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編解碼器量化數據原理

量化器為了在一定的主觀保真度圖像的前提下，去掉那些對人的視覺效果影響不大的信息，以進一步地壓縮碼率，故需采用量化器。量化器除在A/D模擬/數字變換中應用外，通常也用于D/D數字/數字變換，目的是進行數據壓縮。以下僅對D/D變換作一簡介。量化器采用分層量化，即選用不同的步長，針對DCT變換后的不同系數進行量化。對其直流(DC)系數采用一種固定的步長，對其交流系數(AC)采用2～62步長，其步長范圍受后面的緩沖存儲器反饋信號的控制。特別是Intel，本身就是云計算的主力平臺，其新的CPU FPGA的計算平臺值得期待，盡管現在主打AI對抗Nivida。 [1] 視頻復合編碼器數據視頻信號經信源編碼器進行壓縮后變換成視頻數據，然后送入視頻復合編碼器。復合編碼器首先對視頻數據作進一步壓縮。即按哈夫曼(Huffman)編碼原理進行變字長編碼。其方法是對出現概率大的灰度(亮度)信號進行短的碼字編碼，對出現概率小的信號賦予長的碼字，平均的結果，使視頻數據流總的碼字短，從而達到進一步壓縮的目的。在復合編碼器中，還有一些輔助信號。例如指示信號“發送/不發送”標志，其作用是告訴對方的解碼器，在一幅圖像中，哪些宏塊要發送，哪些宏塊不發送。需要發送的宏塊，又分幀內和幀間兩種編碼方式。幀內預測編碼是利用一幀(一幅圖像)內已經傳送的相鄰像素來求當前像素的預測值；幀間預測編碼在前面已提到。

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編解碼器的執行器作動測試

可以利用解碼器對一些執行器，像噴油嘴、怠速電機等進行人工控制，用以檢測該執行器是否處于良好的工作狀況。比如，當在發動機怠速運轉的時候對怠速電機進行作動測試，可以控制其開度的大小。

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編解碼器處理能力和高畫質的解決方案

當說到硬編碼器時，腦海中default的應用場景是直播，并且是直連信號源（攝像機或者通過contribution編碼器送過來的解碼視頻）。編解碼器目前在嘗試使用全新的技術對編碼架構進行革新，比如人工智能，神經計算模型等。在這種應用中，受限于時延和線性快編，留給編碼器時間窗口比較短，加之硬件編碼器計算和buffer資源有限，像multipass、lookahead等一些復雜的編碼優化手段就會disable掉，因此壓縮效率會受限。軟件編碼器的應用場景更多的是點播或者延遲直播，并且可以部署在彈性的云上，如果并行擴展性設計的好的話，一些復雜編碼模式都可以開啟，壓縮能力能夠充分施展，壓縮效率自然更好。

此外，當我們說到畫質的時候，其實更多的說的是重建視頻的主觀感受，并不是我們優化編碼器時通常使用的PSNR（或者SSIM等）。對于特定的視頻幀，無論是那個metric，碼率或者QP的變化，畫質的相對變化都能直接反應出來。難在不同內容的視頻，人對畫質的感受是很implict的，從不好到好的刻度是不均勻和非線性的。頻率或其它并以數字的形式表示的，在發動機實際運轉過程中，由于信號變化很快，很難從這些不斷變化的數字中發現問題所在，因此可以利用解碼器自帶的示波器功能，對電控發動機系統里的曲軸傳感器信號。這給編碼器優化帶來了較大的自由度，也是各位編碼老鐵們發揮的空間。窄帶高清，per-title，感知編碼、視覺優化、內容自適應等都是工作在這個區間。我們常說，編碼既是技術（Tech）也是藝術（Art），這里面有很多know-how的tricks，有工匠精神的老司機們往往更勝一籌。舉個例子，我們曾對國外一款商業編碼器和 x265，HM進行過對比測試，單看PSNR，商業編碼器比不過HM，甚至x265，但是在體育比賽，歌舞晚會等實際場景中，畫面的均勻性和一致性等主觀方面（如畫面之間閃爍性低），商業編碼器優勢明顯。

另外補充一點，畫質的好壞不只取決于編解碼本身，預處理和后處理也很十分重要，甚至帶來的畫質提升效果要大于編碼優化本身。

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