从表面看来,这么做似乎毫无必要,因为变换后的数据长度仍是 N,并没有缩短,况且还要额外支出两次变换的代价。其实不然。 从变换公式容易看出,变换后的序列中的每个X(,都包含了原 序列中所有信号的信息。因此,即使丢失了某些X(),仍可望由其余 数据基本正确地还原出原始数据。这当然使得传输过程的抗干扰能力 进一步提高,但更重要的是,这可以让我们通过有意剔除某些模较小 的数据(通常这类数据数量很大)而使需传输的序列大为缩短。此外 κ(0),ⅹ(1),…,ⅹ(N-1)的排列将很有规律,模较大的数据往往集中 在序列中一两个较窄的范围内,易于作高效的压缩处理。从表面看来，这么做似乎毫无必要，因为变换后的数据长度仍是 N ，并没有缩短，况且还要额外支出两次变换的代价。其实不然。 从变换公式容易看出，变换后的序列中的每个 X( j)，都包含了原 序列中所有信号的信息。因此，即使丢失了某些 X( j)，仍可望由其余 数据基本正确地还原出原始数据。这当然使得传输过程的抗干扰能力 进一步提高，但更重要的是，这可以让我们通过有意剔除某些模较小 的数据（通常这类数据数量很大）而使需传输的序列大为缩短。此外， X(0)，X(1)，…，X(N −1)的排列将很有规律，模较大的数据往往集中 在序列中一两个较窄的范围内，易于作高效的压缩处理