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    Tous, GPT Image 2 (3195), GPT Image (3170), Model-agnostic (1968), Nano Banana (1679), Seedance 2.0 (959), ChatGPT (581), GPT Image 1 (546), Midjourney (499), gptimage (491), Nano Banana Pro (396), Gemini Nano Banana (395), Gemini Nano Banana Pro (370), Claude (185), Grok Imagine (164), Gemini (131), other (108), Seedance 2.5 (103), nanobanana (98), Z-Image Turbo (93), Midjourney v6.0 (88)

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    Tous, Génération créative (13561), One-shot (2781), Modèle (1773), System prompt (868), Persona (297), Flux de travail (181), Agent (55)

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Paramètres : input_sequence : array-like, séquence d'entrée de longueur 2N N : int, taille du bloc de sortie (nombre de coefficients) Retourne : coefficients : array de taille N, coefficients MDCT """ # Vérification de la longueur de la séquence d'entrée if len(input_sequence) != 2 * N: raise ValueError(f"La séquence d'entrée doit avoir une longueur de 2N = {2 * N}") # Initialisation du tableau des coefficients coefficients = np.zeros(N) # Calcul des coefficients MDCT for k in range(N): sum_val = 0.0 for n in range(2 * N): # Fenêtre sinusoïdale (facultative, ici on utilise une fenêtre rectangulaire) window = 1.0 # Fenêtre rectangulaire par défaut # Formule MDCT : X[k] = sum_{n=0}^{2N-1} x[n] * cos(pi/N * (n + 0.5 + N/2) * (k + 0.5)) angle = (np.pi / N) * (n + 0.5 + N / 2) * (k + 0.5) sum_val += input_sequence[n] * np.cos(angle) coefficients[k] = sum_val return coefficients # Exemple d'utilisation if __name__ == "__main__": # Séquence d'entrée de longueur 2N (par exemple, N = 4) N = 4 input_seq = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0] # Longueur 2N = 8 # Calcul de la MDCT mdct_coeffs = mdct(input_seq, N) print("Séquence d'entrée :", input_seq) print("Coefficients MDCT :", mdct_coeffs) ``` Cette implémentation calcule la MDCT pour une séquence d'entrée de longueur 2N, produisant N coefficients. 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