编解码器

目前在尝试使用全新的技术对编码架构进行革新，比如人工智能，神经计算模型等。做编码的都了解，视频编码基本结构（波形混合编码）在过去几十年都没怎么变化，主要在于预算、变换和熵编码三大部件（及零件）的不断替换和完善。近期，学界已经提出了一些用深度学习对HEVC进行编码提升的研究工作，不过大多集中在环内滤波或后处理方面，还是属于模块级提升，没有结构突破，4G传输设备报价，无End to End 学习能力。FVC和AV1阵营普遍认为，短期内深度学习还是干不过人工fine tune的各种编码模式(算子)，还得继续潜伏一阵。

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编解码器的示波器功能

因为在解码器的数据流功能中，很多传感器和执行器的信号是采用电压。频率或其它并以数字的形式表示的，4G传输设备公司，在发动机实际运转过程中，由于信号变化很快，很难从这些不断变化的数字中发现问题所在，因此可以利用解码器自带的示波器功能，对电控发动机系统里的曲轴传感器信号。

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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，4G传输设备价格，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，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。

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