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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