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編解碼器的離散余弦變換編碼方法

離散余弦變換(DCT)編碼所謂編碼，更確切地說是壓縮，即去掉一些多余的信息，保留必要的信息。對于預測編碼的預測誤差塊，不直接進行編碼，而是采取一種稱為離散余弦變換編碼方法，也稱DCT變換法。換句話說，就是把圖像數(shù)據(jù)(預測誤差塊)變換到頻率域中進行編碼，達到圖像數(shù)據(jù)壓縮的目的。這是因為，圖像數(shù)據(jù)經(jīng)過變換處理后，相鄰像素之間的相關性下降，多余的信息大部分去掉不傳送，將有用的且不相關的信息保留下來。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(yōu)化編碼器時通常使用的PSNR（或者SSIM等）。采用DCT變換的另一因素是在頻率域在進行編碼時，受噪聲的影響較小。 

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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

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(jīng)計算模型等。做編碼的都了解，視頻編碼基本結構（波形混合編碼）在過去幾十年都沒怎么變化，主要在于預算、變換和熵編碼三大部件（及零件）的不斷替換和完善。近期，學界已經(jīng)提出了一些用深度學習對HEVC進行編碼提升的研究工作，不過大多集中在環(huán)內(nèi)濾波或后處理方面，還是屬于模塊級提升，沒有結構突破，無End to End 學習能力。這三種數(shù)據(jù)流可能會被不同的程序，進程或者硬件處理，但是當它們傳輸或者存儲的時候，這三種數(shù)據(jù)通常是被封裝在一起的。FVC和AV1陣營普遍認為，短期內(nèi)深度學習還是干不過人工fine tune的各種編碼模式(算子)，還得繼續(xù)潛伏一陣。

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