1) Integer Modified Digital Cosine Transform
整数点改进的离散余弦变换
2) IntMDCT
整数改进离散余弦变换
1.
In this paper,the coding framework of AAZ is introduced and the key tools of AAZ,such as IntMDCT,error mapping and bit plane coding,are described in detail.
介绍了AAZ的整体技术框架,并对其关键技术——整数改进离散余弦变换、残差映射和位平面编码作了深入分析,最后与其它无损音频压缩技术在性能上进行了比较,结果表明其具有良好的压缩性能。
3) modified discrete cosine transform
改进离散余弦变换
1.
Algorithm for audio watermarking based on multiresolution analysis and modified discrete cosine transform;
基于多分辨率分析和改进离散余弦变换的音频水印算法
2.
In this article,the author presents the transform coding technique of AC-3 digital audio compression standard,which includes modified discrete cosine transform and its inverse transform(MDCT & IMDCT),time,domain aliasing cancellation(TDAC)and adaptive window selection.
变换编码是音频压缩中的一个重要部分,文中叙述了AC-3数字音频压缩标准中的变换编码技术,包括改进离散余弦变换和反变换(MDCT和IMDCT)、时域混叠抵消与自适应窗选择,详细推导了用于MDCT和IMDCT的递归算法。
4) MDCT
改进离散余弦变换
1.
MDCT(Modified Discrete Cosine Transform) and IMDCT(Inverse Modified Discrete Cosine Transform) are two of the most complex computation modules.
改进离散余弦变换(MDCT)与其反变换(IMDCT)是当今主流音频压缩标准中普遍采用的时频变换单元,也是计算量最密集的模块之一。
2.
In the query-by-humming system based on MDCT,this paper adopts a pitch contour to represent the melody.
在基于改进离散余弦变换的哼唱检索系统中,采用音高轮廓表示旋律,取原始歌曲中的一段为哼唱片段,使用字符串匹配法,分别在采样率为8kHz和44。
5) MDCT
改进型离散余弦变换
6) Inverse Modified Discrete Cosine Transform (IMDCT)
后向改进离散余弦变换
补充资料：N点有限长序列的离散傅里叶变换
时域N点序列χ(n)的离散傅里叶变换(DFT)以X(k)表示，定义为
(1)
式中K＝0,1,...,N-1。式(1)称为DFT的正变换。从式(1)可以导出
(2)
式中n＝0,1,...,N-1。式(2)称为DFT的逆变换。式(1)和式(2)合起来称为离散傅里叶变换对。
由于在科学技术工作中人们所得到的离散时间信号大多是有限长的N点序列，所以对N点序列进行时域和频域之间的变换是常用的变换，另外 DFT有它的快速算法，使变换可以在很短的时间内完成,所以DFT是数字信号处理中最为重要的工具之一。
DFT的原理 是以给定的时域N点序列χ(n)作为主值周期进行周期延拓（即使之周期化）得到以 N点为周期的离散周期序列χ((n))N,再求χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示(见离散时间周期序列的离散傅里叶级数表示),得频域的N点离散周期序列X((k))N,最后从X((k))N中取出其主值周期，即得X(k)。同理，与此相似，如果已知X(k)求χ(n),则是从X(k)得X((k))N，再从X((k))N得χ((n))N，取出主值周期即得χ(n)。这个概念很重要，DFT的性质大都与此有关。至于从χ(n)求X(k)，或已知X(k)求χ(n)则是用(1)式或(2)式直接进行的，并不需要通过χ((n))N和X((k))N。
DFT的主要性质 共有5点，如下表中所列。表中a、b为常数, χ((m))N为以N点为周期的周期序列，χ((n+m))N为χ((n))N序列整体左移m点后的结果其他符号如X((k+l))N，X((l))N，Y((k-l))N及y((n-m))N等可类推其含义，不一一列出。
DFT的快速算法 又称为快速傅里叶变换(FFT)。当序列的长度N为2的整数次幂（即N＝2,&λ为整数）时,算法的指导思想是将一个N 点序列的DFT分成两个N/2点序列的DFT,再分成四个N/4点序列的DFT,如此下去,直到变成N/2个两点序列的DFT。这种快速算法的计算工作量与DFT的直接计算的计算工作量之比约为log2N/(2N),以N=1024为例FFT的计算工作量仅约为DFT直接计算的1/200。
(1)
式中K＝0,1,...,N-1。式(1)称为DFT的正变换。从式(1)可以导出
(2)
式中n＝0,1,...,N-1。式(2)称为DFT的逆变换。式(1)和式(2)合起来称为离散傅里叶变换对。
由于在科学技术工作中人们所得到的离散时间信号大多是有限长的N点序列，所以对N点序列进行时域和频域之间的变换是常用的变换，另外 DFT有它的快速算法，使变换可以在很短的时间内完成,所以DFT是数字信号处理中最为重要的工具之一。
DFT的原理 是以给定的时域N点序列χ(n)作为主值周期进行周期延拓（即使之周期化）得到以 N点为周期的离散周期序列χ((n))N,再求χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示(见离散时间周期序列的离散傅里叶级数表示),得频域的N点离散周期序列X((k))N,最后从X((k))N中取出其主值周期，即得X(k)。同理，与此相似，如果已知X(k)求χ(n),则是从X(k)得X((k))N，再从X((k))N得χ((n))N，取出主值周期即得χ(n)。这个概念很重要，DFT的性质大都与此有关。至于从χ(n)求X(k)，或已知X(k)求χ(n)则是用(1)式或(2)式直接进行的，并不需要通过χ((n))N和X((k))N。
DFT的主要性质 共有5点，如下表中所列。表中a、b为常数, χ((m))N为以N点为周期的周期序列，χ((n+m))N为χ((n))N序列整体左移m点后的结果其他符号如X((k+l))N，X((l))N，Y((k-l))N及y((n-m))N等可类推其含义，不一一列出。
DFT的快速算法 又称为快速傅里叶变换(FFT)。当序列的长度N为2的整数次幂（即N＝2,&λ为整数）时,算法的指导思想是将一个N 点序列的DFT分成两个N/2点序列的DFT,再分成四个N/4点序列的DFT,如此下去,直到变成N/2个两点序列的DFT。这种快速算法的计算工作量与DFT的直接计算的计算工作量之比约为log2N/(2N),以N=1024为例FFT的计算工作量仅约为DFT直接计算的1/200。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条