DCT - Дискретное косинусное преобразование

Есть ли у кого нибудь исходники прямого и обратного ДКП?

www.fftw.org - Быстрое Преобразование Фурье

ты линк не по той теме дал ему нужно DCT, а не DFT
2Vadim
если хотишь я тебе дам исходник для разжатия блоков 8*8, с 4 (по-моему) умножениями
(и то с фиксированной точкой - good). недавно придумали более крутой алгоритм - без
умножений _вообще_ называется binary DCT. только вот исходников нигде нет!

Сообщение отредактировано: vot - 01.06.02, 12:01

Вы простите чайника, а чем собсно отличается FFT и DCT? Ну так, по сути?

У меня есть такой старый-старй журнал (года эдак 94) "Монитор".
В нём есть не только сорсы, но итекстовое описание.
Так что если надо пиши на майл, отсканирую - отправлю, но не обессудь,
мыло проверю не ранее вторника, а тправлю скорее всего в четверг
(да не, не после дождичка)

Сообщение отредактировано: vot - 01.06.02, 12:02

У меня есть все исходники  :P

Сообщение отредактировано: Codemaster - 06.03.02, 10:44

Цитата Codemaster, 06.03.02, 13:43:38

У меня есть все исходники  

Слушай, а может исходнички Win98 подкинешь?  ;) А то никак, что-то в инете не найду... ;D

DCT прямое и обратное делается умножением на одну и туже матрицу констант.
DFT делается несколько сложнее, т.к. работаем с комплексными числами.
Хорошо знаем что кайф делать быстрое DFT. А вот есть ли кайф городить быстрое
DCT и на сколько? Во всех справочниках молчат про быстрое DCT, хотя на первый взгляд
алгоритм просматривается. Если кому интересно можно поболтать на эту тему.

int ForwardDCT(long *pSrc,                      long **ppDst,                      long iN){      long u, v, x, y;      for(v=0; v<iN; v++)            for(u=0; u<iN; u++)            {                  float F = 0.0f;                                    float cu = 1.0f, cv = 1.0f;                  if(u==0) cu = 1.0f / sqrtf(2.0f);                  if(v==0) cv = 1.0f / sqrtf(2.0f);                  for(y=0; y<iN; y++)                        for(x=0; x<iN; x++)                              F+=(float)pSrc[y*iN + x] *                               cosf(((2*(float)x + 1) * (float)u * PI)/(2*(float)iN)) *                              cosf(((2*(float)y + 1) * (float)v * PI)/(2*(float)iN));                  F*=(2.0f/(float)iN)*cu*cv;                  (*ppDst)[v*iN + u] = (long)F;                              }      return 0;}int InverseDCT(long *pSrc,                      long **ppDst,                      long iN){      long u, v, x, y;      for(y=0; y<iN; y++)            for(x=0; x<iN; x++)            {                  float f = 0.0f;                                    for(v=0; v<iN; v++)                        for(u=0; u<iN; u++)                        {                              float cu = 1.0f, cv = 1.0f;                              if(u==0) cu = 1.0f / sqrtf(2.0f);                              if(v==0) cv = 1.0f / sqrtf(2.0f);                              f+=cu*cv*(float)pSrc[v*iN + u] *                                   cosf(((2*(float)x + 1) * (float)u * PI)/(2*(float)iN)) *                                   cosf(((2*(float)y + 1) * (float)v * PI)/(2*(float)iN));                        }                  f*=(2.0f/(float)iN);                  (*ppDst)[y*iN + x] = (long)f;            }      return 0;}

Сообщение отредактировано: vot - 01.06.02, 12:04

2andyag
угу, только этот вариант офигенно тормознутый.
нет ли у тебя удобопонимаемого примера который делает ОДКТ быстрее?

...вот тебе и спасибо...

Могу кинуть .pdf про оптимизацию сабжа...

Цитата andyag, 27.04.02, 22:36:47

...вот тебе и спасибо...

хм, как бы.... за что?
а пдф кидай:)...
мне один уважаемый человек прислал исходник, за что ему спасибо, но разобраться с ним (исходником) у меня терпения не хватило, да и времени не очень есть:(.
но любая инфа полезна:) так что кидай:)

лови pdf

Почитал я ребята про быстрое Фурье. Написал прогу ,вообще не имеет отношение к делу.
О ни в ЖПГ фазу сдвигают.Вот и Аndiag 1 в косинус добавил. Это делается быстрее если
матрицу косинусов заранее посчитать и потом на матрицы умножать.Некоторые процессоры ,кстати , для этого пытаются оптимизировать. Так хотелось разбить 2-мерную фигню на 2 одномерные и быстро их просчитать, но для этого видимо нужно или повышать размерность матрицы дополняя ее симметричной, или считать полное Фурье.
А может у кого мысль какая есть, или желание хотябы прикинуть как считать быстрее,
или положить на ЖПГ и FFT попробывать?