我想了解在DCT壓縮中選擇係數的塊大小和最佳策略的效果。 基本上我要問什麼,我在這裏寫下: Video Compression: What is discrete cosine transform? 讓我們假設最原始的壓縮。製作一張圖片。在每個博客上執行DCT並清零一些係數。 據我瞭解,塊越小越好。 小塊意味着像素更相關,因此DCT頻譜中的能量更「緊湊」。應該更加強調快速變化的圖像(高頻)。 假設
我試圖實現一個盲源分離(BSS)算法,我遇到了麻煩,確定算法的功效。 我試圖創建測試用例其中I向後工作和與信號矢量小號,這通常是未知的啓動,然後創建一個混合矩陣甲,我使用小號轉換到創建觀察向量x,這是通常由感官設備等東西觀察到的。因此,我有一個模型,看起來像 x = A * s。 然後我將x放入BSS算法中,得到s',它是信號向量的重構。 現在這是我有很多問題的地方;我怎樣才能比較s'和s,並得到