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編解碼器量化數(shù)據(jù)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(shù)字變換中應用外，通常也用于D/D數(shù)字/數(shù)字變換，目的是進行數(shù)據(jù)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(shù)進行量化。對其直流(DC)系數(shù)采用一種固定的步長，對其交流系數(shù)(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(xiàn)在主打AI對抗Nivida。 [1] 視頻復合編碼器數(shù)據(jù)視頻信號經(jīng)信源編碼器進行壓縮后變換成視頻數(shù)據(jù)，然后送入視頻復合編碼器。復合編碼器首先對視頻數(shù)據(jù)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(xiàn)概率大的灰度(亮度)信號進行短的碼字編碼，對出現(xiàn)概率小的信號賦予長的碼字，平均的結(jié)果，使視頻數(shù)據(jù)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(fā)送/不發(fā)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(fā)送，哪些宏塊不發(fā)送。需要發(fā)送的宏塊，又分幀內(nèi)和幀間兩種編碼方式。幀內(nèi)預測編碼是利用一幀(一幅圖像)內(nèi)已經(jīng)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(zhí)行器作動測試

可以利用解碼器對一些執(zhí)行器，像噴油嘴、怠速電機等進行人工控制，用以檢測該執(zhí)行器是否處于良好的工作狀況。比如，當在發(fā)動機怠速運轉(zhuǎn)的時候?qū)Φ∷匐姍C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(zhì)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(shù)對編碼架構(gòu)進行革新，比如人工智能，神經(jīng)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(yōu)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(shè)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(zhì)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(yōu)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(zhì)的相對變化都能直接反應出來。難在不同內(nèi)容的視頻，人對畫質(zhì)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(shù)字的形式表示的，在發(fā)動機實際運轉(zhuǎn)過程中，由于信號變化很快，很難從這些不斷變化的數(shù)字中發(fā)現(xiàn)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(fā)動機系統(tǒng)里的曲軸傳感器信號。這給編碼器優(yōu)化帶來了較大的自由度，也是各位編碼老鐵們發(fā)揮的空間。窄帶高清，per-title，感知編碼、視覺優(yōu)化、內(nèi)容自適應等都是工作在這個區(qū)間。我們常說，編碼既是技術(shù)（Tech）也是藝術(shù)（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(yè)編碼器和 x265，HM進行過對比測試，單看PSNR，商業(yè)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(yè)編碼器優(yōu)勢明顯。

另外補充一點，畫質(zhì)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(zhì)提升效果要大于編碼優(yōu)化本身。

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