編解碼器的使用說明

經過編碼的音頻或者視頻原始碼流經常被叫做“Essence”（有譯作“本體”，“精”），以區別于之后加入碼流的元信息和其它用以幫助訪問碼流和增強碼流魯棒性的數據。大多數編解碼器是有損的，目的是為了得到更大的壓縮比和更小的文件大小。當然也有無損的編解碼器，但是通常沒有必要為了一些幾乎注意不到的的質量損失而大大增加編碼后文件的大小。除非該編碼的結果還將在以后進行下一步的處理，此時連續的有損編碼通常會帶來較大的質量損失。編解碼器能夠適用在哪些文本上很多多媒體數據流需要同時包含音頻數據和視頻數據，這時通常會加入一些用于音頻和視頻數據同步的元數據。

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編解碼器的無損編解碼

有許多的無損壓縮，特別應用于在需要原始流中所有信息時壓縮模式下獲取數據。如果保留數據流的原始品質比削減相應的更大數據更加重要，那么無損壓縮更佳。連續使用多種編解碼器或者編碼體系也會顯著的降低質量。不斷下降的存儲空間開銷和網絡帶寬正使得有損壓縮的需求下降。從主機到解碼器通常采用屏蔽雙絞線，一條線上可以并聯多臺解碼器，總長度不超過1500米（視現場情況而定）。

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解碼器的主要作用

有的解碼器對故障碼有比較詳細的說明，比如是歷史性故障碼還是當前的故障碼，故障碼的次數出現幾次。如果是歷史性故障碼就表示故障較早之前出現過。如今不出現了，但在控制單元ECU里面有一定的存儲記憶。

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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，不過大多集中在環內濾波或后處理方面，還是屬于模塊級提升，沒有結構突破，無End to End 學習能力。FVC和AV1陣營普遍認為，短期內深度學習還是干不過人工fine tune的各種編碼模式(算子)，還得繼續潛伏一陣。轉換到YCbCr色度空間會帶來兩點好處：1)這樣做部分的解除了色度信號中的相關性，提高了可壓縮能力。

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