1、“.....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，个张量尺寸每个基础矩阵可以被看作是个图像。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......”。

2、“.....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。此功能比所示的计算量收缩更有效率，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......”。

3、“.....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。我们在我们的实验室使用这些功能探索优化为人类观众的图像压缩的方法，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......”。

4、“.....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,......”。

5、“.....,,,,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。,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......”。

6、“.....由家电经过变压器转换成交流电压，再经过桥式整流，后经稳压芯片得到直流电压。如图图电源设计仿真发送端温度采集与显示仿真发送端温度采集与显示电路由仿真软件进行仿真。接单片机口。口接位数码管段选端，分别接数码管位选段。当前显示，显示。显示仿真成功。图温度采集及显示仿真接收端显示温度仿真接收端接收到温度数据后由单片机处理数据。由液晶显示器显示。的数据端接单片机的口和端分别接口。用显示仿真结果如图。图接收端液晶显示仿真硬件电路板设计系统硬件原理图发送端原理图电源模块由提供高电平，接口接入，经过降压为电平，为模块提供高电平。显示模块口接无线模块的控制端口。接数码管段选端。无线模块控制模块无线模块由口控制。温度采集模块温度采集由端接入单片机口。单片机最小系统，接外部振荡电路，端接复位电路，端接高。图发送端原理图接收端原理敏电阻等温度敏感元件，热敏电阻成本低，但需要后续信号调理转换处理电路才能将温度信号转换成数字信号，不但电路复杂，而且热敏电阻的可靠性相对较差，测量温度的精度差，很难保证热敏电阻的致性和线性......”。

7、“.....本设计内容重点无线传输模块的操作。的各种操作命令。单片机数码管和显示。单片机的串口通信。研究展望进入世纪后，智能温度控制器正朝着高精度多功能总线标准化高可靠性及安全性开发虚拟温度控制器和网络温度控制器研制单片测温控温系统等高科技的方向迅速发展。提高温度控制器测温精度和分辨力在世纪年代中期最早推出的智能温度控制器，采用的是位转换器，其测温精度较低，分辨力只能达到。目前，国外已相继推出多种高精度高分辨力的智能温度传感器，所用的是位转换器，分辨力般可达。为了提高多通道智能温控器的转换速率，也有的芯片采用高速逐次逼近式转换器。增加温度控制器测试功能新型智能温度控制器的测试功能也在不断增强。例如，采用型单线智能温度传感器增加了实时日历时钟，使其功能更加完善。还增加了存储功能，利用芯片内部字节的存储器，可存储用户的短信息。另外，智能温度控制器正从单通道向多通道的方向发展，这就为研制和开发多路温度测控系统创造了良好条件。智能温度控制器都具有多种工作模式可供选择，主要包括单次转换模式连续转换模式待机模式......”。

8、“.....操作非常简便。对些智能温度控制器而言，主机外部微处理器或单片机还可通过相应的寄存器来设定其转换速率，分辨力及最大转换时间。最后敬请各位专家老师和同学对论文和今后的研究工作提出宝贵的指导意见和建议。致谢在此，衷心地感谢我的指导教师何勇老师,在我做毕业设计阶段，他自始至终给予了我精心的指导和严格的要求，为本论文的顺利完成倾注了大量的心血。何老师敏捷的思维丰富的经验给我留下了深刻的印象。在他的热心指导下使我能满怀信心地进行毕业设计，独立地解决了不少问题，增强了我的创造性思维，使我能胜利完成了本论文的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......”。

9、“.....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......”。