微帧Per-Title编码技术:自适应码率-画质-分辨率

微帧Per-Title编码技术节省带宽

Per-Title编码是指以节省码率、存储空间及传输带宽成本为目的,为每部电影(基于其空间和时间属性及复杂度)调整合适的码率阶梯(Bitrate Ladder)。

Per-Title技术的来源

Per-Title最早由Netflix提出并应用于其流媒体服务中,在Per-Title技术出现之前,视频服务供应商普遍依赖于一套预先设定的Bitrate Ladder,来处理几乎所有的视频内容。例如,下表给出了Netflix在采用Per-Title技术之前不同码率和分辨率组合的Bitrate Ladder。

对大多数视频而言,在码率受限的情况下,这种一刀切的固定Bitrate Ladder可以实现高质量编码,然而在某些情况下,如卡通动画或静态访谈节目,采用高达5800kbps的码率来编码1080P视频,无疑是码率上的浪费,造成了不必要的带宽与存储负担;而面对带宽仅能传输1750kbps的用户群体,他们本有可能享受720P高清画质,但受限于通用配置,只能局限于观看480P标清视频。

事实上,每一个视频都有自己的码率-质量曲线(RD曲线),如下图为某个视频3个分辨率档位的RD曲线,每条曲线上选取了3个点,表示固定Bitrate Ladder选取的3个码率档位。

在这个图中我们可以看到几个问题:

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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