编解码器的执行器作动测试

可以利用解码器对一些执行器，像喷油嘴、怠速电机等进行人工控制，用以检测该执行器是否处于良好的工作状况。比如，当在发动机怠速运转的时候对怠速电机进行作动测试，可以控制其开度的大小。

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编解码器好坏

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当我们评价一个东西是好或者不好，首先需要给出一个测度。从广义上看，编解码器的测度是多个维度的函数，维度包括：压缩效率（即码率和质量）、算法复杂度（时间、空间复杂度）、实现复杂度（平台支持能力、技术人员市场占比）、系统指标（可并行性、可扩展性、延迟大小、抗误码能力）等。由于这些维度之间是互相制约的，实际研发中只能取主要维度而牺牲其他方面，取得某种平衡。比如在视频内容生产领域用的JPEG2K、TICO等编码器，电子设备公司，就强调低复杂度，压缩比并没有分发领域的HEVC、H264等高。再比如H264编码器，会分为不同的profile或类型，直播编码器码率通常是离线编码器1.5到2倍，就是为了降低延迟而牺牲了压缩效率。

编解码器的前景

首先，视频作为所谓较大的大数据，存取和交换都离不开压缩和解压。因此，背后的编解码技术（及工程师）是被需要的，短期不会被冷落。但是换个角度看，正是因为编解码无处不在，高频和基础的特点，尽管逻辑上常常放在应用层，但技术下沉或者说硬核化的趋势很明显。解码就不用说了，播放器大都调用芯片内置的硬解码。编码方面，情况好一些，NTT，索喜（Socionext）、富士通这些做编码芯片的厂商主要集中在领域。真正走量的互联网视频服务商大多还是用云+软编码的方式。不过如前面提到的，IP电子设备公司，平台厂商有的趋势，Intel和Nvida就是代表。特别是Intel，本身就是云计算的主力平台，其新的CPU+FPGA的计算平台值得期待，comrex电子设备公司，尽管现在主打AI对抗Nivida。但视频方面不难推测，Media SDK应该逐步支持到FPGA层面。从这个意义上看，FPGA/ASIC 做编解码前景还是不错的，适合于练内功的人，但就业口子不大，集中在少数几家。相比来说，软件编解码门槛低，口子宽但变化快。

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