余弦压缩
首先你需要了解几个概念，有损压缩，量化，行程编码。
对一副图片来说，bitmap就是原始格式，没经过任何压缩的。
量化就是把所有0-255的像素值进行归类，然后分成尽量少的积累，这要存储量就小很多了，对于JEPG来说量化是有损压缩的起源。
最后就是对所有的已经归类过的点进行行程编码，然后就压缩完了
❷ 余弦的图像
如图所示：
余弦（余弦函数），三角函数的一种。在Rt△ABC（直角三角形）中，∠C=90°，∠A的余弦是它的邻边比三角形的斜边，即cosA=b/c，也可写为cosa=AC/AB。余弦函数：f(x)=cosx（x∈R）。
函数图像先描出正弦曲线和余弦曲线的波峰、波谷和三个平衡位置这五个点，再利用光滑曲线把这五点连接起来，就得到正弦曲线和余弦曲线在一个周期内的图象。
(2)余弦压缩扩展阅读
应用：
离散余弦变换经常被信号处理和图像处理使用，用于对信号和图像(包括静止图像和运动图像)进行有损数据压缩。这是由于离散余弦变换具有很强的"能量集中"特性：大多数的自然信号(包括声音和图像)的能量都集中在离散余弦变换后的低频部分。
而且当信号具有接近马尔科夫过程(Markov processes)的统计特性时，离散余弦变换的去相关性接近于K-L变换(Karhunen-Loève 变换--它具有最优的去相关性)的性能。
例如，在静止图像编码标准JPEG中，在运动图像编码标准MJPEG和MPEG的各个标准中都使用了离散余弦变换。在这些标准制中都使用了二维的第二种类型离散余弦变换，并将结果进行量化之后进行熵编码。
这时对应第二种类型离散余弦变换中的n通常是8，并用该公式对每个8x8块的每行进行变换，然后每列进行变换。得到的是一个8x8的变换系数矩阵。其中(0,0)位置的元素就是直流分量，矩阵中的其他元素根据其位置表示不同频率的交流分量。
❸ 数字化音频通用的压缩编码原理
具体原理如下：
视频信号的冗余信息。采用压缩技术以减少码率。数字化后的视频信号能进行压缩主要依据两个基本条件：
数据冗余。例如如空间冗余、时间冗余、结构冗余、信息熵冗余等，即图像的各像素之间存在着很强的相关性。消除这些冗余并不会导致信息损失，属于无损压缩。
视觉冗余。人眼的一些特性比如亮度辨别阈值，视觉阈值，对亮度和色度的敏感度不同，使得在编码的时候引入适量的误差，也不会被察觉出来。
可以利用人眼的视觉特性，以一定的客观失真换取数据压缩。这种压缩属于有损压缩。
变换编码：
变换编码的作用是将空间域描述的图像信号变换到频率域，然后对变换后的系数进行编码处理。一般来说，图像在空间上具有较强的相关性，变换到频率域可以实现去相关和能量集中。
常用的正交变换有离散傅里叶变换，离散余弦变换等等。数字视频压缩过程中应用广泛的是离散余弦变换。
❹ 三角函数如何压缩象限
三角函数的压缩公式是Asina+Bcosβ=根号（a^2+b^2）sin（a+φ）。
三角函数在各象限内的符号规律，对于三角函数的计算有着重要的作用。
注意以下几点：1。正弦、余弦、正切函数的符号规律是由它们的定义导出的，因为从原点到角的终边上注意一点的距离r总是正的，由sina=y/r，cosa=x/r，tana=y/x可知，角a的正弦的符号取决于y的符号，角的余弦的符号取决于x的符号，角的正切的符号取决于x、y两者的符号，同号为正，异号为负。由此，总结出正弦、余弦、正切函数值在各象限内的符号规律还可以结合正弦线、余弦线、正切线进行印证。2。加强练习，强化记忆，安排对应例题与练习，不但要配备正用符号规律的题目（如确定cos216度的符号），还要配备逆用符号规律的题目。（如根据条件：sina<0且tana>0，确定a是第几象限角）。
❺ 数字图像压缩技术
❻ 余弦的两角和简单题
两种解法都是对的，只不过是方法不同，效果都是一样的；
如果谁把你断为错解说明他还要努力；正确的东西关键是看每一步是不是有定理保证；如果每一步都能确认，这个解法就一定是正确的；
❼ 余弦的余弦的余弦……→
这个值是0.739085133……至于它是否超越，我不知道。太难了。
证明过程很简单，用初等方法，即逼近。
在区间（0，∏/4）上：
函数f(x)=x单调递增，而g(x)=cosx单调递减。
∵f(0)<g(0)
f(∏/4)>g(∏/4)
∴在区间（0，∏/4）上，f(x)与g(x) 定交于一点.
❽ 离散余弦变换（DCT)
DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，主要运用于数据或图像的压缩。
由于DCT能够将空域的信号转换到频域上，因此具有良好的去相关性的性能。DCT变换本身是无损的且具有对称性。对原始图像进行离散余弦变换，变换后DCT系数能量主要集中在左上角，其余大部分系数接近于零。将变换后的DCT系数进行门限操作，将小于一定值得系数归零，这就是图像压缩中的量化过程，然后进行逆DCT运算，可以得到压缩后的图像。
离散余弦变换的原理：
其中，f(i)为原始的信号，F(u)是DCT变换后的系数，N为原始信号的点数，c(u)可以认为是一个补偿系数，可以使DCT变换矩阵为正交矩阵。
❾ 你认为图像压缩的方式有哪些
但是，观察者的主观判断也认为是一个重要的、或许是最重要的衡量标准。无损压缩的基本原理是相同的颜色信息只需保存一次。压缩图像的软件首先会确定图像中哪些区域是相同的，哪些是不同的。包括了重复数据的图像(如蓝天) 就可以被压缩，只有蓝天的起始点和终结点需要被记录下来。但是蓝色可能还会有不同的深浅，天空有时也可能被树木、山峰或其他的对象掩盖，这些就需要另外记录。从本质上看，无损压缩的方法可以删除一些重复数据，大大减少要在磁盘上保存的图像尺寸。但是，无损压缩的方法并不能减少图像的内存占用量，这是因为，当从磁盘上读取图像时，软件又会把丢失的像素用适当的颜色信息填充进来。如果要减少图像占用内存的容量，就必须使用有损压缩方法。无损压缩方法的优点是能够比较好地保存图像的质量，但是相对来说这种方法的压缩率比较低。但是，如果需要把图像用高分辨率的打印机打印出来，最好还是使用无损压缩几乎所有的图像文件都采用各自简化的格式名作为文件扩展名。从扩展名就可知道这幅图像是按什么格式存储的，应该用什么样的软件去读/写等等。