矩形数据窗口的前后边缘之间可能存在不连续性。该窗口的 F​​FT 表示在一堆高频区间中具有能量的圆形边缘不连续性。取那段信号并将其镜像到一个边缘。请注意，它的圆形或周期性扩展不再具有跨边缘的不连续性。因此，该双镜像信号的 FFT 可能在高分档中具有较少的信息能量。因此，可能有更多的这些高分箱可以通过压缩算法“丢弃”而不会造成重大损害（信息丢失）。

DCT 是双镜乘积的 FFT。由于镜像中间向量是对称的，因此可以通过丢弃仅对正弦分量所需的任何计算来获得一些效率，因为它们无论如何都将为零。

DST 将是双重镜像逆信号的 FFT，这会使不连续性变得更糟，这会将更多的信息/能量传播到您真正想丢弃的垃圾箱中，从而使事情变得更糟用于简单但有损压缩。

与 DFT 不同，DCT 输出实数（非复数）系数。这允许具有较小的输出（不应存储相位）。此外，它对应于 DFT 中一种特殊类型的边界条件，很容易被实现处理：对称信号。这使得 2 个论点支持 DCT。

与 DFT 一样，DCT 产生的输出具有很少的重要系数，因此它用于压缩，更普遍地用于稀疏算法。这仅仅对应于图像中并非所有可能的空间频率都存在，而只是一个子集（例如，通常有许多水平和垂直线）的事实。