step4aa.zip_zip资源-CSDN文库

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187 浏览量 2022-09-22 22:01:17 上传评论收藏 1KB ZIP 举报

标题中的"step4aa.zip_zip"表明这是一个关于压缩文件的主题，特别是ZIP格式的压缩文件。在IT领域，ZIP是一种广泛使用的文件归档和压缩格式，它允许用户将多个文件和目录打包成一个单一的可移植文件，同时进行数据压缩以减少存储空间。ZIP文件通常包含多个文件或目录的列表，每个都有自己的属性，如文件名、创建日期、修改日期等。描述中的"comparison of transforms"可能指的是在处理或传输数据时，不同变换方法的比较。在IT和信号处理中，“transform”通常指将数据从一个域转换到另一个域，以便于分析、压缩或解码。常见的变换包括傅里叶变换、离散余弦变换(DCT)和小波变换。例如，在音频和图像处理中，这些变换被用来有效地编码数据，从而实现压缩。结合标签"zip"，我们可以推测这个讨论可能涉及到如何使用不同的变换技术来优化ZIP文件的内容，比如通过特定的编码策略来进一步压缩数据，或者在保持压缩率的同时提高文件解压速度。压缩包子文件的文件名称"step4aa.m"表明这是一个MATLAB文件。MATLAB是一种用于数值计算、符号计算、数据分析和可视化的高级编程环境。在这种情况下，"step4aa.m"可能是一个脚本或函数，用于执行某种变换比较，可能涉及到对ZIP文件内部数据的处理，比如应用不同的压缩算法或变换，然后比较结果。综合以上信息，可以推测这个压缩包可能包含一个MATLAB程序，该程序用于比较不同数据变换在ZIP压缩中的效果。这可能是一个研究项目的一部分，旨在探索如何通过数学变换改进数据压缩的效率或质量。这个MATLAB脚本可能包含以下内容： 1. 读取ZIP文件并提取其包含的多个文件。 2. 应用不同的数据变换（如傅里叶、DCT或小波变换）到这些文件。 3. 对变换后的数据进行压缩，并记录压缩后的大小。 4. 比较不同变换下的压缩效果，如压缩比率、解压速度等。 5. 可能还包括绘制图表或生成报告，以可视化和解释结果。这个主题对于理解数据压缩的原理和技术非常有帮助，特别是在优化存储效率和处理大量数据的应用中。通过这样的比较，可以发现哪种变换最适合特定类型的数据或应用场景。然而，具体的实现细节和实验结果需要通过解压并运行"step4aa.m"来获取。

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step4aa.zip （1个子文件）

step4aa.m 4KB

% Nandakishore Ramaswamy % EE 5356 Project 4A % 3/27/03 % Build the correlation matrix l=1; p=0.9; for r=1:16 k=r-1; m=1; for c=1:16 if k~=0 P(r,c)=p^k; k=k-1; elseif m~=17 P(r,c)=p^(m-1); m=m+1; end; end; end; % Compute the variances for DCT transform. A=dct2(P); size(A) N=size(A); k1=1; for T=0.1:0.1:max(max(A)) S1=0; M1=0; for j=1:N(1) S1=S1+max(0,(log2((A(j,j))/T))/2); M1=M1+min(T,abs(A(j,j))); end; R1(k1)=S1/(N(1)); D1(k1)=M1/N(1); k1=k1+1; end; R1=(R1)/1.44; %% Compute the variances for DST transform. for k2=1:16 for l2=1:16 Su=0; for i=1:16 for j=1:16 Su=Su+((P(i,j)*sin(i*k2*pi/17)*sin(j*l2*pi/17))*0.1176); end; end; Xs(k2,l2)=Su; end; end; size(Xs) k3=1; for T=0.1:0.1:max(max((Xs))) S2=0; M2=0; for j=1:16 S2=S2+max(0,(log2((Xs(j,j)/T)))/2); M2=M2+min(T,abs(Xs(j,j))); end; R2(k3)=S2/(16); D2(k3)=M2/16; k3=k3+1; end; R2=(R2)/1.44; % Compute the variances for DFT transform. E=fft2(P); E=abs(E)/N(1); N=size(E) k4=1; for T=0.1:0.1:max(max(E)) S3=0; M3=0; for j=1:N(1) S3=S3+max(0,(log2((E(j,j))/T))/2); M3=M3+min(T,abs(E(j,j))); end; R3(k4)=S3/(N(1)); D3(k4)=M3/(N(1)); k4=k4+1; end; R3=(R3)/(1.44); D3=D3/max(D3); % Compute the variances for KLT transform. l=1; p=0.9; for r=1:16 k=r-1; m=1; for c=1:16 if k~=0 P(r,c)=p^k; k=k-1; elseif m~=17 P(r,c)=p^(m-1); m=m+1; end; end; end; [K,M]=eig(P); size(M) N=size(M) k5=1; for T=0.1:0.1:max(max(M)) S4=0; M4=0; for j=1:N(1) S4=S4+max(0,(log2((M(j,j))/T))/2); M4=M4+min(T,abs(M(j,j))); end; R4(k5)=S4/(N(1)); D4(k5)=M4/(N(1)); k5=k5+1; end; R4=(R4)/(1.44); D4=D4/max(D4); semilogy(D1,R1,'xb',D2,R2,'og',D3,R3,'pm',D4,R4,'rd'); % Part-2 l=1; for p=0.1:0.1:0.9 for r=1:16 k=r-1; m=1; for c=1:16 if k~=0 P(r,c)=p^k; k=k-1; elseif m~=17 P(r,c)=p^(m-1); m=m+1; end; end; end; % DCT A=dct2(P); N=size(A); S=0; for i=1:N(1) for k=1:N(1) if i~=k S=S+A(i,k); end; end; end; R(l)=(S*100)/(N(1)*(N(1)-1)); l=l+1; end; figure plot(0.1:0.1:0.9,(R/max(R)),'b-') hold on %DST l=1; for p=0.1:0.1:0.9 for r=1:16 k=r-1; m=1; for c=1:16 if k~=0 P(r,c)=p^k; k=k-1; elseif m~=17 P(r,c)=p^(m-1); m=m+1; end; end; end; for k2=1:16 for l2=1:16 Su=0; for i=1:16 for j=1:16 Su=Su+((P(i,j)*sin(i*k2*pi/17)*sin(j*l2*pi/17))*0.1176); end; end; Xs(k2,l2)=Su; end; end; N=size(Xs); S=0; for i=1:N(1) for k=1:N(1) if i~=k S=S+Xs(i,k); end; end; end; R(l)=(S*100)/(N(1)*(N(1)-1)); l=l+1; end; plot(0.1:0.1:0.9,R,'r:') hold on % DFT l=1; for p=0.1:0.1:0.9 for r=1:16 k=r-1; m=1; for c=1:16 if k~=0 P(r,c)=p^k; k=k-1; elseif m~=17 P(r,c)=p^(m-1); m=m+1; end; end; end; E=fft2(P); E=abs(E)/N(1); N=size(E); S=0; for i=1:N(1) for k=1:N(1) if i~=k S=S+E(i,k); end; end; end; R(l)=(S*100)/(N(1)*(N(1)-1)); l=l+1; end; plot(0.1:0.1:0.9,(R/max(R)),'k-.') hold on % KLT l=1; for p=0.1:0.1:0.9 for r=1:16 k=r-1; m=1; for c=1:16 if k~=0 P(r,c)=p^k; k=k-1; elseif m~=17 P(r,c)=p^(m-1); m=m+1; end; end; end; [K,M]=eig(P); N=size(M); S=0; for i=1:N(1) for k=1:N(1) if i~=k S=S+M(i,k); end; end; end; R(l)=(S*100)/(N(1)*(N(1)-1)); l=l+1; end; plot(0.1:0.1:0.9,(R/max(R)),'c') hold on