MPEG2 TS 小结(二)

本文介绍了MPEG2TS的基本格式,包括PES、PS和TS等内容,重点讲解了TS流如何通过PAT和PMT等表进行复用与解复用的过程,以及在解码过程中遇到的时间同步等问题。



        前面3节总结了MPEG2 TS的基本格式,其中包括PES,PS和TS,以及相关字段的介绍。那么作为一种传输流,TS将内容进行打包/复用,让其媒体内容变成TS传输,并最终在解码端解码。简单来看,TS是一个传输层的协议栈,它可以承载各种内容的传输,比如MPEG,WMV,H264,甚至是IP,那么其中的传输规范是如何定义的呢?这个即是PSI(节目特定信息)要做的事情。

        PSI由四张表构成:PAT,PMT,CAT和NIT,这四张表分别描述了一个TS所包括的所有ES流的传输结构。首先的一个概念是,TS是以包形式传播,在编解码端都需要以一定的包ID来标识TS流里承载的内容,比如,PAT表会存在于一个或多个TS包里,所以要用一个特别的包ID来表示,另外,不同的ES流也需要不同的包ID来标识。我们有了PAT和PMT这两种表,解码器就可以根据PID,将TS上从不同ES来的TS包区分出来进行解码。

        TS的解码分两步进行,其一,是从PID为0的TS包里,解析出PAT表,然后从PAT表里找到各个节目源的PID,一般此类节目源都由若干个ES流组成,并描述在PMT表里面,然后通过节目源的PID,就可以在PMT表里检索到各个ES的PID。其二,解码器根据PMT表里的ES流的PID,将TS流上的包进行区分,并按不同的ES流进行解码。所以,TS是经过节目复用和传输复用两层完成的,即在节目复用时,加入了PMT,在传输复用时,加入了PAT。同样在节目解复用时,可以得到PMT,在传输解复用时,可以得到PAT。下图很好地概述了其思想。


        TS是支持多路复用的,所以它可用来传输经复用后的多层节目。在复用过程中,要注意的是,解码过程中所需要面对的时间参考和同步问题,因为解复用是需要各种信息同步进行的,所以在复用过程中,就需要插入相关的时间信息:PTS,DTS,PCR。

        在TS形成过程中,PTS和DTS是在ES打包成PES时,根据STC的参考,将其时钟信息注入PES包中的,而之后在PES切成TS时,再将PID和PCR信息注入到TS包中,当多路TS再进行复用的时候,各路TS的PCR将会被提取出来,再进行分析,然后再根据统一的STC参考,将新的PCR生成并注入到TS中去,最后,因为原来PAT表信息不在适用,所以新的PAT表需要再生成,并附加到新的TS流中去。经过这多层的复用之后,新的TS流即可以进入调制,传输阶段。过程可参见下图:


        解码过程要面对的问题是:解复用,视音频的同步,解码缓存器无上下溢。解复用即是将TS在同一信道里不同时序进行传输的节目分离出来;视音频同步由DTS, PTS和PCR三者协调完成,并且PCR是重建系统时间基准的绝对时标,而DTS和PTS是解码和重现时刻的相对时标;对解码缓存器无上下溢的问题,必须借助于系统目标解码器(STD)模型来对其进行实现,基本思想如下:

        TS流进入解码器后,首先由换向器,按照一定的时序关系,将各种ES流分解出来(其中也包括PSI信息流)。 
分解过后的ES流会进入各自的传输缓存器,通过之后,其PES流进入各自的主存储器,注意的是:PSI信息流会进入系统缓存器,最后也到达主存储器。 
最后,解码器根据DTS信息,从各个主存储器分别提取媒体或系统信息,进行解码,并根据PTS信息,将媒体内容进行显示处理。
        其过程可参见下图:


        前面3节总结了MPEG2 TS的基本格式,其中包括PES,PS和TS,以及相关字段的介绍。那么作为一种传输流,TS将内容进行打包/复用,让其媒体内容变成TS传输,并最终在解码端解码。简单来看,TS是一个传输层的协议栈,它可以承载各种内容的传输,比如MPEG,WMV,H264,甚至是IP,那么其中的传输规范是如何定义的呢?这个即是PSI(节目特定信息)要做的事情。

        PSI由四张表构成:PAT,PMT,CAT和NIT,这四张表分别描述了一个TS所包括的所有ES流的传输结构。首先的一个概念是,TS是以包形式传播,在编解码端都需要以一定的包ID来标识TS流里承载的内容,比如,PAT表会存在于一个或多个TS包里,所以要用一个特别的包ID来表示,另外,不同的ES流也需要不同的包ID来标识。我们有了PAT和PMT这两种表,解码器就可以根据PID,将TS上从不同ES来的TS包区分出来进行解码。

        TS的解码分两步进行,其一,是从PID为0的TS包里,解析出PAT表,然后从PAT表里找到各个节目源的PID,一般此类节目源都由若干个ES流组成,并描述在PMT表里面,然后通过节目源的PID,就可以在PMT表里检索到各个ES的PID。其二,解码器根据PMT表里的ES流的PID,将TS流上的包进行区分,并按不同的ES流进行解码。所以,TS是经过节目复用和传输复用两层完成的,即在节目复用时,加入了PMT,在传输复用时,加入了PAT。同样在节目解复用时,可以得到PMT,在传输解复用时,可以得到PAT。下图很好地概述了其思想。


        TS是支持多路复用的,所以它可用来传输经复用后的多层节目。在复用过程中,要注意的是,解码过程中所需要面对的时间参考和同步问题,因为解复用是需要各种信息同步进行的,所以在复用过程中,就需要插入相关的时间信息:PTS,DTS,PCR。

        在TS形成过程中,PTS和DTS是在ES打包成PES时,根据STC的参考,将其时钟信息注入PES包中的,而之后在PES切成TS时,再将PID和PCR信息注入到TS包中,当多路TS再进行复用的时候,各路TS的PCR将会被提取出来,再进行分析,然后再根据统一的STC参考,将新的PCR生成并注入到TS中去,最后,因为原来PAT表信息不在适用,所以新的PAT表需要再生成,并附加到新的TS流中去。经过这多层的复用之后,新的TS流即可以进入调制,传输阶段。过程可参见下图:


        解码过程要面对的问题是:解复用,视音频的同步,解码缓存器无上下溢。解复用即是将TS在同一信道里不同时序进行传输的节目分离出来;视音频同步由DTS, PTS和PCR三者协调完成,并且PCR是重建系统时间基准的绝对时标,而DTS和PTS是解码和重现时刻的相对时标;对解码缓存器无上下溢的问题,必须借助于系统目标解码器(STD)模型来对其进行实现,基本思想如下:

        TS流进入解码器后,首先由换向器,按照一定的时序关系,将各种ES流分解出来(其中也包括PSI信息流)。 
分解过后的ES流会进入各自的传输缓存器,通过之后,其PES流进入各自的主存储器,注意的是:PSI信息流会进入系统缓存器,最后也到达主存储器。 
最后,解码器根据DTS信息,从各个主存储器分别提取媒体或系统信息,进行解码,并根据PTS信息,将媒体内容进行显示处理。
        其过程可参见下图:


内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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