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  3. 正交变换的种类很多，如傅里叶(Fouries)变换、余弦变换、K-L(Karhunen-Loeve)变换、哈尔(Haar)变换、沃尔什(Walsh)变换等，其中(38)是消除相关性最有效的变换。

正交变换的种类很多，如傅里叶(Fouries)变换、余弦变换、K-L(Karhunen-Loeve)变换、哈尔(Haar)变换、沃尔什(Walsh)变换等，其中(38)是消除相关性最有效的变换。

admin2006-03-15  38
问题 正交变换的种类很多，如傅里叶(Fouries)变换、余弦变换、K-L(Karhunen-Loeve)变换、哈尔(Haar)变换、沃尔什(Walsh)变换等，其中(38)是消除相关性最有效的变换。
选项 A、傅里叶变换
B、余弦变换
C、沃尔什变换
D、K-L变换
答案D
解析 正交变换是一种重要的数学分析工具，它可以有效消除数据之间的相关性。在多媒体数据压缩应用中，正交变换也得到了广泛的应用。正交变换的种类很多，如傅里叶(Fouries)变换、余弦变换、K-L变换、小波变换、沃尔什变换等。JPEG图像数据压缩中采样了离散余弦变换和小波变换，而MEPG图像压缩编码中也采用了离散余弦变换和整数变换等正交变换方式。变换编码不是直接对空域图像信号进行编码，而是首先将空域图像信号映射变换到另一个正交矢量空间(变换域或频域)，产生一批变换系数，然后对这些变换系数进行编码处理。在众多正交变换类型中，K-L变换是消除数据相关性最有效的正交变换，它是以图像的统计特性为基础的一种正交变换。但由于计算复杂度高，实际应用中很少采样K-L变换。
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