MATLAB环境下的dct变换应用

本程序利用Matlab强大的数学计算能力，将图像从空间域转换到频率域，完成了DCT变换。

简要介绍了利用小波变换进行图像分解与重构的方法，并讨论了在MATLAB环境下实现图像压缩和融合的基本技术。

函数invest_risk(Xtest)接受一个矩阵Xtest作为输入，其中每列包含一个与样本相关的特征向量。函数输出是一个包含每个样本预测类标签的向量。在使用此分类器之前，确保对训练数据执行了必要的预处理，并在测试数据上执行相同的预处理步骤。这种方法在投资风险管理中具有重要应用。

这是一个详尽的DCT变换实例，包含了9幅典型图像和全面的分析过程。

MATLAB是一套高性能的数值计算和可视化软件，它集数值分析、矩阵计算、信号处理和图形显示于一体，构成了方便、友好的用户界面环境。MATLAB提供的信号处理工具箱函数，为信号与系统的分析提供了强有力的工具。

本项目利用MATLAB语言实现了基于离散余弦变换（DCT）的数字水印算法，展示了该算法在抵抗各种攻击方面的强大性能和鲁棒性。

matlab开发-DCT。利用有损压缩技术解码USNIG，采用离散余弦变换技术。

在MATLAB中构建面向对象程序 面向对象编程 (OOP) 是一种强大的软件开发方法，它利用对象、类、封装、继承和多态等概念来组织和简化复杂程序。MATLAB 提供了全面的 OOP 功能，允许您创建自定义类并利用 OOP 原则来构建更模块化、可维护和可扩展的代码。 创建类 在 MATLAB 中构建 OOP 程序的第一步是定义类。类充当对象的蓝图，封装了数据（属性）和行为（方法）。 类目录：每个类都驻留在其自己的目录中，该目录以“@”符号开头，后跟类名。例如，名为“curve”的类将位于名为“@curve”的目录中。确保将类目录添加到 MATLAB 搜索路径，以便可以访问它。 数据结构：

详细介绍如何在matlab环境中使用svm的方法已经在readme文档中说明。