असतत साइन परिवर्तन: Difference between revisions

Latest revision as of 07:24, 13 October 2023

गणित में, असतत साइन परिवर्तन (डीएसटी) फूरियर-संबंधित परिवर्तनों की सूची है, जिसमें फूरियर-संबंधित परिवर्तन असतत फूरियर रूपांतरण (डीएफटी) के समान है, अपितु यह पूर्ण रूप से वास्तविक संख्या आव्यूह (गणित) का उपयोग करता है। यह लगभग दोगुनी लंबाई के डीएफटी के काल्पनिक भागों के बराबर है, जो सम और विषम कार्यों की समरूपता के साथ वास्तविक डेटा पर कार्य करता है (चूंकि वास्तविक और विषम फ़ंक्शन का फूरियर रूपांतरण काल्पनिक और विषम है), जहां इस प्रकार कुछ वेरिएंट में इनपुट और /या आउटपुट डेटा को आधे नमूने द्वारा स्थानांतरित किया जाता है।

साइन और साइन हाइपरबोलिक फ़ंक्शंस से बना परिवर्तनों के समूह में उपस्थित रहते हैं। ये परिवर्तन विभिन्न सीमा स्थितियों वाली पतली वर्गाकार प्लेटों के प्राकृतिक कंपन के आधार पर किए जाते हैं।^[1]

डीएसटी असतत कोसाइन परिवर्तन (डीसीटी) से संबंधित है, जो वास्तविक और सम कार्यों के डीएफटी के बराबर है। इसके आधार पर सीमा स्थितियाँ विभिन्न डीसीटी और डीएसटी प्रकारों से कैसे संबंधित हैं, इसकी सामान्य चर्चा के लिए डीसीटी लेख देखें। सामान्यतः इस प्रकार डीएसटी को न्यूमैन सीमा स्थिति को x=0 पर डिरिचलेट स्थिति से प्रतिस्थापित करके डीसीटी से प्राप्त किया जाता है।^[2] डीसीटी और डीएसटी दोनों का वर्णन नासिर अहमद (इंजीनियर), टी. नटराजन और के.आर. द्वारा किया गया था। इस प्रकार 1974 में राव^[3]^[4] टाइप-I डीएसटी (डीएसटी-I) का वर्णन बाद में अनिल के जैन (इलेक्ट्रिकल इंजीनियर, जन्म 1946) द्वारा किया गया था। इस प्रकार अनिल के. जैन द्वारा 1976 में, और टाइप-II डीएसटी (डीएसटी-II) का वर्णन तब एच.बी. केकरा और जे.के. 1978 में सोलंका द्वारा किया गया था।^[5]

अनुप्रयोग

डीएसटी को वर्णक्रमीय तरीकों से आंशिक अंतर समीकरणों को हल करने में व्यापक रूप से नियोजित किया जाता है, जहां इस प्रकार डीएसटी के विभिन्न प्रकार सरणी के दोनों सिरों पर थोड़ी अलग विषम/सम सीमा स्थितियों के अनुरूप होते हैं।

अनौपचारिक सिंहावलोकन

चार सबसे सामान्य प्रकार के डीएसटी (प्रकार I-IV) के लिए, N=9 डेटा बिंदुओं (लाल बिंदु) के लिए, डीएसटी इनपुट डेटा के अंतर्निहित सम/विषम एक्सटेंशन का चित्रण।

किसी भी फूरियर-संबंधित परिवर्तन के समान, असतत साइन परिवर्तन (डीएसटी) विभिन्न आवृत्तियों और आयामों के साथ सिनुसोयड के योग के संदर्भ में एक फ़ंक्शन या सिग्नल व्यक्त करते हैं। इस प्रकार असतत फूरियर परिवर्तन (डीएफटी) के समान, डीएसटी एक फ़ंक्शन पर असतत डेटा बिंदुओं की सीमित संख्या पर कार्य करता है। डीएसटी और डीएफटी के बीच स्पष्ट अंतर यह है कि पूर्व केवल साइन फ़ंक्शन का उपयोग करता है, जबकि बाद वाला कोसाइन और साइन दोनों (जटिल घातांक के रूप में) का उपयोग करता है। चूंकि, यह दृश्य अंतर केवल एक गहरे अंतर का परिणाम है: एक डीएसटी डीएफटी या अन्य संबंधित परिवर्तनों की तुलना में विभिन्न सीमा स्थितियों को दर्शाता है।

फूरियर-संबंधित परिवर्तन जो किसी फ़ंक्शन के सीमित डोमेन पर कार्य करते हैं, जैसे कि डीएफटी या डीएसटी या फूरियर श्रृंखला, को डोमेन के बाहर उस फ़ंक्शन के विस्तार को स्पष्ट रूप से परिभाषित करने के रूप में माना जा सकता है। अर्ताथ जब आप कोई फंक्शन $f(x)$ लिखते हैं, साइनसोइड्स के योग के रूप में, इस प्रकार आप किसी भी समय उस योग $x$ का मूल्यांकन कर सकते हैं , यहां तक के लिए $x$ मूल $f(x)$ जहाँ है, निर्दिष्ट नहीं किया गया था, डीएफटी, फूरियर श्रृंखला के समान, मूल फ़ंक्शन के आवधिक फ़ंक्शन विस्तार को दर्शाता है। डीएसटी, साइन और कोसाइन रूपांतरण के समान, मूल फ़ंक्शन के सम और विषम फ़ंक्शन विस्तार को दर्शाता है।

चूंकि, क्योंकि डीएसटी परिमित, असतत अनुक्रमों पर कार्य करते हैं, इसके दो विवाद उत्पन्न होते हैं, जो निरंतर साइन परिवर्तन के लिए लागू नहीं होते हैं। इस प्रकार सबसे पहले, किसी को यह निर्दिष्ट करना होगा कि क्या फ़ंक्शन डोमेन की बाएँ और दाएँ दोनों सीमाओं पर सम या विषम है (अर्थात क्रमशः नीचे दी गई परिभाषाओं में न्यूनतम-एन और अधिकतम-एन सीमाएँ) हैं। इसके लिए किसी को यह निर्दिष्ट करना होगा कि फ़ंक्शन किस बिंदु पर सम या विषम है। विशेष रूप से, तीन समान दूरी वाले डेटा बिंदुओं के अनुक्रम (ए, बी, सी) पर विचार करें, और कहें कि हम विषम बाईं सीमा निर्दिष्ट करते हैं। यहाँ पर इस प्रकार दो संभावनाएँ हैं: या तो डेटा a से पहले के बिंदु के बारे में विचित्र है, जिस स्थिति में विषम विस्तार (−c,−b,−a,0,a,b,c) है, या डेटा इसके बारे में विचित्र है, इस प्रकार बिंदु a और पिछले बिंदु के बीच का आधा भाग है, इस स्थिति में विषम विस्तार (−c,−b,−a,a,b,c) है।

ये विकल्प डीएसटी की सभी मानक विविधताओं और असतत कोसाइन परिवर्तन (डीसीटी) को जन्म देते हैं। प्रत्येक सीमा या तो सम या विषम हो सकती है, (प्रति सीमा 2 विकल्प) और एक डेटा बिंदु या दो डेटा बिंदुओं के बीच के आधे बिंदु (प्रति सीमा 2 विकल्प) के बारे में सममित हो सकती है, कुल मिलाकर $2\times 2\times 2\times 2=16$ संभावनाएं हैं। इस प्रकार इनमें से आधी संभावनाएँ, जहाँ बाईं सीमा विषम है, 8 प्रकार के डीएसटी के अनुरूप हैं, इसके अन्य आधे 8 प्रकार के डीसीटी हैं।

ये विभिन्न सीमा स्थितियाँ परिवर्तन के अनुप्रयोगों को दृढ़ता से प्रभावित करती हैं, और इस प्रकार विभिन्न डीसीटी प्रकारों के लिए विशिष्ट रूप से उपयोगी गुणों को जन्म देती हैं। सबसे सीधे तौर पर, जब वर्णक्रमीय विधियों द्वारा आंशिक अंतर समीकरणों को हल करने के लिए फूरियर-संबंधित परिवर्तनों का उपयोग किया जाता है, तो इस प्रकार की सीमा स्थितियों को सीधे हल की जा रही समस्या के इस भाग के रूप में निर्दिष्ट किया जाता है।

परिभाषा

औपचारिक रूप से, असतत साइन परिवर्तन एक रैखिक, व्युत्क्रम फ़ंक्शन (गणित) F: 'R'ⁿ -> 'R'ⁿ है (जहां 'R' वास्तविक संख्याओं के लिए समुच्चय को दर्शाता है), या समकक्ष n × n वर्ग आव्यूह के समान हैं। इस प्रकार थोड़ा संशोधित परिभाषाओं के साथ डीएसटी के कई प्रकार हैं। इस प्रकार n वास्तविक संख्या x₀,...,x_{N − 1} एन वास्तविक संख्या x₀,...,x_{N − 1} में परिवर्तित हो जाते हैं, इस प्रकार सूत्र के अनुसार:

डीएसटी-I

असतत साइन परिवर्तन (https://www.desmos.com/calculator/r0od93dfgp)।

: ${\begin{aligned}X_{k}&=\sum _{n=0}^{N-1}x_{n}\sin \left[{\frac {\pi }{N+1}}(n+1)(k+1)\right]&k&=0,\dots ,N-1\\X_{k-1}&=\sum _{n=1}^{N}x_{n-1}\sin {\frac {\pi nk}{N+1}}&k&=1,\dots ,N\end{aligned}}$

डीएसटी-I आव्यूह ऑर्थोगोनल आव्यूह (स्केल फैक्टर तक) है।

डीएसटी-आई बिल्कुल वास्तविक अनुक्रम के डीएफटी के बराबर है जो शून्य-वें और मध्य बिंदुओं के आसपास विषम है, जिसे 1/2 द्वारा स्केल किया गया है। उदाहरण के लिए, N=3 वास्तविक संख्याओं (a,b,c) का डीएसटी-I बिल्कुल आठ वास्तविक संख्याओं (0,a,b,c,0,−c,−b,−a) के डीएफटी के बराबर है। (विषम समरूपता), 1/2 द्वारा बढ़ाया गया हैं। (इसके विपरीत, डीएसटी प्रकार II-IV में समतुल्य डीएफटी में आधा नमूना परिवर्तन सम्मिलित होता है।) यह साइन फ़ंक्शन के हर में N+1 का कारण है: इस प्रकार समतुल्य डीएफटी में 2(N+1) अंक होते हैं और इसकी साइनसॉइड आवृत्ति में 2π/2(N+1) है, इसलिए डीएसटी-I की आवृत्ति में π/(N+1) है।

इस प्रकार, डीएसटी-I सीमा शर्तों से मेल खाता है: x_n n=−1 के आसपास विषम है और n=N के आसपास विषम है; इसी प्रकार x_k के लिए उपयोग किया जाता हैं।

डीएसटी-II

X_{k}=\sum _{n=0}^{N-1}x_{n}\sin \left[{\frac {\pi }{N}}\left(n+{\frac {1}{2}}\right)(k+1)\right]\quad \quad k=0,\dots ,N-1

कुछ लेखक एक्स को और भी गुणा करते हैं_{N − 1} अवधि 1/ द्वारा√2 के लिए डीएसटी-III में संबंधित परिवर्तन के लिए नीचे देखें। इस प्रकार यह डीएसटी-II आव्यूह को ऑर्थोगोनल आव्यूह (स्केल फैक्टर तक) बनाता है, अपितु आधे-स्थानांतरित इनपुट के वास्तविक-विषम डीएफटी के साथ सीधे पत्राचार को तोड़ देता है।

डीएसटी-II का तात्पर्य सीमा शर्तों से है: x_n n = −1/2 के आसपास विषम है, और n = N −1/2 के आसपास विषम है, x_k k = −1 के आसपास विषम है और k = N −1 के आसपास भी विषम है।

डीएसटी-III

X_{k}={\frac {(-1)^{k}}{2}}x_{N-1}+\sum _{n=0}^{N-2}x_{n}\sin \left[{\frac {\pi }{N}}(n+1)\left(k+{\frac {1}{2}}\right)\right]\quad \quad k=0,\dots ,N-1

कुछ लेखक x_{N − 1} को और गुणा करते हैं, इस अवधि के द्वारा √2 (डीएसटी-II में संबंधित परिवर्तन के लिए ऊपर देखें)। यह डीएसटी-III आव्यूह को ऑर्थोगोनल आव्यूह (स्केल फैक्टर तक) बनाता है, अपितु आधे-स्थानांतरित आउटपुट के वास्तविक-विषम डीएफटी के साथ सीधे पत्राचार को तोड़ देता है।

डीएसटी-III का तात्पर्य सीमा शर्तों से है: x_n n==−1 के आसपास विषम है, और n==N−1 के आसपास सम है; x_k k = −1/2 के आसपास विषम है और k = N −1/2 के आसपास विषम है।

डीएसटी-IV

X_{k}=\sum _{n=0}^{N-1}x_{n}\sin \left[{\frac {\pi }{N}}\left(n+{\frac {1}{2}}\right)\left(k+{\frac {1}{2}}\right)\right]\quad \quad k=0,\dots ,N-1

डीएसटी-IV आव्यूह ऑर्थोगोनल आव्यूह (स्केल फैक्टर तक) है।

डीएसटी-IV का तात्पर्य सीमा शर्तों से है: इस प्रकार x_n n==−1/2 के आसपास विषम है, और n==N−1/2 के आसपास सम है; इसी तरह x_k के लिए इसका उपयोग करते हैं।

डीएसटी वी-आठवीं

डीएसटी प्रकार I-IV सम क्रम के वास्तविक-विषम डीएफटी के समान हैं। यहाँ पर सिद्धांत रूप में, वास्तव में तार्किक रूप से विषम क्रम के वास्तविक-विषम डीएफटी के अनुरूप चार अतिरिक्त प्रकार के असतत साइन परिवर्तन (मार्टुसी, 1994) हैं, जिनमें साइन तर्कों के हर में n + 1/2 के कारक होते हैं। चूंकि व्यवहारिक रूप से इन वेरिएंट का उपयोग संभवतः कभी-कभी किया जाता है।

व्युत्क्रम रूपांतरण

डीएसटी-I का व्युत्क्रम डीएसटी-I को 2/(N+1) से गुणा किया जाता है। डीएसटी-IV का व्युत्क्रम डीएसटी-IV को 2/N से गुणा किया जाता है। डीएसटी-II का व्युत्क्रम डीएसटी-III को 2/N (और इसके विपरीत) से गुणा किया जाता है।

जहां तक असतत फूरियर रूपांतरण का सवाल है, इन परिवर्तन परिभाषाओं के सामने सामान्यीकरण कारक केवल पारंपरिक रूप से उपयोग किये जाते है, और इस प्रकार उपचारों के बीच भिन्न होता है। उदाहरण के लिए, कुछ लेखक परिवर्तनों को ${\textstyle {\sqrt {2/N}}}$ से गुणा करते हैं, जिससे कि व्युत्क्रम को किसी अतिरिक्त गुणक कारक की आवश्यकता न हो।

गणना

चूंकि इन सूत्रों के प्रत्यक्ष अनुप्रयोग के लिए O(N)² की आवश्यकता होगी संचालन, फास्ट फूरियर परिवर्तन (एफएफटी) के समान गणना को गुणनखंडित करके केवल ओ (एन लॉग एन) जटिलता के साथ इसकी गणना करना संभव है। यहाँ पर कोई O(N) पूर्व और बाद के प्रसंस्करण चरणों के साथ संयुक्त एफएफटी के माध्यम से डीएसटी की गणना भी कर सकता है।

डीएसटी-III या डीएसटी-IV की गणना क्रमशः डीसीटी-III या डीसीटी-IV (असतत कोसाइन परिवर्तन देखें) से की जा सकती है, इनपुट के क्रम को उलट कर और हर दूसरे आउटपुट के संकेत को फ़्लिप करके, और डीएसटी के लिए इसके विपरीत -II डीसीटी-II से इस प्रकार यह निम्नानुसार है कि डीएसटी के प्रकार II-IV को संबंधित डीसीटी प्रकारों के समान ही अंकगणितीय परिचालन (जोड़ और गुणा) की आवश्यकता होती है।

संदर्भ

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↑ Ahmed, Nasir (January 1991). "मैं असतत कोसाइन परिवर्तन के साथ कैसे आया". Digital Signal Processing. 1 (1): 4–5. doi:10.1016/1051-2004(91)90086-Z.
↑ Dhamija, Swati; Jain, Priyanka (September 2011). "शोर आकलन के लिए एक उपयुक्त विधि के रूप में असतत साइन ट्रांसफॉर्म के लिए तुलनात्मक विश्लेषण". International Journal of Computer Science. 8 (5): 162–164. Retrieved 4 November 2019 – via ResearchGate.

ग्रन्थसूची

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Takuya Ooura: General Purpose FFT Package, FFT Package 1-dim / 2-dim. Free C & FORTRAN libraries for computing fast डीएसटीs in one, two or three dimensions, power of 2 sizes.
Press, WH; Teukolsky, SA; Vetterling, WT; Flannery, BP (2007), "Section 12.4.1. Sine Transform", Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing (3rd ed.), New York: Cambridge University Press, ISBN 978-0-521-88068-8.
R. Chivukula and Y. Reznik, "Fast Computing of Discrete Cosine and Sine Transforms of Types VI and VII," Proc. SPIE Vol. 8135, 2011.

[1] Abedi, M.; Sun, B.; Zheng, Z. (July 2019). "कंप्रेसिव सेंसिंग में संभावित अनुप्रयोगों के साथ परिवर्तनों का एक साइनसॉइडल-हाइपरबोलिक परिवार". IEEE Transactions on Image Processing. 28 (7): 3571–3583. Bibcode:2019ITIP...28.3571A. doi:10.1109/TIP.2019.2912355. PMID 31071031. S2CID 174820107.

[2] Britanak, Vladimir; Yip, Patrick C.; Rao, K. R. (2010). Discrete Cosine and Sine Transforms: General Properties, Fast Algorithms and Integer Approximations. Elsevier. pp. 35–6. ISBN 9780080464640.

[pubDCT-3] Ahmed, Nasir; Natarajan, T.; Rao, K. R. (January 1974), "Discrete Cosine Transform" (PDF), IEEE Transactions on Computers, C-23 (1): 90–93, doi:10.1109/T-C.1974.223784, S2CID 149806273

[Ahmed-4] Ahmed, Nasir (January 1991). "मैं असतत कोसाइन परिवर्तन के साथ कैसे आया". Digital Signal Processing. 1 (1): 4–5. doi:10.1016/1051-2004(91)90086-Z.

[5] Dhamija, Swati; Jain, Priyanka (September 2011). "शोर आकलन के लिए एक उपयुक्त विधि के रूप में असतत साइन ट्रांसफॉर्म के लिए तुलनात्मक विश्लेषण". International Journal of Computer Science. 8 (5): 162–164. Retrieved 4 November 2019 – via ResearchGate.

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-गणित में, असतत साइन ट्रांसफॉर्म (डीएसटी) फूरियर-संबंधित परिवर्तनों की एक सूची है | फूरियर-संबंधित परिवर्तन [[असतत फूरियर रूपांतरण]] (डीएफटी) के समान है, लेकिन पूरी तरह से [[वास्तविक संख्या]] [[मैट्रिक्स (गणित)]] का उपयोग करता है। यह लगभग दोगुनी लंबाई के डीएफटी के काल्पनिक भागों के बराबर है, जो [[सम और विषम कार्य]]ों की [[समरूपता]] के साथ वास्तविक डेटा पर काम करता है (चूंकि वास्तविक और विषम फ़ंक्शन का फूरियर रूपांतरण काल्पनिक और विषम है), जहां कुछ वेरिएंट में इनपुट और /या आउटपुट डेटा को आधे नमूने द्वारा स्थानांतरित किया जाता है।
+गणित में, '''असतत साइन परिवर्तन''' (डीएसटी) फूरियर-संबंधित परिवर्तनों की सूची है, जिसमें फूरियर-संबंधित परिवर्तन [[असतत फूरियर रूपांतरण]] (डीएफटी) के समान है, अपितु यह पूर्ण रूप से [[वास्तविक संख्या]] [[मैट्रिक्स (गणित)|आव्यूह (गणित)]] का उपयोग करता है। यह लगभग दोगुनी लंबाई के डीएफटी के काल्पनिक भागों के बराबर है, जो [[सम और विषम कार्य|सम और विषम कार्यों]] की [[समरूपता]] के साथ वास्तविक डेटा पर कार्य करता है (चूंकि वास्तविक और विषम फ़ंक्शन का फूरियर रूपांतरण काल्पनिक और विषम है), जहां इस प्रकार कुछ वेरिएंट में इनपुट और /या आउटपुट डेटा को आधे नमूने द्वारा स्थानांतरित किया जाता है।
-साइन और साइन हाइपरबोलिक फ़ंक्शंस से बना परिवर्तनों का एक परिवार मौजूद है। ये परिवर्तन विभिन्न सीमा स्थितियों वाली पतली वर्गाकार प्लेटों के ''प्राकृतिक कंपन'' के आधार पर किए जाते हैं।<ref>{{Cite journal| last1=Abedi|first1=M.| last2=Sun|first2=B.| last3=Zheng|first3=Z.| date=July 2019| title=कंप्रेसिव सेंसिंग में संभावित अनुप्रयोगों के साथ परिवर्तनों का एक साइनसॉइडल-हाइपरबोलिक परिवार| journal=IEEE Transactions on Image Processing| volume=28| issue=7| pages=3571–3583| doi=10.1109/TIP.2019.2912355| pmid=31071031| bibcode=2019ITIP...28.3571A|s2cid=174820107 }}</ref>
-डीएसटी [[असतत कोसाइन परिवर्तन]] (डीसीटी) से संबंधित है, जो वास्तविक और सम कार्यों के डीएफटी के बराबर है। सीमा स्थितियाँ विभिन्न डीसीटी और डीएसटी प्रकारों से कैसे संबंधित हैं, इसकी सामान्य चर्चा के लिए डीसीटी लेख देखें। आम तौर पर, DST को [[न्यूमैन सीमा स्थिति]] को x=0 पर [[डिरिचलेट स्थिति]] से प्रतिस्थापित करके DCT से प्राप्त किया जाता है।<ref>{{cite book |last1=Britanak |first1=Vladimir |last2=Yip |first2=Patrick C. |last3=Rao |first3=K. R. |author3-link=K. R. Rao |title=Discrete Cosine and Sine Transforms: General Properties, Fast Algorithms and Integer Approximations |date=2010 |publisher=[[Elsevier]] |isbn=9780080464640 |pages=35–6 |url=https://books.google.com/books?id=iRlQHcK-r_kC&pg=PA35}}</ref> डीसीटी और डीएसटी दोनों का वर्णन [[नासिर अहमद (इंजीनियर)]], टी. नटराजन और के.आर. द्वारा किया गया था। 1974 में राव.<ref name="pubDCT">{{Citation |first1=Nasir |last1=Ahmed |author1-link=N. Ahmed |first2=T. |last2=Natarajan |first3=K. R. |last3=Rao |title=Discrete Cosine Transform |journal=IEEE Transactions on Computers |date=January 1974 |volume=C-23 |issue=1 |pages=90–93 |doi=10.1109/T-C.1974.223784 |s2cid=149806273 |url=https://www.ic.tu-berlin.de/fileadmin/fg121/Source-Coding_WS12/selected-readings/Ahmed_et_al.__1974.pdf}}</ref><ref name="Ahmed">{{cite journal |last=Ahmed |first=Nasir |author-link=N. Ahmed |title=मैं असतत कोसाइन परिवर्तन के साथ कैसे आया|journal=[[Digital Signal Processing (journal)|Digital Signal Processing]] |date=January 1991 |volume=1 |issue=1 |pages=4–5 |doi=10.1016/1051-2004(91)90086-Z |url=https://www.scribd.com/doc/52879771/DCT-History-How-I-Came-Up-with-the-Discrete-Cosine-Transform}}</ref> टाइप-I डीएसटी (DST-I) का वर्णन बाद में अनिल के. जैन (इलेक्ट्रिकल इंजीनियर, जन्म 1946) द्वारा किया गया था|अनिल के. जैन द्वारा 1976 में, और टाइप-II डीएसटी (DST-II) का वर्णन तब एच.बी. द्वारा किया गया था। केकरा और जे.के. 1978 में सोलंका.<ref>{{cite journal |last1=Dhamija |first1=Swati |last2=Jain |first2=Priyanka |title=शोर आकलन के लिए एक उपयुक्त विधि के रूप में असतत साइन ट्रांसफॉर्म के लिए तुलनात्मक विश्लेषण|journal=International Journal of Computer Science |date=September 2011 |volume=8 |issue=5 |pages=162–164 |url=https://www.researchgate.net/publication/267228857 |access-date=4 November 2019 |via=ResearchGate}}</ref>
+साइन और साइन हाइपरबोलिक फ़ंक्शंस से बना परिवर्तनों के समूह में उपस्थित रहते हैं। ये परिवर्तन विभिन्न सीमा स्थितियों वाली पतली वर्गाकार प्लेटों के ''प्राकृतिक कंपन'' के आधार पर किए जाते हैं।<ref>{{Cite journal| last1=Abedi|first1=M.| last2=Sun|first2=B.| last3=Zheng|first3=Z.| date=July 2019| title=कंप्रेसिव सेंसिंग में संभावित अनुप्रयोगों के साथ परिवर्तनों का एक साइनसॉइडल-हाइपरबोलिक परिवार| journal=IEEE Transactions on Image Processing| volume=28| issue=7| pages=3571–3583| doi=10.1109/TIP.2019.2912355| pmid=31071031| bibcode=2019ITIP...28.3571A|s2cid=174820107 }}</ref>
+डीएसटी [[असतत कोसाइन परिवर्तन]] (डीसीटी) से संबंधित है, जो वास्तविक और सम कार्यों के डीएफटी के बराबर है। इसके आधार पर सीमा स्थितियाँ विभिन्न डीसीटी और डीएसटी प्रकारों से कैसे संबंधित हैं, इसकी सामान्य चर्चा के लिए डीसीटी लेख देखें। सामान्यतः इस प्रकार डीएसटी को [[न्यूमैन सीमा स्थिति]] को x=0 पर [[डिरिचलेट स्थिति]] से प्रतिस्थापित करके डीसीटी से प्राप्त किया जाता है।<ref>{{cite book |last1=Britanak |first1=Vladimir |last2=Yip |first2=Patrick C. |last3=Rao |first3=K. R. |author3-link=K. R. Rao |title=Discrete Cosine and Sine Transforms: General Properties, Fast Algorithms and Integer Approximations |date=2010 |publisher=[[Elsevier]] |isbn=9780080464640 |pages=35–6 |url=https://books.google.com/books?id=iRlQHcK-r_kC&pg=PA35}}</ref> डीसीटी और डीएसटी दोनों का वर्णन [[नासिर अहमद (इंजीनियर)]], टी. नटराजन और के.आर. द्वारा किया गया था। इस प्रकार 1974 में राव<ref name="pubDCT">{{Citation |first1=Nasir |last1=Ahmed |author1-link=N. Ahmed |first2=T. |last2=Natarajan |first3=K. R. |last3=Rao |title=Discrete Cosine Transform |journal=IEEE Transactions on Computers |date=January 1974 |volume=C-23 |issue=1 |pages=90–93 |doi=10.1109/T-C.1974.223784 |s2cid=149806273 |url=https://www.ic.tu-berlin.de/fileadmin/fg121/Source-Coding_WS12/selected-readings/Ahmed_et_al.__1974.pdf}}</ref><ref name="Ahmed">{{cite journal |last=Ahmed |first=Nasir |author-link=N. Ahmed |title=मैं असतत कोसाइन परिवर्तन के साथ कैसे आया|journal=[[Digital Signal Processing (journal)|Digital Signal Processing]] |date=January 1991 |volume=1 |issue=1 |pages=4–5 |doi=10.1016/1051-2004(91)90086-Z |url=https://www.scribd.com/doc/52879771/DCT-History-How-I-Came-Up-with-the-Discrete-Cosine-Transform}}</ref> टाइप-I डीएसटी (डीएसटी-I) का वर्णन बाद में अनिल के जैन (इलेक्ट्रिकल इंजीनियर, जन्म 1946) द्वारा किया गया था। इस प्रकार अनिल के. जैन द्वारा 1976 में, और टाइप-II डीएसटी (डीएसटी-II) का वर्णन तब एच.बी. केकरा और जे.के. 1978 में सोलंका द्वारा किया गया था।<ref>{{cite journal |last1=Dhamija |first1=Swati |last2=Jain |first2=Priyanka |title=शोर आकलन के लिए एक उपयुक्त विधि के रूप में असतत साइन ट्रांसफॉर्म के लिए तुलनात्मक विश्लेषण|journal=International Journal of Computer Science |date=September 2011 |volume=8 |issue=5 |pages=162–164 |url=https://www.researchgate.net/publication/267228857 |access-date=4 November 2019 |via=ResearchGate}}</ref>
 ==अनुप्रयोग==
-डीएसटी को वर्णक्रमीय तरीकों से आंशिक अंतर समीकरणों को हल करने में व्यापक रूप से नियोजित किया जाता है, जहां डीएसटी के विभिन्न प्रकार सरणी के दोनों सिरों पर थोड़ी अलग विषम/सम सीमा स्थितियों के अनुरूप होते हैं।
+डीएसटी को वर्णक्रमीय तरीकों से आंशिक अंतर समीकरणों को हल करने में व्यापक रूप से नियोजित किया जाता है, जहां इस प्रकार डीएसटी के विभिन्न प्रकार सरणी के दोनों सिरों पर थोड़ी अलग विषम/सम सीमा स्थितियों के अनुरूप होते हैं।
 ==अनौपचारिक सिंहावलोकन==
-[[Image:DST-symmetries.svg|thumb|right|350px|चार सबसे सामान्य प्रकार के DST (प्रकार I-IV) के लिए, N=9 डेटा बिंदुओं (लाल बिंदु) के लिए, DST इनपुट डेटा के अंतर्निहित सम/विषम एक्सटेंशन का चित्रण।]]किसी भी फूरियर-संबंधित परिवर्तन की तरह, असतत साइन ट्रांसफॉर्म (डीएसटी) विभिन्न [[आवृत्तियों]] और [[आयाम]]ों के साथ [[sinusoid]] के योग के संदर्भ में एक फ़ंक्शन या सिग्नल व्यक्त करते हैं। असतत फूरियर ट्रांसफॉर्म (डीएफटी) की तरह, एक डीएसटी एक फ़ंक्शन पर असतत डेटा बिंदुओं की एक सीमित संख्या पर काम करता है। डीएसटी और डीएफटी के बीच स्पष्ट अंतर यह है कि पूर्व केवल [[साइन फ़ंक्शन]] का उपयोग करता है, जबकि बाद वाला कोसाइन और साइन दोनों ([[जटिल घातांक]] के रूप में) का उपयोग करता है। हालाँकि, यह दृश्य अंतर केवल एक गहरे अंतर का परिणाम है: एक डीएसटी डीएफटी या अन्य संबंधित परिवर्तनों की तुलना में विभिन्न सीमा स्थितियों को दर्शाता है।
+[[Image:DST-symmetries.svg|thumb|right|350px|चार सबसे सामान्य प्रकार के डीएसटी (प्रकार I-IV) के लिए, N=9 डेटा बिंदुओं (लाल बिंदु) के लिए, डीएसटी इनपुट डेटा के अंतर्निहित सम/विषम एक्सटेंशन का चित्रण।]]किसी भी फूरियर-संबंधित परिवर्तन के समान, असतत साइन परिवर्तन (डीएसटी) विभिन्न [[आवृत्तियों]] और [[आयाम|आयामों]] के साथ [[sinusoid|सिनुसोयड]] के योग के संदर्भ में एक फ़ंक्शन या सिग्नल व्यक्त करते हैं। इस प्रकार असतत फूरियर परिवर्तन (डीएफटी) के समान, डीएसटी एक फ़ंक्शन पर असतत डेटा बिंदुओं की सीमित संख्या पर कार्य करता है। डीएसटी और डीएफटी के बीच स्पष्ट अंतर यह है कि पूर्व केवल [[साइन फ़ंक्शन]] का उपयोग करता है, जबकि बाद वाला कोसाइन और साइन दोनों ([[जटिल घातांक]] के रूप में) का उपयोग करता है। चूंकि, यह दृश्य अंतर केवल एक गहरे अंतर का परिणाम है: एक डीएसटी डीएफटी या अन्य संबंधित परिवर्तनों की तुलना में विभिन्न सीमा स्थितियों को दर्शाता है।
-फूरियर-संबंधित परिवर्तन जो किसी फ़ंक्शन के सीमित डोमेन पर कार्य करते हैं, जैसे कि डीएफटी या डीएसटी या फूरियर श्रृंखला, को डोमेन के बाहर उस फ़ंक्शन के विस्तार को स्पष्ट रूप से परिभाषित करने के रूप में माना जा सकता है। यानी एक बार जब आप कोई फंक्शन लिखते हैं <math>f(x)</math> साइनसोइड्स के योग के रूप में, आप किसी भी समय उस योग का मूल्यांकन कर सकते हैं <math>x</math>, यहां तक के लिए <math>x</math> मूल कहाँ है <math>f(x)</math> निर्दिष्ट नहीं किया गया था. डीएफटी, फूरियर श्रृंखला की तरह, मूल फ़ंक्शन के आवधिक फ़ंक्शन विस्तार को दर्शाता है। एक डीएसटी, साइन और कोसाइन रूपांतरण की तरह, मूल फ़ंक्शन के सम और विषम फ़ंक्शन विस्तार को दर्शाता है।
+फूरियर-संबंधित परिवर्तन जो किसी फ़ंक्शन के सीमित डोमेन पर कार्य करते हैं, जैसे कि डीएफटी या डीएसटी या फूरियर श्रृंखला, को डोमेन के बाहर उस फ़ंक्शन के विस्तार को स्पष्ट रूप से परिभाषित करने के रूप में माना जा सकता है। अर्ताथ जब आप कोई फंक्शन <math>f(x)</math> लिखते हैं,  साइनसोइड्स के योग के रूप में, इस प्रकार आप किसी भी समय उस योग <math>x</math> का मूल्यांकन कर सकते हैं , यहां तक के लिए <math>x</math> मूल <math>f(x)</math> जहाँ है, निर्दिष्ट नहीं किया गया था, डीएफटी, फूरियर श्रृंखला के समान, मूल फ़ंक्शन के आवधिक फ़ंक्शन विस्तार को दर्शाता है। डीएसटी, साइन और कोसाइन रूपांतरण के समान, मूल फ़ंक्शन के सम और विषम फ़ंक्शन विस्तार को दर्शाता है।
-हालाँकि, क्योंकि डीएसटी परिमित, असतत अनुक्रमों पर काम करते हैं, दो मुद्दे उत्पन्न होते हैं जो निरंतर साइन परिवर्तन के लिए लागू नहीं होते हैं। सबसे पहले, किसी को यह निर्दिष्ट करना होगा कि क्या फ़ंक्शन डोमेन की बाएँ और दाएँ दोनों सीमाओं पर सम या विषम है (अर्थात क्रमशः नीचे दी गई परिभाषाओं में न्यूनतम-एन और अधिकतम-एन सीमाएँ)। दूसरा, किसी को यह निर्दिष्ट करना होगा कि फ़ंक्शन किस बिंदु पर सम या विषम है। विशेष रूप से, तीन समान दूरी वाले डेटा बिंदुओं के अनुक्रम (ए, बी, सी) पर विचार करें, और कहें कि हम एक विषम बाईं सीमा निर्दिष्ट करते हैं। दो समझदार संभावनाएँ हैं: या तो डेटा a से पहले के बिंदु के बारे में अजीब है, जिस स्थिति में विषम विस्तार (−c,−b,−a,0,a,b,c) है, या डेटा इसके बारे में अजीब है बिंदु a और पिछले बिंदु के बीच का आधा भाग है, इस स्थिति में विषम विस्तार (−c,−b,−a,a,b,c) है
+चूंकि, क्योंकि डीएसटी परिमित, असतत अनुक्रमों पर कार्य करते हैं, इसके दो विवाद उत्पन्न होते हैं, जो निरंतर साइन परिवर्तन के लिए लागू नहीं होते हैं। इस प्रकार सबसे पहले, किसी को यह निर्दिष्ट करना होगा कि क्या फ़ंक्शन डोमेन की बाएँ और दाएँ दोनों सीमाओं पर सम या विषम है (अर्थात क्रमशः नीचे दी गई परिभाषाओं में न्यूनतम-एन और अधिकतम-एन सीमाएँ) हैं। इसके लिए किसी को यह निर्दिष्ट करना होगा कि फ़ंक्शन किस बिंदु पर सम या विषम है। विशेष रूप से, तीन समान दूरी वाले डेटा बिंदुओं के अनुक्रम (ए, बी, सी) पर विचार करें, और कहें कि हम विषम बाईं सीमा निर्दिष्ट करते हैं। यहाँ पर इस प्रकार दो संभावनाएँ हैं: या तो डेटा a से पहले के बिंदु के बारे में विचित्र है, जिस स्थिति में विषम विस्तार (−c,−b,−a,0,a,b,c) है, या डेटा इसके बारे में विचित्र है, इस प्रकार बिंदु a और पिछले बिंदु के बीच का आधा भाग है, इस स्थिति में विषम विस्तार (−c,−b,−a,a,b,c) है।
-ये विकल्प डीएसटी की सभी मानक विविधताओं और असतत कोसाइन ट्रांसफॉर्म (डीसीटी) को जन्म देते हैं। प्रत्येक सीमा या तो सम या विषम हो सकती है (प्रति सीमा 2 विकल्प) और एक डेटा बिंदु या दो डेटा बिंदुओं के बीच के आधे बिंदु (प्रति सीमा 2 विकल्प) के बारे में सममित हो सकती है, कुल मिलाकर <math>2 \times 2 \times 2 \times 2 = 16</math> संभावनाएं. इनमें से आधी संभावनाएँ, जहाँ बाईं सीमा विषम है, 8 प्रकार के डीएसटी के अनुरूप हैं; अन्य आधे 8 प्रकार के डीसीटी हैं।
+ये विकल्प डीएसटी की सभी मानक विविधताओं और असतत कोसाइन परिवर्तन (डीसीटी) को जन्म देते हैं। प्रत्येक सीमा या तो सम या विषम हो सकती है, (प्रति सीमा 2 विकल्प) और एक डेटा बिंदु या दो डेटा बिंदुओं के बीच के आधे बिंदु (प्रति सीमा 2 विकल्प) के बारे में सममित हो सकती है, कुल मिलाकर <math>2 \times 2 \times 2 \times 2 = 16</math> संभावनाएं हैं। इस प्रकार इनमें से आधी संभावनाएँ, जहाँ बाईं सीमा विषम है, 8 प्रकार के डीएसटी के अनुरूप हैं, इसके अन्य आधे 8 प्रकार के डीसीटी हैं।
-ये विभिन्न सीमा स्थितियाँ परिवर्तन के अनुप्रयोगों को दृढ़ता से प्रभावित करती हैं, और विभिन्न डीसीटी प्रकारों के लिए विशिष्ट रूप से उपयोगी गुणों को जन्म देती हैं। सबसे सीधे तौर पर, जब [[वर्णक्रमीय विधि]]यों द्वारा आंशिक अंतर समीकरणों को हल करने के लिए फूरियर-संबंधित परिवर्तनों का उपयोग किया जाता है, तो सीमा स्थितियों को सीधे हल की जा रही समस्या के एक भाग के रूप में निर्दिष्ट किया जाता है।
+ये विभिन्न सीमा स्थितियाँ परिवर्तन के अनुप्रयोगों को दृढ़ता से प्रभावित करती हैं, और इस प्रकार विभिन्न डीसीटी प्रकारों के लिए विशिष्ट रूप से उपयोगी गुणों को जन्म देती हैं। सबसे सीधे तौर पर, जब [[वर्णक्रमीय विधि]]यों द्वारा आंशिक अंतर समीकरणों को हल करने के लिए फूरियर-संबंधित परिवर्तनों का उपयोग किया जाता है, तो इस प्रकार की सीमा स्थितियों को सीधे हल की जा रही समस्या के इस भाग के रूप में निर्दिष्ट किया जाता है।
 ==परिभाषा==
-औपचारिक रूप से, असतत साइन परिवर्तन एक रैखिक, उलटा [[फ़ंक्शन (गणित)]] एफ: 'आर' है<sup>एन</sup> {{mono|->}} आर<sup>एन</sup> (जहां 'आर' वास्तविक संख्याओं के सेट को दर्शाता है), या समकक्ष एन × एन [[वर्ग मैट्रिक्स]]। थोड़ी संशोधित परिभाषाओं के साथ डीएसटी के कई प्रकार हैं। एन वास्तविक संख्या एक्स<sub>0</sub>,...,एक्स<sub>''N'' − 1</sub> एन वास्तविक संख्या एक्स में परिवर्तित हो जाते हैं<sub>0</sub>,...,एक्स<sub>''N'' − 1</sub> एक सूत्र के अनुसार:
+औपचारिक रूप से, असतत साइन परिवर्तन एक रैखिक, व्युत्क्रम [[फ़ंक्शन (गणित)]] F: 'R'<sup>n</sup>  {{mono|->}} 'R'<sup>n</sup> है (जहां 'R' वास्तविक संख्याओं के लिए समुच्चय को दर्शाता है), या समकक्ष n × n [[वर्ग मैट्रिक्स|वर्ग आव्यूह]] के समान हैं। इस प्रकार थोड़ा संशोधित परिभाषाओं के साथ डीएसटी के कई प्रकार हैं। इस प्रकार n वास्तविक संख्या x<sub>0</sub>,...,x<sub>''N'' − 1</sub> एन वास्तविक संख्या x<sub>0</sub>,...,x<sub>''N'' − 1</sub>  में परिवर्तित हो जाते हैं, इस प्रकार सूत्र के अनुसार:
 ===डीएसटी-I===
-[[File:Discrete sine transform.svg|thumb|upright=1.35|असतत साइन ट्रांसफॉर्म (https://www.desmos.com/calculator/r0od93dfgp)।]]:<math>\begin{align}X_k &= \sum_{n=0}^{N-1} x_n \sin \left[\frac \pi {N+1} (n+1) (k+1) \right] & k &= 0, \dots, N-1\\
+[[File:Discrete sine transform.svg|thumb|upright=1.35|असतत साइन परिवर्तन (https://www.desmos.com/calculator/r0od93dfgp)।]]:<math>\begin{align}X_k &= \sum_{n=0}^{N-1} x_n \sin \left[\frac \pi {N+1} (n+1) (k+1) \right] & k &= 0, \dots, N-1\\
 X_{k-1} &= \sum_{n=1}^{N} x_{n-1} \sin \frac {\pi nk} {N+1} & k &= 1, \dots, N\end{align}</math>
-DST-I मैट्रिक्स [[ऑर्थोगोनल मैट्रिक्स]] (स्केल फैक्टर तक) है।
+डीएसटी-I आव्यूह [[ऑर्थोगोनल मैट्रिक्स|ऑर्थोगोनल आव्यूह]] (स्केल फैक्टर तक) है।
-एक डीएसटी-आई बिल्कुल वास्तविक अनुक्रम के डीएफटी के बराबर है जो शून्य-वें और मध्य बिंदुओं के आसपास विषम है, जिसे 1/2 द्वारा स्केल किया गया है। उदाहरण के लिए, N=3 वास्तविक संख्याओं (a,b,c) का DST-I बिल्कुल आठ वास्तविक संख्याओं (0,a,b,c,0,−c,−b,−a) के DFT के बराबर है। (विषम समरूपता), 1/2 द्वारा बढ़ाया गया। (इसके विपरीत, DST प्रकार II-IV में समतुल्य DFT में आधा-नमूना बदलाव शामिल होता है।) यह साइन फ़ंक्शन के हर में N+1 का कारण है: समतुल्य DFT में 2(N+1) अंक होते हैं और इसकी साइनसॉइड आवृत्ति में 2π/2(N+1) है, इसलिए DST-I की आवृत्ति में π/(N+1) है।
+डीएसटी-आई बिल्कुल वास्तविक अनुक्रम के डीएफटी के बराबर है जो शून्य-वें और मध्य बिंदुओं के आसपास विषम है, जिसे 1/2 द्वारा स्केल किया गया है। उदाहरण के लिए, N=3 वास्तविक संख्याओं (a,b,c) का डीएसटी-I बिल्कुल आठ वास्तविक संख्याओं (0,a,b,c,0,−c,−b,−a) के डीएफटी के बराबर है। (विषम समरूपता), 1/2 द्वारा बढ़ाया गया हैं। (इसके विपरीत, डीएसटी प्रकार II-IV में समतुल्य डीएफटी में आधा नमूना परिवर्तन सम्मिलित होता है।) यह साइन फ़ंक्शन के हर में N+1 का कारण है: इस प्रकार समतुल्य डीएफटी में 2(N+1) अंक होते हैं और इसकी साइनसॉइड आवृत्ति में 2π/2(N+1) है, इसलिए डीएसटी-I की आवृत्ति में π/(N+1) है।
-इस प्रकार, DST-I सीमा शर्तों से मेल खाता है: x<sub>''n''</sub> n=−1 के आसपास विषम है और n=N के आसपास विषम है; इसी तरह एक्स के लिए<sub>''k''</sub>.
+इस प्रकार, डीएसटी-I सीमा शर्तों से मेल खाता है: x<sub>''n''</sub> n=−1 के आसपास विषम है और n=N के आसपास विषम है; इसी प्रकार x<sub>''k''</sub> के लिए उपयोग किया जाता हैं।
 ===डीएसटी-II===
 <math display="block">X_k =
     \sum_{n=0}^{N-1} x_n \sin \left[\frac \pi N \left(n+\frac{1}{2}\right) (k+1)\right] \quad \quad k = 0, \dots, N-1</math>
-कुछ लेखक एक्स को और भी गुणा करते हैं<sub>''N'' − 1</sub> अवधि 1/ द्वारा{{radic|2}} (DST-III में संबंधित परिवर्तन के लिए नीचे देखें)। यह DST-II मैट्रिक्स को ऑर्थोगोनल मैट्रिक्स (स्केल फैक्टर तक) बनाता है, लेकिन आधे-स्थानांतरित इनपुट के वास्तविक-विषम DFT के साथ सीधे पत्राचार को तोड़ देता है।
+कुछ लेखक एक्स को और भी गुणा करते हैं<sub>''N'' − 1</sub> अवधि 1/ द्वारा{{radic|2}} के लिए डीएसटी-III में संबंधित परिवर्तन के लिए नीचे देखें। इस प्रकार यह डीएसटी-II आव्यूह को ऑर्थोगोनल आव्यूह (स्केल फैक्टर तक) बनाता है, अपितु आधे-स्थानांतरित इनपुट के वास्तविक-विषम डीएफटी के साथ सीधे पत्राचार को तोड़ देता है।
-DST-II का तात्पर्य सीमा शर्तों से है: x<sub>''n''</sub> n = −1/2 के आसपास विषम है और n = N −1/2 के आसपास विषम है; एक्स<sub>''k''</sub> k = −1 के आसपास विषम है और k = N −1 के आसपास भी विषम है।
+डीएसटी-II का तात्पर्य सीमा शर्तों से है: x<sub>''n''</sub> n = −1/2 के आसपास विषम है, और n = N −1/2 के आसपास विषम है, x<sub>''k''</sub> k = −1 के आसपास विषम है और k = N −1 के आसपास भी विषम है।
 ===डीएसटी-III===
 <math display=block>X_k = \frac{(-1)^k}{2} x_{N-1} + \sum_{n=0}^{N-2} x_n \sin \left[\frac{\pi}{N} (n+1) \left(k+\frac{1}{2}\right) \right] \quad \quad k = 0, \dots, N-1</math>
-कुछ लेखक x को और गुणा करते हैं<sub>''N'' − 1</sub> अवधि द्वारा {{radic|2}} (DST-II में संबंधित परिवर्तन के लिए ऊपर देखें)। यह DST-III मैट्रिक्स को ऑर्थोगोनल मैट्रिक्स (स्केल फैक्टर तक) बनाता है, लेकिन आधे-स्थानांतरित आउटपुट के वास्तविक-विषम DFT के साथ सीधे पत्राचार को तोड़ देता है।
+कुछ लेखक x<sub>''N'' − 1</sub> को और गुणा करते हैं, इस अवधि के द्वारा {{radic|2}} (डीएसटी-II में संबंधित परिवर्तन के लिए ऊपर देखें)। यह डीएसटी-III आव्यूह को ऑर्थोगोनल आव्यूह (स्केल फैक्टर तक) बनाता है, अपितु आधे-स्थानांतरित आउटपुट के वास्तविक-विषम डीएफटी के साथ सीधे पत्राचार को तोड़ देता है।
-DST-III का तात्पर्य सीमा शर्तों से है: x<sub>''n''</sub> n==−1 के आसपास विषम है और n==N−1 के आसपास सम है; एक्स<sub>''k''</sub> k = −1/2 के आसपास विषम है और k = N −1/2 के आसपास विषम है।
+डीएसटी-III का तात्पर्य सीमा शर्तों से है: x<sub>''n''</sub> n==−1 के आसपास विषम है, और n==N−1 के आसपास सम है; x<sub>''k''</sub> k = −1/2 के आसपास विषम है और k = N −1/2 के आसपास विषम है।
 ===डीएसटी-IV===
 <math display="block">X_k = \sum_{n=0}^{N-1} x_n \sin \left[\frac \pi N  \left(n+\frac{1}{2}\right) \left(k+\frac{1}{2}\right) \right] \quad \quad k = 0, \dots, N-1</math>
-DST-IV मैट्रिक्स ऑर्थोगोनल मैट्रिक्स (स्केल फैक्टर तक) है।
+डीएसटी-IV आव्यूह ऑर्थोगोनल आव्यूह (स्केल फैक्टर तक) है।
-DST-IV का तात्पर्य सीमा शर्तों से है: x<sub>''n''</sub> n==−1/2 के आसपास विषम है और n==N−1/2 के आसपास सम है; इसी तरह एक्स के लिए<sub>''k''</sub>.
+डीएसटी-IV का तात्पर्य सीमा शर्तों से है: इस प्रकार x<sub>''n''</sub> n==−1/2 के आसपास विषम है, और n==N−1/2 के आसपास सम है; इसी तरह x<sub>''k''</sub> के लिए इसका उपयोग करते हैं।
 ===डीएसटी वी-आठवीं===
-डीएसटी प्रकार I-IV सम क्रम के वास्तविक-विषम डीएफटी के बराबर हैं। सिद्धांत रूप में, वास्तव में तार्किक रूप से विषम क्रम के वास्तविक-विषम डीएफटी के अनुरूप चार अतिरिक्त प्रकार के असतत साइन ट्रांसफॉर्म (मार्टुसी, 1994) हैं, जिनमें साइन तर्कों के हर में एन + 1/2 के कारक होते हैं। हालाँकि, व्यवहार में इन वेरिएंट का उपयोग शायद ही कभी किया जाता है।
+डीएसटी प्रकार I-IV सम क्रम के वास्तविक-विषम डीएफटी के समान हैं। यहाँ पर सिद्धांत रूप में, वास्तव में तार्किक रूप से विषम क्रम के वास्तविक-विषम डीएफटी के अनुरूप चार अतिरिक्त प्रकार के असतत साइन परिवर्तन (मार्टुसी, 1994) हैं, जिनमें साइन तर्कों के हर में n + 1/2 के कारक होते हैं। चूंकि व्यवहारिक रूप से इन वेरिएंट का उपयोग संभवतः कभी-कभी किया जाता है।
-===उलटा रूपांतरण===
+===व्युत्क्रम रूपांतरण===
-DST-I का व्युत्क्रम DST-I को 2/(N+1) से गुणा किया जाता है। DST-IV का व्युत्क्रम DST-IV को 2/N से गुणा किया जाता है। DST-II का व्युत्क्रम DST-III को 2/N (और इसके विपरीत) से गुणा किया जाता है।
+डीएसटी-I का व्युत्क्रम डीएसटी-I को 2/(N+1) से गुणा किया जाता है। डीएसटी-IV का व्युत्क्रम डीएसटी-IV को 2/N से गुणा किया जाता है। डीएसटी-II का व्युत्क्रम डीएसटी-III को 2/N (और इसके विपरीत) से गुणा किया जाता है।
-जहां तक असतत फूरियर रूपांतरण का सवाल है, इन परिवर्तन परिभाषाओं के सामने सामान्यीकरण कारक केवल एक परंपरा है और उपचारों के बीच भिन्न होता है। उदाहरण के लिए, कुछ लेखक परिवर्तनों को इससे गुणा करते हैं <math display="inline">\sqrt{2/N}</math> ताकि व्युत्क्रम को किसी अतिरिक्त गुणक कारक की आवश्यकता न हो।
+जहां तक असतत फूरियर रूपांतरण का सवाल है, इन परिवर्तन परिभाषाओं के सामने सामान्यीकरण कारक केवल पारंपरिक रूप से उपयोग किये जाते है, और इस प्रकार उपचारों के बीच भिन्न होता है। उदाहरण के लिए, कुछ लेखक परिवर्तनों को <math display="inline">\sqrt{2/N}</math> से गुणा करते हैं, जिससे कि व्युत्क्रम को किसी अतिरिक्त गुणक कारक की आवश्यकता न हो।
 ===गणना===
-हालाँकि इन सूत्रों के प्रत्यक्ष अनुप्रयोग के लिए O(N) की आवश्यकता होगी<sup>2</sup>) संचालन, [[फास्ट फूरियर ट्रांसफॉर्म]] (एफएफटी) के समान गणना को गुणनखंडित करके केवल ओ (एन लॉग एन) जटिलता के साथ एक ही चीज़ की गणना करना संभव है। (कोई ओ(एन) पूर्व और बाद के प्रसंस्करण चरणों के साथ संयुक्त एफएफटी के माध्यम से डीएसटी की गणना भी कर सकता है।)
+चूंकि इन सूत्रों के प्रत्यक्ष अनुप्रयोग के लिए O(N)<sup>2</sup> की आवश्यकता होगी संचालन, [[फास्ट फूरियर ट्रांसफॉर्म|फास्ट फूरियर परिवर्तन]] (एफएफटी) के समान गणना को गुणनखंडित करके केवल ओ (एन लॉग एन) जटिलता के साथ इसकी गणना करना संभव है। यहाँ पर कोई O(N) पूर्व और बाद के प्रसंस्करण चरणों के साथ संयुक्त एफएफटी के माध्यम से डीएसटी की गणना भी कर सकता है।
-DST-III या DST-IV की गणना क्रमशः DCT-III या DCT-IV (असतत कोसाइन परिवर्तन देखें) से की जा सकती है, इनपुट के क्रम को उलट कर और हर दूसरे आउटपुट के संकेत को फ़्लिप करके, और DST के लिए इसके विपरीत -II DCT-II से. इस प्रकार यह निम्नानुसार है कि डीएसटी के प्रकार II-IV को संबंधित डीसीटी प्रकारों के समान ही अंकगणितीय परिचालन (जोड़ और गुणा) की आवश्यकता होती है।
+डीएसटी-III या डीएसटी-IV की गणना क्रमशः डीसीटी-III या डीसीटी-IV (असतत कोसाइन परिवर्तन देखें) से की जा सकती है, इनपुट के क्रम को उलट कर और हर दूसरे आउटपुट के संकेत को फ़्लिप करके, और डीएसटी के लिए इसके विपरीत -II डीसीटी-II से इस प्रकार यह निम्नानुसार है कि डीएसटी के प्रकार II-IV को संबंधित डीसीटी प्रकारों के समान ही अंकगणितीय परिचालन (जोड़ और गुणा) की आवश्यकता होती है।
 ==संदर्भ==
 {{Reflist}}
 ==ग्रन्थसूची==
 * S. A. Martucci, "Symmetric convolution and the discrete sine and cosine transforms," ''IEEE Trans. Signal Process.'' '''SP-42''', 1038–1051 (1994).
-* Matteo Frigo and [[Steven G. Johnson]]: ''FFTW'', [http://www.fftw.org/ FFTW Home Page]. A free ([[GNU General Public License|GPL]]) C library that can compute fast DSTs (types I–IV) in one or more dimensions, of arbitrary size. Also M. Frigo and S. G. Johnson, "[http://fftw.org/fftw-paper-ieee.pdf The Design and Implementation of FFTW3]," ''Proceedings of the IEEE'' '''93''' (2), 216–231 (2005).
+* Matteo Frigo and [[Steven G. Johnson]]: ''FFTW'', [http://www.fftw.org/ FFTW Home Page]. A free ([[GNU General Public License|GPL]]) C library that can compute fast डीएसटीs (types I–IV) in one or more dimensions, of arbitrary size. Also M. Frigo and S. G. Johnson, "[http://fftw.org/fftw-paper-ieee.pdf The Design and Implementation of FFTW3]," ''Proceedings of the IEEE'' '''93''' (2), 216–231 (2005).
-* Takuya Ooura: General Purpose FFT Package, [http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~ooura/fft.html FFT Package 1-dim / 2-dim]. Free C & FORTRAN libraries for computing fast DSTs in one, two or three dimensions, power of 2 sizes.
+* Takuya Ooura: General Purpose FFT Package, [http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~ooura/fft.html FFT Package 1-dim / 2-dim]. Free C & FORTRAN libraries for computing fast डीएसटीs in one, two or three dimensions, power of 2 sizes.
 * {{Citation | last1=Press | first1=WH | last2=Teukolsky | first2=SA | last3=Vetterling | first3=WT | last4=Flannery | first4=BP | year=2007 | title=Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing | edition=3rd | publisher=Cambridge University Press | location=New York | isbn=978-0-521-88068-8 | chapter=Section 12.4.1. Sine Transform | chapter-url=http://apps.nrbook.com/empanel/index.html#pg=621}}.
 * R. Chivukula and Y. Reznik, "[http://www.reznik.org/papers/ADIP2011_DST67.pdf Fast Computing of Discrete Cosine and Sine Transforms of Types VI and VII]," ''Proc. SPIE'' Vol. 8135, 2011.
@@ Line 79: / Line 76: @@
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