1、“.....利用信息对人类视觉系统华生。本文的目标是要说明使用数学的图像处理和给读者提供进步探讨这问题的基本工具。维离散余弦变换连串实数离散的余弦转换是长度的目录被,转换目录中的每个元素是输入目录和基础向量内部的点产品。常数因子被选择，以使基础向量是正交和正常化。八个基础向量的如图所示。可能是个矢量输入目录的产品，格式为正交矩阵，起行为向量。这种矩阵为，可以计算如下我们可以检查矩阵是正交的每种基础向量都符合种特定频率的正弦曲线,图八个基础向量的离散余弦变换的长度目录可以从它的变换中恢复出来，该变换采用逆余弦转换这等式表示是作为个基础向量的线性组合。该系数是变换的要素，这可能被认为反映每个频率的数量展现在输入中。我们产生连串的随机数作为测试输入,,,,,,,,是根据点矩阵乘法计算,,,,,,,如上所述，是紧密相关的离散傅立叶变换。事实上，它是可能的经由计算见,首先创建个新的清单提取偶数要素，其次是翻转的奇数要素。然后乘上的这重新排列所谓的旋转因子的名单，并提取出实际的部分......”。

2、“.....,,,,,,,,这种功能用来计算系列长度从开始的，然后,注意我们使用函数功能来改进工程学上所谓的前向。同样地,我们使用傅立叶来改进所谓的逆。功能用来将整数转换成虚数，因为在版傅立叶和逆傅立叶是不以数字评价，他们的论点都是整数。系列零的特例需要被超载的功能分开地处理,因为的整数是个整数而不是实数。我们将应用到我们的测试输入，比较它早先的矩阵计算结果的结果乘法。比较的结果,我们减去他们然后将片功能应用到压缩价值非常接近于零,,,,,,,,逆可以用乘法计算逆矩阵。我们用我们的前面的例子举例说明,,,,,,,,正如你可能期望的，也可能是通过逆计算的。那旋转因子是复杂的结合的因素和重新安排用于结尾而不是开始,,,,,,,,举例来说,荷载的疲劳应力标准轴载和极限荷载在临界荷位处产生的荷载应力计算为因纵缝为设拉杆平头缝，取应力折减系数为。由表，路面疲劳损坏影响的综合系数设计基准期内荷载应力累计疲劳作用的疲劳应力系数，按式计算面层荷载疲劳应力，按式计算面层最大荷载应力......”。

3、“.....温度疲劳应力根据我国的的公路自然区划标准，在自然区划上属于Ⅴ区。最大温度梯度取，板长，普通混凝土板厚最大温度梯度时混凝土板的温度翘曲应力计算为按式计算面层最大温度应力，温度疲劳应力系数为，按式计算为二维离散余弦变换维的能有效的处理维信号，如讲话的波形。分析二维平面信号，如图像，我们需要个二维版本的变换。对于矩阵时，二维是个简单的计算方法维是适用于每行的和每列的结果。因此，的转变可以由由于二维的可以采用维变换单独的行和列进行计算，我们说，二维的是可以分成两个层面。在维情况下，变换的每个元素,是输入的点积和基础功能，但在这种情况下，基础功能是矩阵。每个二维基础矩阵是两个维的基础向量的外积。因为，下面的表达产生了个的基础矩阵中的的排列......”。

4、“.....种基础图像在图中显示。组,包括在电子补充,包含的和功能，从矩阵中创建和显示图形对象。使用内置的功能将个矩阵转化成个数组的灰色细胞。矩阵元素比例，这样的形象，涵盖全面的。个可选的第二个参数指定了系列的价值占据充分灰阶价值之外范围是省略部分的。功能显示使用查看的对象。,,图在阵的基础图像的二维离散余弦变换每个基础矩阵的特点是横向和垂直的空间频率。此处矩阵显示的是从左至右从顶部到底部排列，以便提高频率。为了说明二维变换，我们将它应用于个图像的字母,在维情况下，有可能表示二维作为个数组的内积张收缩在图像中的像素描述的每个二维的基础功能的比例展现在输入图像中。像素排列如上,由水平的和垂直的频率分别地从左边到右边和底部到顶端逐渐增加。以横向和纵向频率从左至右和自下而上分别地增加。最亮的像素在左下角即直流期限即频率,。它是图素的平均输入，而且是典型的自然的图像的中最大的系数。逆二维的也可以计算的张量对于读者我们作为次练习离开。因为二维的是可分离的,我们把我们的功能扩充到二维的输入依下列各项这功能认为它的输入是矩阵。它的维的每行，变换结果，采用的每新行，并再次转换......”。

5、“.....因为它利用了内置功能逆傅立叶。我们比较这功能的结果，此功能获得使用收缩张量定义的逆二维的很简单举例来说,我们反置字母的转换如前所述，输出的各组成部分的规模表明形象的组成部分在不同的二维空间频率。为了说明这点，我们可以设置最后排和列中的字母的变换等于零现在看看逆变换结果是个模糊的字母最高的水平线底基层和垫层的当量回弹模量和当量厚度根据土基状态拟定的垫层底基层结构类型和厚度，参照规范按式计算当量回弹模量和当量厚度如下混凝土面层板的弯曲刚度式半刚性基层板的弯曲刚度式路面结构总相对刚对半径式为增长的数码影像应用产品，包括桌面出版，多媒体，电视和高清晰度电视，就更加需要建立有效的和标准化的图像压缩技术。在新兴的标准中，为压缩的静态图像华莱士为压缩的动态视频塔普里国际电话电报咨询委员会也称为为压缩的视频电话和电话。所有这三个标准采用的基本技术称为离散余弦变换。由艾哈迈德，纳塔拉和饶制定的是相当接近的离散傅立叶变换。它适用于由陈和普惠开创的图像压缩。在本文中，我将开发些简单的功能来计算和表明它是如何用于图像压缩......”。

6、“.....保证养鹅业持续稳 定发展。让全国农民持续增加收入，为全国人民膳食结构的改善和 生活质量的提高发挥作用，中国养鹅业总之发展养鹅业，首先庆解决好种的问题，种的问题解决了， 就能在现有的养鹅基础上提高生产性能经济效益左右。解决 好产业化商品生产及相关配套技术，就能确保养鹅生产有序进行， 使千家万户分散小规模和胆红素。 鹅羽绒可加工各种衣服被褥枕头等，羽翎可加工羽毛球。尖翎嵩翎可做羽毛扇，小片毛等可加工制做羽毛画，胸花及 其他工艺美术品，废弃羽绒还可加工羽毛粉做饲料和防毒面具填充 料。 用来做化妆品，对皮肤美容非常好，据说可防治老年斑。 鹅蛋可加工蛋黄酱，蛋黄的营养非常全，国外有分别加洋葱 胡椒辣椒豆酱蜂蜜盐酱油等制成各咱风味的蛋黄酱。 鹅胆可制药，提取去氧胆酸 鹅产品学深加工种类很多，应不断发掘，仅就想到的简列如下 鹅油制做糕点，如做桃酥，色形良好，酥脆不粘牙，不腻口， 不加任何佐料却有种诱人双阳区国民经济和社会发展十五规划 核准通过，归档资料。 未经允许，请勿外传,纲要 国家和地方有关财务税务规定 项目提出的理由 当前......”。

7、“.....鸭鹅产品价格 路上扬，鸭鹅生产加工企业将迎来新的市场商机，召开第二届鸭鹅 产业大会势在必行。党的十六届五中全会提出了推进社会主义新农 村建设的历史任务，努力实现生产发展生活宽裕乡风文明 村容整洁管理民主的目标。观赏者以美的享受，绿的熏陶， 清爽的体验和情感的升华，是个避暑避寒观光休闲度 假旅游的胜地，也是时空，向游客充分展 示出霸王岭森林公园所具有的不可替代的鲜明特色，使自然的 神奇古野幽险雄在有限的时空内即可得到充分的展 示，具有无法替代的鲜明特色，完全有别于海南岛内众多滨海人 危动物之首，园内峰峦叠嶂，飞瀑溪潭， 巨树古木，奇花异草，珍禽稀兽岩洞怪石等自然景观众多，这 些各具特色的原生景观，凉爽的气候和纯净的空气，将大自然的 神奇古秀野雄幽险在有限的的金辉，山光豁然，无尽秀色 尽收眼底。 重点森林风景资源评价 霸王岭森林公园地处海南面积最大的霸王岭热带雨林茫茫 林海之中，毗邻海南霸王岭国家级自然保护区海南长臂猿仅存 只，属全球灵长类濒雾飘渺，臵身地处，山峦沉浮，林海空蒙......”。

8、“.....利用信息对人类视觉系统华生。本文的目标是要说明使用数学的图像处理和给读者提供进步探讨这问题的基本工具。维离散余弦变换连串实数离散的余弦转换是长度的目录被,转换目录中的每个元素是输入目录和基础向量内部的点产品。常数因子被选择，以使基础向量是正交和正常化。八个基础向量的如图所示。可能是个矢量输入目录的产品，格式为正交矩阵，起行为向量。这种矩阵为，可以计算如下我们可以检查矩阵是正交的每种基础向量都符合种特定频率的正弦曲线......”。

9、“.....该变换采用逆余弦转换这等式表示是作为个基础向量的线性组合。该系数是变换的要素，这可能被认为反映每个频率的数量展现在输入中。我们产生连串的随机数作为测试输入,,,,,,,,是根据点矩阵乘法计算,,,,,,,如上所述，是紧密相关的离散傅立叶变换。事实上，它是可能的经由计算见,首先创建个新的清单提取偶数要素，其次是翻转的奇数要素。然后乘上的这重新排列所谓的旋转因子的名单，并提取出实际的部分。我们可以采用数学的的功能执行这个程序从开始。,,,,,,,,这种功能用来计算系列长度从开始的，然后,注意我们使用函数功能来改进工程学上所谓的前向。同样地,我们使用傅立叶来改进所谓的逆。功能用来将整数转换成虚数，因为在版傅立叶和逆傅立叶是不以数字评价，他们的论点都是整数。系列零的特例需要被超载的功能分开地处理,因为的整数是个整数而不是实数。我们将应用到我们的测试输入，比较它早先的矩阵计算结果的结果乘法。比较的结果,我们减去他们然后将片功能应用到压缩价值非常接近于零,,,,,,,,逆可以用乘法计算逆矩阵。我们用我们的前面的例子举例说明,,......”。