The table of Multimedia Compression Formats

最新推荐文章于 2025-11-13 17:19:32 发布
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#compression #table #audio #layer #h.264 #tiff

本文介绍了多媒体领域的多种压缩格式，包括视频、音频及图像等不同类型的压缩标准和技术。覆盖了ISO/IEC、ITU-T等组织制定的标准，以及其他广泛使用的专有或开源格式。
计算机概论第三章
2302_79394843的博客
12-08 2819
Answers are in blue.Computer Science Illuminated, Seventh EditionNell Dale, PhD; John Lewis, PhDCHAPTER 3EXERCISES AND ANSWERS计算机以模拟形式表示信息。BRGB值使用三个数字值表示颜色。AB在时间压缩中，关键帧用于表示从一帧到另一帧的变化。DData compression refers to reducing the amount of space needed to store
Quick Time File Format
06-12
Although not as common for web streaming due to the popularity of formats like MP4, QTFF can still be used for streaming media over the internet, especially when high-quality playback is required. ...
56、HTML5 Canvas Transformations and Multimedia
year5的博客
10-31 26
本文深入探讨了HTML5 Canvas的变换功能，包括旋转、平移和矩阵变换，并详细介绍了如何使用save、restore和setTransform方法进行精确的对象操作。同时，文章还涵盖了HTML5原生音频和视频支持，讨论了不同浏览器对音频与视频编解码器（如AAC、MP3、H.264、VP9等）的支持情况，提供了使用<audio>和<video>标签的最佳实践，帮助开发者创建兼容性强、用户体验良好的多媒体网页应用。
The first in-depth technical analysis of VP8
BonderWu的专栏
07-04 4260
如要研习VP8及WebM，此文章不得不看http://x264dev.multimedia.cx/archives/377Back in my original post about Internet video, I made some initial co
The Future of HEVC: It's Coming, but with Plenty of Questions
aaojiao1342的博客
10-02 3420
Everyone agrees that HEVC is the codec of the future, but an unclear royalty picture and a paucity of compatible devices means widespread adoption is a long way off. By Jan Ozer HEVC is the ...
Multimedia Application Programming Guide
小发猫
03-08 936
Multimedia Application Programming GuideTable of Contents Introduction Additional Multimedia Information Using This Online Book Whats New...
The Science of JavaTM Sound Technology
CanFly的专栏
11-29 2579
  The Science of JavaTM Sound TechnologyBy Michael D. Meloan(June 1999) Sound creates mood, triggers memories, and in conjunction with visual imagery weaves whole worlds of fantasy. Sound is t
The Science of JavaTM Sound Technology (转)
csd3176的博客
12-09 202
The Science of JavaTM Sound Technology (转)[@more@] The Science of JavaTM Sound Technology By Michael D. Melo...
Awesome list of C++ GameDev project
zhouschina的专栏
01-12 4175
Awesome list of C++ GameDev project A curated list of awesome C++ (mainly) things for Game Development. Inspired by awesome-... stuff. ~2000 projects listed here! If you want to add projects here, do a push request or open an issue! (Maybe some new cat
A Standard Default Color Space for the Internet - sRGB
凌风探梅的专栏
09-04 2204
Note: This document is obsolete, and is retained here for historical purposes only. It was published on 5 November 1996, as a proposal specification for sRGB as a standard default color space. sRGB ha
The Python Standard Library
weixin_30363981的博客
08-09 153
The Python Standard Library¶ While The Python Language Reference describes the exact syntax and semantics of the Python language, this library reference manual describes the standard library that is ...
1、Mac OS X Snow Leopard：Power User‘s Guide
delta的博客
09-26 18
本文介绍了Mac OS X Snow Leopard高级用户的使用指南，涵盖系统管理、互联网应用、安全备份、多媒体处理及实用工具等多个方面。通过命令行、第三方工具如Secrets和MacPilot，以及自动化技术，帮助用户挖掘系统隐藏功能，提升效率与安全性。内容包括应用管理、Safari优化、密码管理、数据加密、SSH配置、图片音频视频处理工具，以及文本扩展、文件压缩和网络监控等高级技巧，全面助力Mac用户成为真正的Power User。
STM32MP1 没有硬件编解码，如何用 CPU 实现 H.264 编码支持 WebRTC？
小柯的博客
11-13 674
本文探讨了在STM32MP1平台上使用CPU实现H.264视频编码的可行性。STM32MP157/153系列SoC虽然性能尚可，但缺乏专用视频编解码单元(VPU)。实验采用x264编码库，通过交叉编译在STM32MP1上运行。结果显示：CPU占用率高达150%（双核满载），编码效率低且温度显著上升，无法满足实时WebRTC需求。结论指出，实际应用中应采用带硬件编码的摄像头、外部VPU模块，或将编码任务交由上位机/云端处理。该方案验证了纯CPU编码的技术可能性，但证实了其实用性不足。
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）
最新发布
11-26
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab实现的5节点电力系统潮流计算，重点采用牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法两种经典算法进行求解。文档详细阐述了两种方法的数学模型、迭代过程及收敛特性，并通过Matlab代码实现对同一测试系统进行仿真分析，对比了两种算法在计算精度、收敛速度和编程复杂度方面的差异。文中包含完整的代码结构、关键函数说明以及运行结果展示，有助于理解电力系统潮流计算的基本原理与数值方法的应用。; 适合人群：电力系统相关专业的本科生、研究生及从事电力系统分析与仿真的科研人员和技术工程师。; 使用场景及目标：①掌握牛顿-拉夫逊法和PQ分解法在电力系统潮流计算中的具体实现过程；②通过Matlab编程加深对潮流算法迭代机制、雅可比矩阵构建与节点分类的理解；③用于教学演示、课程设计或科研项目中作为基础算法参考。; 阅读建议：建议读者结合电力系统分析基础知识，先理解算法原理再逐步调试代码，重点关注节点导纳矩阵的形成、功率偏差计算与修正方程求解环节，同时可通过修改系统参数验证算法稳定性与适用范围。
基于51单片机的直流电机调速测速正反转控制
11-26
基于51单片机，实现对直流电机的调速、测速以及正反转控制。项目包含完整的仿真文件、源程序、原理图和PCB设计文件，适合学习和实践51单片机在电机控制方面的应用。 功能特点 调速控制：通过按键调整PWM占空比，实现电机的速度调节。 测速功能：采用霍尔传感器非接触式测速，实时显示电机转速。 正反转控制：通过按键切换电机的正转和反转状态。 LCD显示：使用LCD1602液晶显示屏，显示当前的转速和PWM占空比。 硬件组成 主控制器：STC89C51/52单片机（与AT89S51/52、AT89C51/52通用）。 测速传感器：霍尔传感器，用于非接触式测速。 显示模块：LCD1602液晶显示屏，显示转速和占空比。 电机驱动：采用双H桥电路，控制电机的正反转和调速。 软件设计 编程语言：C语言。 开发环境：Keil uVision。 仿真工具：Proteus。 使用说明 液晶屏显示： 第一行显示电机转速（单位：转/分）。 第二行显示PWM占空比（0~100%）。 按键功能： 1键：加速键，短按占空比加1，长按连续加。 2键：减速键，短按占空比减1，长按连续减。 3键：反转切换键，按下后电机反转。 4键：正转切换键，按下后电机正转。 5键：开始暂停键，按一下开始，再按一下暂停。 注意事项 磁铁和霍尔元件的距离应保持在2mm左右，过近可能会在电机转动时碰到霍尔元件，过远则可能导致霍尔元件无法检测到磁铁。 资源文件 仿真文件：Proteus仿真文件，用于模拟电机控制系统的运行。 源程序：Keil uVision项目文件，包含完整的C语言源代码。 原理图：电路设计原理图，详细展示了各模块的连接方式。 PCB设计：PCB布局文件，可用于实际电路板的制作。
基于OPPO竞赛的本科毕业论文开源实现方案
11-26
本资源包所含程序代码均已完成全面质量检测，各项功能模块运行状态稳定可靠。针对技术实现层面的疑问或系统架构讨论，用户可通过站内通信渠道提交问题，项目维护团队将在24小时内予以专业解答。 该资源包主要面向计算机学科教育应用场景，特别适用于高等院校的毕业设计项目开发、课程实践任务等教学需求。在人工智能、计算机科学与技术等专业方向的教学实践中，该资源包提供的算法实现案例和工程框架具有显著参考价值。 使用者获取资源后，建议优先查阅项目文档中的README技术说明文件（若存在），其中详细记载了环境配置要求、依赖组件清单及部署流程等关键技术参数。需要特别声明的是，本资源包所有内容仅限于技术交流与学术研究范畴，严格禁止任何形式的商业性应用或二次销售行为。所有源代码及文档资料的知识产权均受相关法律法规保护。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
2025 AI赋能能源系统：解锁可持续AI 助力韧性能源转型研究报告.pdf
11-26
2025 AI赋能能源系统：解锁可持续AI 助力韧性能源转型研究报告
C# winform yolov11-onnx实例分割模型部署源码.zip
11-26
【测试环境】 vs2019 net framework4.7.2 opencvsharp4.8.0 onnxruntime1.16.3 视频演示：https://www.bilibili.com/video/BV1yu1qYaE5K/ 博文地址：https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/142727953
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
11-26
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究，重点进行了系统建模与控制策略的设计与仿真验证。通过引入螺旋桨倾斜机构，该无人机能够实现全向力矢量控制，从而具备更强的姿态调节能力和六自由度全驱动特性，克服传统四旋翼欠驱动限制。研究内容涵盖动力学建模、控制系统设计（如PID、MPC等）、Matlab/Simulink环境下的仿真验证，并可能涉及轨迹跟踪、抗干扰能力及稳定性分析，旨在提升无人机在复杂环境下的机动性与控制精度。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的研究生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师，尤其适合研究先进无人机控制算法的技术人员。; 使用场景及目标：①深入理解全驱动四旋翼无人机的动力学建模方法；②掌握基于Matlab/Simulink的无人机控制系统设计与仿真流程；③复现硕士论文级别的研究成果，为科研项目或学术论文提供技术支持与参考。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作，重点关注建模推导过程与控制器参数调优，同时可扩展研究不同控制算法的性能对比，以深化对全驱动系统控制机制的理解。
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