50、视频压缩技术全解析

视频压缩技术全解析

在当今数字化的时代,视频已经成为了人们获取信息、娱乐消遣的重要方式。从早期的模拟视频到如今的数字视频,视频技术经历了巨大的变革。而视频压缩技术在其中扮演着至关重要的角色,它使得视频的存储和传输变得更加高效。本文将深入探讨模拟视频、数字视频以及相关的视频压缩技术。

模拟视频的原理与特点

模拟视频是早期视频技术的代表,它通过模拟信号来传输图像信息。模拟视频摄像机将通过镜头“看到”的图像转换为随时间变化的电压信号,该信号与图像各部分发出的光的强度和颜色成比例,因此被称为模拟信号。

  1. CRT 显示器的工作原理
    • CRT(阴极射线管)是早期电视接收器的核心部件。它是一个形状熟悉的玻璃管,后端有一个电子枪(阴极),可以发射电子流。前端表面带正电,会吸引带负电的电子。前端涂有磷化合物,当电子撞击时,会将电子的动能转化为光。
    • 由于光的闪烁只持续不到一秒,为了实现持续显示,画面需要每秒刷新多次。实际的刷新速率取决于磷化合物的余辉特性。对于一些工作,如建筑绘图,长余辉是可以接受的;而对于动画,则必须使用短余辉。
    • 早期电影先驱经过大量实验发现,实现流畅动画所需的最低刷新速率是每秒 15 帧(fps),因此他们将相机和投影仪的刷新速率定为 16 fps。后来,当电影开始展示快速动作时,电影行业将刷新速率提高到 24 fps,这一速率一直沿用至今。通过在电影放映机中使用双叶片旋转快门,将每帧画面投射两次,可以将刷新速率人为提高到 48 fps,从而产生更流畅的动画效果。现代电影放映机甚至可以使用三叶片快门,实现 72 fps 的有效刷新速率。
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值