离散余弦变换(DCT)的DSP程序设计与实现
基于DSP的AVS IDCT的研究与实现
； ｉ重要的意义 本 文主要研究 了 Ｉ Ｃ Ｄ Ｔ在 Ｄ Ｐ上的一种快速实现方 Ｓ ｝台， 根据 Ｄ Ｐ的特性和存储结构的特点 ， Ｓ 实现了一种适合该心片 ＋ ｔ －
Ｉ
｝性能 。
｛ ｌ关键词 Ａ Ｓ Ｄ Ｔ Ｓ 快速实现 Ｖ ＩＣ Ｄ Ｐ
｛
１ 引言
０．ｄＢｌ。 １ ３ １
图 １ Ａ 视 频 解 码 框 图 ＶＳ
码 和环 路 滤波 这 四个 主要 的模 块 。而 运动 估计 所 占 求 。 因此 ， Ｃ Ｉ Ｔ算法的好坏 ， Ｄ 对于实时图像处理的意 用 的 时间 长 主要 受数 据 搬动 的影 响而非 计算 ，因此 义是 非 常大 的 ， 同时 ＩＣ Ｄ Ｔ变换 在 图像 处理 中所 占的 对 ＩＣ Ｄ Ｔ算法 实现 的研 究对 Ａ Ｓ 码有 着 十分 重 要 计算量也比较大 ，因此算法 的改进能够给解码带来 Ｖ 解
维普资讯
基 于 ＤＳ 的 ＡＶ ＤＣ Ｐ Ｓ Ｉ Ｔ 的
王 斑 周 剑 扬
（ 门大 学 电 子 工 程 系 厦 门 ３ １０ ） 厦 ６ ０ ５
—
——
—
～
一
—
—
—
—
…
——
——
’
～
一
’ 变换是数字音视频解码算法的关键模块 ， 研
一
。
的应用 ， 着相 当乐 观 的产业 前景 ， 如 何在 硬 件上 有 而 实 现 Ａ Ｓ 时编 解码一 直成 为研 究 的热点 。 Ｖ 实
码流经过熵解码得到相应的控制信息和压缩图 像 数 据 ， 得 到 的图像 数据 逆 扫描 得 到量化 系 数 ， 将 量
由于视 频解 码 的运算 复杂 度很 高 ， 目前 的很 多 化 系数经过反量化和反变换得到残差系数 ，残差系 研 究都 是 基 于 Ａ Ｓ Ｍ 解码 或是 基 于 Ｈ． ４的 Ｑ Ｉ 数加 上预 测 的结 果得 到重 构数 据 ，再 经过 环 路滤 波 Ｖ ２ ６ ＣＦ 等 小窗 口帧 解码 ， 变换 算法 针 对 的是 ４ｘ４的数 据 去块效应 ， 反 得到最终的图像数据 。 Ｐ 在 ｃ上根据该框 块 。 同于 Ｈ２４的 Ｉ Ｃ 不 ．６ Ｄ Ｔ算法 ，Ｖ Ａ Ｓ采 用 ８ｘ８整数 图实 现 Ａ Ｓ的解 码 ， 通 过 对 码 流 进行 分 析 ， 到 Ｖ 并 得 变 换 ，去 除 相 关 性 较 强 ， 实 际 编 码 效 率 提 高 约 Ａ 解 码 的瓶 颈 主要在 运 动补偿 ， ＶＳ 反变 换 ， 变长 解 可
离散余弦变换程序
基于离散余弦变换(DCT)实现图像压缩程序：
I=imread('cameraman.tif');
imshow(I);
title('原始图像')
disp('原始图像大小：')
whos('I')
I=im2double(I); %图像类型存储转换，将图像矩阵转换成双精度类型T=dctmtx(8); %离散余弦变换矩阵
B=blkproc(I,[8 8],'P1*x*P2',T,T');
Mask=〔11110000
11100000
11000000
10000000
00000000
00000000
00000000
00000000〕;
B2=blkproc(B,[8 8],'P1.*x', mask); %数据压缩，丢弃右下角高频数据
I2=blkproc(B2,[8 8],'P1*x*P2',T',T); %进行DCT反变换，得到压缩后的图像figure；
imshow(I2);title('压缩后的图像')
disp('压缩图像的大小：')
whos('I2')
程序运行结果：
从运行结果可以看出，DCT变换虽然可以得到良好的图像质量，但压缩率并不大。
但通过对比可以看出，经过DCT压缩后，图像的绝大部分能量都得到了很
好的保留，所以重构图像的时候才能保证重构以后的图像有很少的失真。
离散余弦变换(DCT)的DSP程序设计与实现
目录一、实习题目： (1)二、实习目的 (1)三、实习任务与要求： (1)四、系统原理论述 (1)五、方案论证及系统设计 (2)六、一维DCT变换流程图 (3)七、程序模块源程序 (4)八、仿真调试及性能分析与实验 (7)九、实习结论 (10)十、实习总结 (10)十一、参考文献： (11)一、实习题目：离散余弦变换（DCT）的DSP程序设计与实现二、实习目的1、熟悉和掌握DCT设计方法跟步骤。
2、通过仿真验证实现DCT的DSP程序的正确性。
3、掌握专业实验中常用的仪器设备和开发工具。
4、通过一周的设计实践培养学生综合利用所学知识编写DSP程序的能力，为今后的工作学习打下坚实的基础。
5、掌握用DSP程序实现DCT的原理和方法。
6、熟悉DCT原理。
三、实习任务与要求：（1）利用C语言或汇编语言编写一个实现DCT的DSP程序（2）在CCS上仿真运行（3）查看分析结果，记录必要参数四、系统原理论述1、DCT原理离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，简称DCT变换）是一种与傅立叶变换紧密相关的数学运算。
在傅立叶级数展开式中，如果被展开的函数是实偶函数，那么其傅立叶级数中只包含余弦项，再将其离散化可导出余弦变换，因此称之为离散余弦变换。
对于给定的实际数据序列x(0),X(1) ，x(2).... X( N-1 )的DCT(FDCT)算法如下：z(k)N ()()cos()=+⎡⎣⎢⎤⎦⎥=-∑22121απk x nn kNnN(1)其中:αα()()kk==≠12for k=01 for k0(2)二维离散余弦变换（FDCT）：z(k,)()()(,)cos ()cos()lN k l x m nm kNn lNmNnN=⎛⎝⎫⎭⎪+⎡⎣⎢⎤⎦⎥+⎡⎣⎢⎤⎦⎥=-=-∑∑221221211ααππ(3)其逆运算是:x m nN k l z k lm kNn lNlNkN(,)()()(,)cos ()cos()=⎛⎝⎫⎭⎪+⎡⎣⎢⎤⎦⎥+⎡⎣⎢⎤⎦⎥=-=-∑∑221221211ααππ(4)其中N= 8 为8x8 DCT.2、DCT的DSP 程序设计无论是C语言还是汇编语言，程序流程均分为初始化、行变换、列变换和移位输出四个步骤。
一种用dsp实现离散余弦变换的方法
一种用dsp实现离散余弦变换的方法离散余弦变换（DiscreteCosineTransform）是一种数字图像处理和数字信号处理技术，它对最近一段时间范围内的一系列数据（例如帧）进行变换，以得到它们的频谱，并以此构建相应的滤波器。
DCT 的应用特别广泛，从图像处理的JPEG编码/解码到语音信号处理的量化和编码/解码，都用到了DCT。
随着数字信号处理（DSP）技术的发展，DCT的实现变得更加容易。
DSP技术使DCT更加有效，可以在更少的时间内实现更多复杂的操作，使特定的应用程序更加高效。
文将介绍一种使用DSP实现DCT的方法。
一种使用DSP实现DCT的方法是基于离散余弦重构（DCR）算法，它可以提高DCT的运行速度多倍。
DCR算法将DCT的复杂运算量分解成一系列简单的数学运算，如乘法和加法，其中每一步都可以单独实现，以便更快地执行此操作。
DCR算法的基本思想是，“将同一帧里的点分解成多个小帧，再将每个小帧进行一次DCT变换”。
先，将要处理的源数据划分成若干幅图像，称为子图。
每一幅图像都可以单独处理，对其进行DCT变换。
然后，将这些子图合并成一幅变换后的DCT图像。
这样就可以获得较高的变换速度。
与常规的DCT算法相比，DCR算法的复杂性较小，因为只需要考虑简单的乘法和加法操作，从而大大提高了DCT的运行效率。
DCR算法的变换速度要比常规的DCT算法快得多，因为只需要处理较少的子图像，而不是处理完整图像。
为了在DSP中实现DCT，我们需要考虑优化技术。
优化技术很重要，可以帮助提高DCT的运行效率。
例如，使用DCR算法，可以有效地优化计算，帮助提高DCT运行效率。
外，也可以使用其他优化技术，如抖动和矢量重新排列，以更有效地执行DCT变换。
总的来说，DCT的实现受到DSP技术的贡献，使之更加易于实现。
使用DCR算法，将DCT的复杂运算量分解为简单的数学运算。
此外，优化技术也有助于提高DCT的运行效率。
离散余弦变换原理特点及程序
1 离散余弦变换(Discrete Cosine Transform ，DCT)原理1）离散余弦变换定义(1)一维离散余弦变换的定义由下式表示：式中F(u)是第u 个余弦变换系数，u 是广义频率变量，u=1,2,3.....N-1，f(x)是时域N 点序列，x=0,1,2...N-1(2)一维离散余弦反变换由下式表示:(3)二维离散余弦变换的定义由下式表示:最后的式子是正变换公式。
其中f(x,y)是空间域二维向量之元素，其中x,y=0,1,2...N-1， F(u,v)是变换系数阵列之元素。
式∑-==10)(1)0(N x x f N F N u x x f N u F N x 2)12(cos )(2)(10π+=∑-=N u x u F N F N x f N u 2)12(cos )(2)0(1)(11π++=∑-=Nv y N u x y x f N v u F Nu x y x f N u F N v y y x f N v F y x f N F N x N y N y N x N x N y N x N y 2)12(cos 2)12(cos ),(2),(2)12(cos ),(2)0,(2)12(cos ),(2),0(),(1)0,0(1010101010101010ππππ+⋅+=+=+⋅==∑∑∑∑∑∑∑∑-=-=-=-=-=-=-=-=中表示的阵列为N ×N 。
(4)二维离散余弦反变换由下式表示：2) 性质： (1)余弦变换是实数、正交。
(2)离散余弦变换可由傅里叶变换的实部求得(3)对高度相关数据，DCT 有非常好的能量紧凑性(4)对于具有一阶马尔可夫过程的随机信号，DCT 是K-L 变换的最好近似2 离散余弦变换Matlab 实现（1）二维离散余弦变换f=imread('trees.tif');f=im2double(f);F=dct2(f);subplot(121),imshow(f,[]);subplot(122),imshow(log(1+20*abs(F)),[])Nv y N u x v u F N N u x u F N N v y v F N F N y x f N u N v N u N v 2)12(cos 2)12(cos ),(22)12(cos )0,(22)12(cos ),0(2)0,0(1),(11111111ππππ+⋅++++++=∑∑∑∑-=-=-=-=图1 原图以及进行离散变换后图对比再进行逆变换：I=idct2(F);subplot(121),imshow(f);subplot(122),imshow(I)图2 原图与恢复后的图对比将数据进行压缩再逆变换：CLFf=imread('cameraman.tif');F=dct2(f);F(abs(F)<50)=0;k=idct2(F);subplot(121),imshow(f,[]);subplot(122),imshow(k,[])图3 对比图(2)将输入图像分解成8×8的图像块，然后对每个图像块进行DCT 变换，保留64个DCT系数部分，然后通过压缩保存数据。
javadct_DCT(离散余弦变换)算法原理和源码
javadct_DCT（离散余弦变换）算法原理和源码离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，简称DCT）是一种常用的信号处理技术，广泛应用于图像和音频压缩领域。
DCT将输入的离散信号转换为一组系数，这些系数代表了信号的频域特征。
在压缩领域中，DCT可将信号从时域转换为频域，通过舍弃一些高频系数实现信号的压缩。
DCT算法的原理基于傅里叶变换（Fourier Transform）的思想，将时域信号转换为频域信号。
然而，与傅里叶变换相比，DCT更适合处理实数信号，因为它只使用实数运算，而不需要复数运算。
DCT算法的一般步骤如下：1.将输入的离散信号分为若干个块，每个块包含N个采样点。
2.对每个块进行预处理，例如减去均值。
3.对每个块进行DCT变换。
4.根据需要舍弃一些高频系数。
5.对经过舍弃的系数进行逆DCT变换，恢复原始信号。
下面是一个简单的离散余弦变换的Python实现：```pythonimport numpy as npdef dct_transform(signal):N = len(signal)dct_coef = np.zeros(N)for k in range(N):sum = 0for n in range(N):sum += signal[n] * np.cos((np.pi/N)*(n+0.5)*k)dct_coef[k] = sumreturn dct_coefdef idct_transform(dct_coef):N = len(dct_coef)signal = np.zeros(N)for n in range(N):sum = 0for k in range(N):sum += dct_coef[k] * np.cos((np.pi/N)*(n+0.5)*k)signal[n] = sum / Nreturn signal```以上是一个简单的DCT变换和逆变换的实现，其中`dct_transform`函数接受输入信号并返回DCT系数，`idct_transform`函数接受DCT系数并返回恢复的原始信号。
DCT离散余弦变换
DCT 离散余弦变换离散余弦变换(DCT)是N.Ahmed等人在1974年提出的正交变换方法。
它常被认为是对语音和图像信号进行变换的最佳方法。
为了工程上实现的需要，国内外许多学者花费了很大精力去寻找或改进离散余弦变换的快速算法。
由于近年来数字信号处理芯片(DSP)的发展，加上专用集成电路设计上的优势，这就牢固地确立离散余弦变换(DCT)在目前图像编码中的重要地位，成为H.261、JPEG、MPEG等国际上公用的编码标准的重要环节。
在视频压缩中，最常用的变换方法是DCT,DCT被认为是性能接近K-L变换的准最佳变换，变换编码的主要特点有:(1)在变换域里视频图像要比空间域里简单。
(2)视频图像的相关性明显下降，信号的能量主要集中在少数几个变换系数上，采用量化和熵编码可有效地压缩其数据。
(3)具有较强的抗干扰能力，传输过程中的误码对图像质量的影响远小于预测编码。
通常,对高质量的图像，DMCP要求信道误码率，而变换编码仅要求信道误码率。
DCT等变换有快速算法，能实现实时视频压缩。
针对目前采用的帧内编码加运动补偿的视频压缩方法的不足,我们在Westwater等人提出三维视频编码的基础上,将三维变换的结构应用于视频图像压缩,进一步实现了新的视频图像序列的编码方法。
在基于DCT变换的图像压缩编码方法中,对DCT系数必须做量化处理。
量化过程是一个多对一的映射,例如对一个8×8块的64个DCT变换系数分别除以量化步长后取整。
由于大多数DCT变换系数量化后变为零,因而达到压缩的目的。
由于在量化过程中用到除法,因此通常需要进行浮点运算。
但是,可进行浮点运算的数字信号处理器(DSP)芯片结构比定点DSP芯片复杂,价格一般也比定点DSP芯片高很多。
所以数字图像处理系统中通常采用定点DSP芯片来完成图像压缩运算,这种方法已经成为数字图像处理技术的的一个趋势。
可用于数字图像处理的比较好的定点DSP芯片有德州仪器公司新一代高性能定点DSP芯片TMS320C6200系列。
毕业设计(论文)-dct快速算法分析及在图像压缩编码中的应用[管理资料]
![毕业设计(论文)-dct快速算法分析及在图像压缩编码中的应用[管理资料]](https://img.taocdn.com/s3/m/8298240c700abb68a882fb8e.png)
DCT快速算法分析及在图像压缩编码中的应用Application of DCT Fast Algorithm Analyse in ImageCompression Code专业：电子信息科学与技术学号：03111230姓名：指导教师：目录内容摘要 (I)Abstract ........................................................................................................................ I I 第一章离散余弦变换 . (3)引言 (3)离散余弦变换定义 (3)DCT的算法 (4)DCT快速算法的研究 (4)第二章图像压缩编码的综述 (5)图象压缩的目的和方法 (5)图象压缩的目的 (6)图象压缩的几种方法 (6) (8)第三章JPEG编码算法 (8)JPEG压缩编码基础 (8)JPEG算法于JPEG小组简介 (9)JPEG压缩 (9)JPEG中的二维DCT (10)DCT的实现 (11)第四章压缩过程 (13)DCT的输出 (13)量化 (14) (14)量化矩阵的选择 (14)编码 (16)Zig－Zag序列 (16)熵编码 (17)结束语 (20)参考文献 (21)致谢 (23)内容摘要本文主要介绍两个方面：DCT快速算法和图像压缩编码。
首先介绍离散余弦变换的定义及其变换方法，并介绍离散余弦变换的几种快速算法，提出六种离散余弦变换的快速算法. 其次讲述图像压缩（JPEG）的目的和编码算法的基本原理，分析图象压缩编码的几种应用方法，着重说明DCT算法在图象压缩中的广泛应用。
以及离散余弦变换（DCT）算法在图像压缩编码中的实现过程。
利用离散余弦变换的某些特点去减少搜索块的数目和缩小搜索块的范围两方面减少分形图像的编码时间。
为了减少对图像的质量影响，对于编码恢复的图像采用了图像平滑的处理方式减少块效应并提出最恰当一种快速算法应用于图像压缩编码中。
TMS320F2812 DSP的FFT运算和DCT实现
TMS320F2812 DSP的FFT运算和DCT实现摘要：介绍了快速傅里叶变换（FFT）算法的原理，利用DSP实现了FFT算法，利用TMS320F2812 DSP内部的ADC模块与事件管理器的定时器实现信号的实时采集。
分析了DSP 中数据采集ADC的功能。
基于CCS调试软件显示了输入输出信号波形。
在CCS环境下，采用C语言编程，实现了FFT算法和离散余弦变换。
关键词： DSP；快速傅里叶变换；A/D转换；离散余弦变换傅里叶变换是一种将信号从时域变换到频域的变换方式，而快速傅里叶变换FFT（Fast Fourier Transform）是数字信号处理技术的基石。
FFT和离散余弦变换DCT（Discrete Cosine Transform）都是数字信号处理技术中的基本算法，也是数字信号处理的基本工具。
DSP芯片的出现使FFT和DCT的实现更为方便。
本文利用TMS320F2812 DSP内部的ADC模块与事件管理器（EVA）构建了数据采集与数据变换并行处理的信号处理系统，充分利用TMS320F2812强大的数据处理能力，实现了FFT运算，提高了运算速度[1-2]。
1 FFT算法的实现TI公司的TMS320F2812 DSP是目前控制领域性能较高的处理器，它将各种高级数字控制功能集成于一块芯片上，整合了Flash存储器、快速的A/D转换器等外设，强大的数据处理和控制能力大幅度提高了应用效率。
1.1 数据采集ADC功能DSP系统的模拟输入电压范围为0～3 V。
通过使用事件管理器的定时器1下溢中断启动ADC。
系统设计时晶振为30 MHz，经过锁相环倍频后CPU时钟频率SYSCLKOUT是150 MHz，事件管理器采用高速外设时钟HSPCLK，经过程序设计6分频得到高速外设时钟HSPCLK为25 MHz。
SysCtrlRegs.HISPCP.all=0x3；//HSPCLK= SYSCLKOUT/6将事件管理器中通用定时器1的周期寄存器值设置为0x07FF，每经过 2 048（0x07FF+1）个通用定时器的时钟周期启动一次ADC。
一种用dsp实现离散余弦变换的方法
一种用dsp实现离散余弦变换的方法最近，离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，简称DCT）已经成为一种重要的技术，用于在数字信号处理领域的各个应用中。
它已经被广泛应用于视频、图像和声音处理中，用于提取频率信息，用于实现多媒体信息的数据压缩。
离散余弦变换可以把高维数据变换为低频信息，从而减少需要存储的数据量，提升信息的压缩率，并且不会有太大的信号失真。
研究人员尝试用数字信号处理技术对DCT算法进行优化，以实现更高的计算速度和效率。
本文旨在探讨一种基于数字信号处理设备（Digital Signal Processor，简称DSP）实现离散余弦变换的方法，以及它在实现压缩数据处理方面的优势和劣势。
首先，本文介绍了DCT的基本概念，并着重介绍了DCT的应用领域及其有着广泛的应用。
在此基础上，本文介绍了离散余弦变换怎样通过DSP实现，以及实现过程中注意事项，如如何把高频功能转变为低频功能，如何应用低频分析等。
同时，本文介绍了应用DSP实现DCT可以获得怎样的优势，比如可以增强计算速度、降低复杂度、消除图像噪点等。
然后，本文介绍了采用DSP实现DCT存在的一些缺点，比如算法的复杂度、运算量的增加、存储空间的增加等。
本文重点讨论了如何通过DSP技术来解决这些缺点，比如采用多级DCT算法、优化软件实现等，以提高计算速度和效率。
最后，本文总结出DSP技术实现DCT的优势和劣势，以及应用DSP实现DCT时需要注意的事项，以期为数字信号处理领域的研究者提供参考。
综上所述，基于DSP实现DCT是一种有效而高效的方式，可以用于压缩多媒体信号。
文中介绍了应用DSP实现DCT时以及相关设计技术，可以提高计算效率和减少数据处理时间。
在实际应用中，这种实现DCT的方法有助于提升多媒体信息的压缩程度，提高信息的处理效率。
基于DSP的DCT快速算法
中图分类号:T N919.8 文献标识码:A 文章编号:1009-2552(2008)11-0118-03基于J PEG标准的图像压缩DCT变换郑美芳,高晓蓉,王 黎,王泽勇,赵全轲(西南交通大学理学院,成都610031)摘 要:图像DCT变换是图像压缩的一项重要技术,如何准确、快速地进行图像压缩一直是国内外研究的热点。
现研究了两种二维离散余弦变换(DCT)的方法。
在DCT算法结构上利用了变换的可分离性和行列的可分解性,并采用行列分解的方法将二维DCT转换为2个串行的一维DCT实现。
关键词:二维DCT变换;J PEG;图像压缩The DCT of im age compression based on JPEG ZHE NG Mei2fang,G AO X iao2rong,WANGLi,WANG Z e2y ong,ZHAO Quan2ke(College of Science,Southw est Jiaotong U niversity,Chengdu610031,China) Abstract:The image DCT trans form technique is an im portant technique in the field of image com pression.H ow to com press the image accurately and fast has been a research focus both at home and abroad all the time.In this paper,tw o methods which are used to achieve tw o2dimensional discrete cosine trans form(DCT)have been studied.T w o2dimensional DCT is converted to tw o serial one2dimensional DCT by using separability of trans form and res olvability of row2column.K ey w ords:22D DCT trans form;J PEG;image com pression0 引言在信息世界迅猛发展的今天,人们对计算机实时处理图像信息的要求越来越高。
离散余弦变换(DCT)及其应用
FCT。
首先，将f(x)延拓为
f ( x) f e ( x) 0
x=0, 1, 2, …, N-1 x=N， N+1, …, 2N-1
(1-13)
离散余弦变换（DCT）及其应用
按照一维DCT的定义，fe(x)的DCT为
1 F (0) N
F (u ) 2 N 2 N 2 N 2 N
转置
F ( x, v) F列 [ F ( x, v) ] F (u , v)
T T
T
(1-12)
转置
F (u , v)
离散余弦变换（DCT）及其应用
• 1.3 快速离散余弦变换
离散余弦变换的计算量相当大， 在实用中非常不方 便， 也需要研究相应的快速算法。目前已有多种快速 DCT（FCT）， 在此介绍一种由FFT的思路发展起来的
• 1.4.1图像压缩概述
多媒体数据的显著特点：数据量非常大。例如， 一张彩色相片的数据量可达10MB；视频影像和声音由 于连续播放，数据量更加庞大。这对计算机的存储以 及网络传输都造成了极大的负担。解决办法之一就是 进行数据压缩，压缩后再进行存储和传输，到需要时 再解压、还原。 在位图格式的图像存储方式中，像素与像素之 间在行方向和列方向都具有很大的相关性，我们说整 体数据的冗余度很大，需要对图像数据进行很大程度 的压缩
的2N点
离散余弦变换（DCT）及其应用
最后要注意的是二维DCT的频谱分布， 其谱域分 布与DFT相差一倍，如图1-1所示。
从图中可以看出，对于DCT而言，(0, 0)点对应于
频谱的低频成分，(N-1, N-1)点对应于高频成分，而同 阶的DFT中， (N／2, N／2)点对应于高频成分（注： 此频谱图中未作频谱中心平移）。 由于DFT和IDFT已有快速算法FFT和IFFT，因此
dct变换编码python实现
dct变换编码python实现DCt变换编码是一种在信号处理和图像处理领域广泛应用的技术，它可以将数学上的连续两个信号之间的关系转化为离散的形式，从而方便后续的处理和分析。
在本文中，我们将学习如何使用Python实现DCT变换编码，并深入了解其原理和应用。
首先，让我们来了解一下DCT是什么以及它的工作原理。
DCT，即离散余弦变换（Discrete Cosine Transform），是一种基于余弦函数的数学变换方法。
它把一个实数序列变换为一组实数的序列，这些实数是在变换的基础上被压缩。
DCT主要用于将图像和音频信号从空域转换到频域，使得信号在频域中的表示更具有稀疏性。
稀疏性是指信号在频域中的表示中很多频率分量的振幅都很小，只有少数几个分量的振幅较大。
这种特性使得DCT编码非常适合于信号的压缩和储存。
接下来，我们将使用Python来实现DCT变换编码。
首先，我们需要导入相关的库和模块。
在Python中，可以使用NumPy库来实现DCT变换。
NumPy是一种数学库，提供了许多用于科学计算的函数和工具。
pythonimport numpy as np然后，我们需要定义一个函数来实现DCT变换。
我们将使用两重循环来计算DCT变换的每个系数。
其中，i和j表示DCT系数的索引，N表示信号的长度。
DCT变换可以通过以下公式来计算：pythondef dct_transform(signal):N = len(signal)dct = np.zeros(N)for i in range(N):for j in range(N):dct[i] += signal[j] * np.cos(np.pi / N * (j + 0.5) * i)return dct现在，我们可以使用上述函数来对一个信号进行DCT变换了。
假设我们有一个长度为8的信号，可以使用以下代码来进行DCT变换：pythonsignal = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])dct_signal = dct_transform(signal)print(dct_signal)上述代码将输出信号的DCT变换结果。
离散余弦变换（DCT）
离散余弦变换（DCT）
离散余弦变换（DCT）及其C++实现：1．定义：离散余弦是一种基于实数的正交变换。
一维离散余弦的
定义如下：
式中，F(u)为第u个余弦变换系数，u为广义频率分量，f(x)为时域中N点序列，x=0,1,2,…N-1。
对于二维的离散余弦变换的定义如下：
2．基本算法
二维的DCT可分解为两个一维的DCT，即现对图像信号（二维数据）的行进行一位DCT，然后再对列进行一维DCT。
基本算法描述如下：
1）求对行进行一位DCT的变换矩阵系数coefa
2）求系数矩阵coefa的转置矩阵coefb用来对列进行一维DCT 3）利用系数矩阵coefa和coefb对二维信号data先近行行变换，再进行列变换。
3．快速算法
利用快速傅立叶变换可以得到DCT的快速算法。
首先，将f（x）进行延拓：
按照上述定义，f e（x）的离散余弦变换为：
式中，R e{}表示取复数的实部。
由上式知，为f e（x）的2N点离散傅立叶变换。
以此，对于快速离散余弦变换，可以把长度为N的序列f(x)的长度延拓为2N的序列f e（x），然后再对延拓的结果
f e（x）进行离散傅立叶变换，最后取离散傅立叶变换的实部便是离散余弦变换的结果，完成快速的DCT。
4．程序说明
采用C＋＋语言编写，共有三个函数：
主函数void main()完成DCT变换；
子函数void FFT_1D(complex *TD, complex *FD, int r)完成快速
傅立叶变换；
子函数void dct(double *f, double *F, int r)完成快速DCT。
参数说明见源程序注释。
对图像进行离散余弦变换(DCT)处理(图像变换)的源代码
对图像进行离散余弦变换(DCT)处理（图像变换）的源代码，编译后的可执行文件须带参数运行。
#define EXTRA_NAME "@dcttransform."#include "loadbmp.h"#define Point(x,y) lpPoints[(x)+(y)*nWidth]void FFT(COMPLEX * TD, COMPLEX * FD, int power){int count;int i,j,k,bfsize,p;double angle;COMPLEX *W,*X1,*X2,*X;count=1<<power;W=(COMPLEX *)malloc(sizeof(COMPLEX)*count/2);X1=(COMPLEX *)malloc(sizeof(COMPLEX)*count);X2=(COMPLEX *)malloc(sizeof(COMPLEX)*count);for(i=0;i<count/2;i++){angle=-i*pi*2/count;W[i].re=cos(angle);W[i].im=sin(angle);}memcpy(X1,TD,sizeof(COMPLEX)*count);for(k=0;k<power;k++){for(j=0;j<1<<k;j++){bfsize=1<<(power-k);for(i=0;i<bfsize/2;i++){p=j*bfsize;X2[i+p]=Add(X1[i+p],X1[i+p+bfsize/2]);X2[i+p+bfsize/2]=Mul(Sub(X1[i+p],X1[i+p+bfsize/2]),W[i*(1<<k)]);}}X=X1;X1=X2;X2=X;}for(j=0;j<count;j++){p=0;for(i=0;i<power;i++){if (j&(1<<i)) p+=1<<(power-i-1);}FD[j]=X1[p];}free(W);free(X1);free(X2);}void DCT_Pre(double *f, double *F, int power){int i,count;COMPLEX *X;double s;count=1<<power;X=(COMPLEX *)malloc(sizeof(COMPLEX)*count*2);memset(X,0,sizeof(COMPLEX)*count*2);for(i=0;i<count;i++){X[i].re=f[i];}FFT(X,X,power+1);s=1/sqrt(count);F[0]=X[0].re*s;s*=sqrt(2);for(i=1;i<count;i++){F[i]=(X[i].re*cos(i*pi/(count*2))+X[i].im*sin(i*pi/(count*2)))*s;}free(X);}void Dct(){int w=1,h=1,wp=0,hp=0;while(w*2<=nWidth){w*=2;wp++;}while(h*2<=nHeight){h*=2;hp++;}int x,y;BYTE *lpPoints=new BYTE[nWidth*nHeight]; GetPoints(lpPoints);double *f=new double[w*h];double *W=new double[w*h];for(y=0;y<h;y++){for(x=0;x<w;x++){f[x+y*w]=Point(x,y);}}for(y=0;y<h;y++){DCT_Pre(&f[w*y],&W[w*y],wp);}for(y=0;y<h;y++){for(x=0;x<w;x++){f[x*h+y]=W[x+w*y];}}for(x=0;x<w;x++){DCT_Pre(&f[x*h],&W[x*h],hp);}double a;memset(lpPoints,0,nWidth*nHeight);for(y=0;y<h;y++){for(x=0;x<w;x++){a=fabs(W[x*h+y]);if (a>255) a=255;Point(x,nHeight-y-1)=(BYTE)(a);}}delete f;delete W;PutPoints(lpPoints);delete lpPoints;}void main(int argc, char *argv[]) {if(argc==2)FileName=argv[1];elsereturn;OpenFile();Dct();SaveAs();}。
DSP常见算法的实现
DSP常见算法的实现DSP（数字信号处理）是一种将数字信号处理技术应用于信号处理领域的方法。
DSP常见算法是指在数字信号处理领域中广泛应用、具有代表性的算法。
以下是DSP常见算法的实现示例：1.快速傅里叶变换（FFT）：FFT算法用于将一个离散的时间域信号转换为频域信号。
其主要用途是频谱分析和滤波。
FFT算法的实现通常使用蝶形运算，使用迭代和递归两种方法可以实现。
2.有限脉冲响应滤波器（FIR）：FIR滤波器是一种数字滤波器，其特点是具有线性相位和稳定性。
它可以通过卷积运算实现。
FIR滤波器的设计可以使用窗函数、最小二乘法等方法。
3.无限脉冲响应滤波器（IIR）：IIR滤波器是一种数字滤波器，其特点是具有非线性相位和较窄的带通宽度。
IIR滤波器的实现通常使用差分方程或状态空间模型。
4.自适应滤波器：自适应滤波器是一种能够自动调整滤波器系数的滤波器。
它通常用于消除来自环境的噪声。
自适应滤波器的实现主要使用递归最小二乘法（RLS）或最小均方误差（LMS）算法。
5.声音压缩算法：声音压缩算法主要用于减小音频文件的大小。
其中最常见的算法是基于离散余弦变换（DCT）的MP3算法。
DCT将时域信号转换为频域信号，并通过对频域信号进行量化和编码来实现压缩。
6.声音合成算法：声音合成算法用于生成声音信号。
常见的声音合成算法包括基于波表的合成算法、线性预测编码（LPC）算法和频率调制（FM）算法。
7. 图像处理算法：图像处理算法主要用于对图像进行增强、去噪、边缘检测等操作。
常见的图像处理算法包括快速傅里叶变换（FFT）、数字滤波器、边缘检测算法（如Sobel、Canny算法）等。
8.数字调制算法：数字调制算法主要用于将数字信号转换为模拟信号或其他数字信号。
常见的调制算法包括脉冲编码调制（PCM）、调幅（AM）、调频（FM）等。
在实际应用中，以上算法的实现可以使用各种编程语言（如C、C++、Python等）和DSP开发工具（如Matlab、LabVIEW等）进行。
离散余弦变换
4、JPG压缩分析
• 同时,我们利用 MATLAB自带的 dctdemo演示,也可以 看出其DCT系数的分 部规律。 • 显然，JPEG图片压 缩就是去掉高频的 DCT系数减少噪声。
三、利用变换矩阵 实现分快处理
前面用到的DCT变化公式在MATLAB 函数中体现为函数：DCT2（）；事实上， 对于DCT变换还有一种快速变换的方式， 就是利用变换矩阵。
%记录变化后的图像大小尺寸 [row,col]=size(DCTrgb); k1=0; k2=0; temp=0; for i=1:count if msg(i,1)==0 if DCTrgb(8*k1+5,8*k2+2)>DCTrgb(8*k 1+4,8*k2+3) temp=DCTrgb(8*k1+5,8*k2+2); DCTrgb(8*k1+5,8*k2+2)=DCTrgb(8*k 1+4,8*k2+3); DCTrgb(8*k1+4,8*k2+3)=temp; end
%略微调整一下系数，提高图片强健性和 抗干扰能力。 if DCTrgb(8*k1+5,8*k2+2)>DCTrgb(8*k 1+4,8*k22+3)=DCTrgb(8*k 1+4,8*k2+3)-0.1; else DCTrgb(8*k1+5,8*k2+2)=DCTrgb(8*k 1+5,8*k2+2)-0.1; end end %DCT反变换，还原成图像 data=blkproc(DCTrgb,[8 8],'P1*x*P2',T',T); col=col/3; data=reshape(data,row,col,3); imwrite(data,imagegoal,permission);
04实验四 图象的离散余弦变换【选开】
实验四 图象的离散余弦变换一、实验目的1.掌握在计算机上进行离散余弦变换的编程方法；2.掌握显示变换图象的方法。
二、预习要求1.复习离散余弦变换的基本原理；2.了解使用MATLAB 进行离散余弦变换的编程方法。
三、实验设备1.PC 机2.MATLAB 软件四、实验背景离散余弦变换（DCT ）具有能使图象的最重要的信息集中在DCT 的几个系数上的性能。
正是基于此，DCT 通常应用于图象的压缩。
比如，DCT 正是国际上有名的有损压缩算法JPEG 的核心。
输入的图象被分成8×8或16×16的小块，对每一小块分别计算其二维DCT 。
DCT 系数值经计算后再被量化、编码和传输。
在接收端JPEG 对量化的DCT 系数进行解码，并将各小块重新又放在一起恢复成一幅图象。
一般地，经变换后得到的DCT 系数多数都接近于0，因此可以被忽略而不致影响恢复后的图象质量。
一个M ×N 的矩阵A 的二维DCT 的公式定义如下： N qn M p m A B M m N n mn q p pq 2)12(cos 2)12(cos1010++=∑∑-=-=ππαα10-≤≤M p 10-≤≤N q⎪⎩⎪⎨⎧-≤≤==⎪⎩⎪⎨⎧-≤≤==11,20,1,11,20,1N q N q N M p M p M q p αα 式中的pq B 被称为图象矩阵A 的DCT 系数。
DCT 的逆变换公式为：N q n M p m B A M p N q pq q p mn 2)12(cos 2)12(cos 1010++=∑∑-=-=ππαα 10-≤≤M m10-≤≤N n ⎪⎩⎪⎨⎧-≤≤==⎪⎩⎪⎨⎧-≤≤==11,20,1,11,20,1N q N q N M p M p M q p αα DCT 的逆变换公式表明，任何一个M ×N 的矩阵A 中的一个元素都可被理解为M ×N 个如下函数形式所示的函数和：N q n M p m q p 2)12(cos 2)12(cos++ππαα10-≤≤M p 10-≤≤N q这些函数被称为基函数。
基于DSP Builder的快速整数离散余弦变换的实现
基于DSP Builder的快速整数离散余弦变换的实现
梁东云
【期刊名称】《系统仿真技术》
【年(卷),期】2018(014)004
【摘要】提出了基于DSP Builder平台的快速整数离散余弦变换(DCT)的实现方法.首先介绍了整数DCT的原理,然后基于DSP Builder平台、Simulink平台以及电子设计自动化(EDA)平台Modelsim构建了整数DCT的蝶形运算模型.最后,对完整的测试电路进行仿真.结果表明:该方法简单可行,缩短了开发周期,可方便地应用于相关领域.
【总页数】5页(P314-318)
【作者】梁东云
【作者单位】商洛学院电子信息与电气工程学院,陕西商洛726000
【正文语种】中文
【中图分类】G642;TP391
【相关文献】
1.基于DSP Builder的信道化射频同步器的设计与实现 [J], 贾艳磊;刘卫忠;冯卓明
2.基于TMS320C64x DSP的H.264整数变换快速实现方法 [J], 胡嘉凯;梁立伟;蒋建国;齐美彬
3.整数开平方快速算法及其定点DSP实现 [J], 罗龙智;周南;罗海
4.整数开平方快速算法及其定点DSP实现 [J], 罗龙智;周南;罗海
5.基于DSP Builder的快速哈达玛变换实现 [J], 赵杰
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
D S P课程设计论文题目离散余弦变换(DCT)的DSP实现专业电气工程及其自动化姓名陈梦泽班级 11东电气学号 ******** 执行学期 2014-2015离散余弦变换（DCT）的DSP实现一、实验目的1. 掌握离散余弦变换的概念和实现方法；2. 掌握用 C 语言或汇编语言编写 DSP 程序的方法；3. 熟悉DCT原理；二、实验设备1. 一台装有 CCS 软件的计算机；2. DSP 实验箱的TMS320C5410 主控板；3. DSP 硬件仿真器；三、实验原理论述1、原理离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，简称DCT变换）是一种与傅立叶变换紧密相关的数学运算。
在傅立叶级数展开式中，如果被展开的函数是实偶函数，那么其傅立叶级数中只包含余弦项，再将其离散化可导出余弦变换，因此称之为离散余弦变换。
对于给定的实际数据序列x(0),X(1) ，x(2)....X( N-1 )的DCT(FDCT)算法如下：z(k)N ()()cos()=+⎡⎣⎢⎤⎦⎥=-∑22121απk x nn kNnN(1)其中:αα()()kk==≠12for k=01 for k0(2)二维离散余弦变换（FDCT）：z(k,)()()(,)cos ()cos()lN k l x m nm kNn lNmNnN=⎛⎝⎫⎭⎪+⎡⎣⎢⎤⎦⎥+⎡⎣⎢⎤⎦⎥=-=-∑∑221221211ααππ(3)其逆运算是:x m nN k l z k lm kNn lNlNkN(,)()()(,)cos ()cos()=⎛⎝⎫⎭⎪+⎡⎣⎢⎤⎦⎥+⎡⎣⎢⎤⎦⎥=-=-∑∑221221211ααππ(4)其中 N= 8 为 8x8 DCT.2、DCT的DSP 程序设计无论是C语言还是汇编语言，程序流程均分为初始化、行变换、列变换和移位输出四个步骤。
行、列变换具有相似性，如果对行变换的结果矩阵转置，则列变换程序跟行变换一样。
对于汇编而言，初始化部分主要初始化FP指针以指向前一函数地址，初始化数据和指针寄存器以保存返回数据等。
由于DCT行变和列变换过程相似，且列变换是在行变换操作的基础上进行的。
则可利用多种索引寻址寄存器的灵活组合，把行变换结果直接以转置方式存储而不增加实际的存储时间，这样行列变换可使用同一代码循环两次实现，减小了实际代码大小。
本程序实现的是FDCT，可以使用2次一维DCT变换来实现二维DCT变换。
3、DCT的DSP实现二维DCT 变换时结果为两次无理数sqrt（8）相乘，产生了有理项，因此，在程序里首先多乘一次sqrt（8），然后在两次DCT 变换结束以后，使用右移3位以达到正常输出。
四、方案论证及系统设计本次实习有两种方案，C语言和汇编语言实现，由于考虑到DSP程序的特点，我采用汇编语言实现。
1.打开CCS软件，编制程序简化行列变换的代码如下：2.B0 = R0;B3 = R1;B2 = R2; …LSETUP （DCT_START, DCT_END） LC0 = P0;DCT_START:…LSETUP（ROW_START,ROW_END）LC1=P2;ROW_START: …ROW_END:…B1 = B0;B0 = B2;DCT_END:B2 = B1;五、一维DCT变换流程图六、程序模块源程序DSP程序：.mmregs.def entry.sect "INIT"** Initialise*entry NOPNOPSSBX SXM ; set sign extension modeSSBX OVM ; enable saturationLD #0, DP ; set data pageSTM 0FFE0h, PMST ; Init PMST reg.RSBX FRCT.include "fdct_dat.inc" ; FDCT data storage declaration MODE .SET 1 ; MODE=1 TEST ON SIMULATOR PAGE0 .SET 0PAGE4 .SET 4PAGE24 .SET 24dPAGE25 .SET 25dB0 .SET 0200hB1 .SET 0300hB2 .SET 060hPA1BIS .SET 1PA2BIS .SET 2PA3BIS .SET 3PA4BIS .SET 4PA5BIS .SET 5PA6BIS .SET 6* Initialization of the registers.sect "FDCT"INIT LD #PAGE24, DPST #21407, E_P6ST #8867, F_P6ST #2000H, ROUND1TBL: LD #PAGE25, DPST #21407, E_P7ST #8867, F_P7ST #4000H, ROUND2ST #40H, ROUND3START* IF MODE = SIMULATOR.IF MODE=1STM #63, AR0 ; AR0= # of inputs to be taken - 1 STM #X, AR1 ; AR1= address of first input BEG PORTR #PA1BIS, *AR1+ ; Read and store to addr(AR1)BANZ BEG, *AR0- ; Repeat above code 64 times; till all 64 pixels are read .ENDIFSTM #3, AR0STM #X, AR1 ; Reset AR1 to first inputSTM #Y00, AR2 ; Set AR2 to first Y blockDCT1 NOPNOPLD #PAGE24, DPLD *AR1+, 4, A ; + (16)*(X0)ADD *AR1+, 4, A ; + (16)*(X1)ADD *AR1+, 4, A ; + (16)*(X2)ADD *AR1+, 4, A ; + (16)*(X3)ADD *AR1+, 4, A ; + (16)*(X4)ADD *AR1+, 4, A ; + (16)*(X5)ADD *AR1+, 4, A ; + (16)*(X6)ADD *AR1, 4,A ; + (16)*(X7)STL A, Y00 ; = Y00RPTZ A, #7MACP *AR1-, COEF_F1, ASFTA A, 4MAR *AR1+ ; (64)[A*X0+B*X1+C*X2-D*X3-D*X4ADD ROUND1, A ; -C*X5-B*X6-A*X7] + 4*ROUND1STH A, 2, Y01 ; = Y01LD ROUND1, -4, A ; (ROUND1)/16LD E_P6, TMAC *AR1+0, A ; + X0*E_P6MAS *AR1+, A ; - X3*E_P6MAS *AR1+0, A ; - X4*E_P6MAC *AR1-, A ; + X7*E_P6LD F_P6, TMAC *AR1-, A ; + X6*F_P6MAS *AR1-0, A ; - X5*F_P6MAS *AR1-, A ; - X2*F_P6MAC *AR1-, A ; + X1*F_P6 STH A, 6, Y02 ; Multiply prev summation by 16; = Y02RPTZ A, #7MACP *AR1+, COEFF2, A ;64(B*X0-D*X1-A*X2-C*X3+C*X4+A*X5SFTA A, 4MAR *AR1-ADD ROUND1, A ; +D*X6-B*X7) + 4*ROUND1STH A, 2, Y03 ; = Y03LD *AR1-, 4, A ; X7*16SUB *AR1-, 4, A ; - X6*16SUB *AR1-, 4, A ; - X5*16ADD *AR1-, 4, A ; + X4*16ADD *AR1-, 4, A ; + X3*16SUB *AR1-, 4, A ; - X2*16SUB *AR1-, 4, A ; - X1*16ADD *AR1, 4, A ; + X0*16STL A, Y04 ; = Y04RPTZ A, #7MACP *AR1+, COEFF3, A ; 8(D*X0-C*X1+B*X2-A*X3+A*X4-B*X5 SFTA A, 4 ; +C*X6-D*X7)MAR *AR1-ADD ROUND1, A ; + 4*ROUND1STH A, 2, Y05 ; = Y05LD ROUND1, -4, A ; (ROUND1)/16LD F_P6, TMAC *AR1-0, A ; + F_P6*X7MAS *AR1-, A ; - F_P6*X4MAS *AR1-0, A ; - F_P6*X3MAC *AR1+, A ; + F_P6*X0LD E_P6, TMAS *AR1+, A ; - E_P6*X1MAC *AR1+0, A ; + E_P6*X2MAC *AR1+, A ; + E_P6*X5MAS *AR1+, A ; - E_P6*X6STH A, 6, Y06 ; Multiply prev summation by 16; = Y06RPTZ A, #7MACP *AR1-, COEF_F4, A ;64(D*X0-C*X1+B*X2-A*X3+A*X4-B*X5SFTA A, 4 ; +C*X6-D*X7)MAR *AR1+ADD ROUND1, A ; + 4*ROUND1STH A, 2, Y07 ; = Y07MAR *+AR1(8) ; Set AR1 to point to the next set ; of 8 inputsDCT3 NOPNOP** PLACE FDCT COEFFICIENTS IN FILE POINTED BY PA2.IF MODE=1STM #63, AR0 ; AR0= # of outputs - 1STM #Z00, AR1 ; AR1= addr of first outputBEG1 PORTW *AR1+, #PA2BIS ; Send output valueBANZ BEG1, *AR0- ; Repeat above process (64x) .ENDIFEXIT NOPB START ; Go to start of program.; Grab another 64 pixelsCOEF_F1 .WORD -22725,-19266,-12873,-4520,4520,12873,19266,22725COEFF2 .WORD 19266,-4520,-22725,-12873,12873,22725,4520,-19266 COEFF3 .WORD 12873,-22725,4520,19266,-19266,-4520,22725,-12873 COEF_F4 .WORD -4520,12873,-19266,22725,-22725,19266,-12873,4520 * with: A = cos(?16)*?*16384 = 22725* B = cos(3?16)*?*16384 = 19266* C = cos(5?16)*?*16384 = 12873* D = cos(7?16)*?*16384 = 4520* E = cos(?8)*?*16384 = 21407* F = cos(3?8)*?*16384 = 8867*.END链接文件：-m fdct.map-o fdct.out-e entryfdct.objMEMORY{PAGE 0: OCDARAM1: origin = 00080h length = 00880h /* on-chip DARAM */OCDARAM2: origin = 00900h length = 00300hOCDARAM4: origin = 00C00h length = 00400hOCDARAM5: origin = 01000h length = 00400hEXTERNAL: origin = 01400h length = 0EB80hINTRVECS: origin = 0FF80h length = 00079hPAGE 1: MMREGS: origin = 00000h length = 00060hSPRAM: origin = 00060h length = 00020hOCDARAM1: origin = 00080h length = 00400h /* on-chip DARAM */OCDARAM2: origin = 00480h length = 0077FhOCDARAM4: origin = 00C00h length = 00400hOCDARAM5: origin = 01000h length = 00400hEXTERNAL: origin = 01400h length = 0EC00h}SECTIONS{INIT > OCDARAM1 PAGE 0FDCT > OCDARAM1 PAGE 0.bss > OCDARAM4 PAGE 1}七、仿真调试及性能分析与实验1.开电，运行CCS软件，打开项目文件fdct.prj，编译运行并下载。