上，有很多方法可以用来计算近似导数，在使用3×3的Sobel算子时，可能计算结果并不太精准。OpenCV提供了Scharr算子，该算子具有和Sobel算子同样的速度，且精度更高。可以将Scharr算子看作对Sobel算子的改进，其核通常为：OpenCV提供了函数cv2.Scharr
MPEG采用了Ahmed（一个巨牛的数学家） 等人于70年代提出的离散余弦变换（DCT-Discrete Cosine Transform）压缩算法，降低视频信号的空间冗余度。
DCT将运动补偿误差或原画面信息块转换成代表不同频率分量的系数集，这有两个优点：其一，信号常将其能量的大部分集中于频率域的1个小范围内，这样一来，描述不重要的分量只需要很少的比特
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2023-12-17 13:07:43
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方案一、选择中频系数进行水印的嵌入Dct域分别低频中频和高频区域，传统的dct将水印嵌在低频区域，即能量较为集中的部分，会降低嵌入后的不透明性。选择中频或高频系数嵌入dct水印有助于提升水印的不可见性。但是高频区域的鲁棒性会影响水印嵌入的强度，且大部分图像处理图像攻击对于高频区域的影响也比较大，水印嵌入在高频区域鲁棒性很低，所以中频区域是较为折中的选择，即权衡了水印的不可见性和鲁棒性，保持了低频和
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2023-07-24 18:02:07
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一、DCT简介此处，DCT指Discrete Cosine Transform，意思是离散余弦变换（下文均用DCT表示），其常见用途是对音视频进行数据压缩。维基百科上的解释：DCT以不同频率振荡的余弦函数之和来表示数据点的有限序列。二、背景知识DCT 将原始图像信息块转换成代表不同频率分量的系数集，这有两个优点： 其一，信号常将其能量的大部分集中于频率域的一个小范围内，这样一来，描述不重要的分量
图像变换编码是指将以空间域中像素形式描述的图像转换至变换域，以变换系数的形式加以表示。大部分图像是平坦区域和内容变换缓慢的区域，即大部分是直流和低频，高频比较少，所以适当的变换可以使图像能量在空间域的分散分布转换为在变换域的相对集中分布，以达到去除冗余的目的，结合量化，“z”扫描和熵编码等其他编码技术，可以获得对图像信息的有效压缩。DCT变换的基本思路是将图像分解为8×8的子块或16×16的子块，
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2024-01-05 20:12:47
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# 使用 Python 实现离散余弦变换 (DCT)
离散余弦变换（DCT）在信号处理中有着广泛的应用，尤其是在图像和音频的压缩中。本文将指导你通过 Python 实现 DCT 函数。我们将分步骤进行，并为每一步提供代码和注释。
## 实现步骤概览
首先，我们列出实现 DCT 的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2
# 使用Python实现DCT嵌入图片
离散余弦变换（DCT）是一种在图像处理、信号处理及数据压缩中应用广泛的变换技术。在数字图像处理中，DCT常用于图像压缩和嵌入（插入信息到图像中）。本文将介绍如何使用Python实现基于DCT的图片嵌入技术。
## DCT基础知识
DCT是一种将信号转换到频域的方法，特别适用于分离图像中的重要信息与冗余信息。其基本思想是通过DCT将空间域（像素）中的数据
原创
2024-08-07 08:14:19
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硬件测试图1.先进行管脚绑定选择pin planner这个就是管脚绑定。3.然后对signaltap进行配置DCThaffman编码之压缩部分：解压缩：小波shint编
原创
2022-10-10 15:27:45
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“DTFT”是“Discrete Time Fourier Transformation”的缩写，中文术语是“离散时间傅立叶变换”。传统的傅立叶变换（FT）一般只能用来分析连续时间信号的频谱，而计算机只会处理离散的数字编码消息，所以现代社会需要对大量的离散时间序列信号进行傅立叶分析。DTFT就是IT领域中对离散时间信号进行频谱分析的数学工具之一。一、定义设有离散时间序列x（n），则其离散时间傅立叶
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2024-01-10 14:47:19
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