Adobe Flash Screen Video bit stream format(SVC1)的介绍

本文介绍了Adobe Flash Screen Video bitstream format的基本概念,这是一种无损序列BMP格式的视频,主要用于屏幕录制。文中详细解释了其压缩原理及块格式(Block format)的概念,包括如何通过ZLIB压缩来提高效率。

1.Adobe Flash Screen Video bit stream format的简要介绍

 

Adobe在flash 7版本中引入了针对桌面屏幕的codec的格式,这种Screen Video是一种简单的无损序列bmp格式的视频,它是用于计算机屏幕抓屏发送格式。在这种桌面视频格式的pixel data是用ZLIB标准进行压缩的,C++和Java都提供了这种ZLIB基础类库的支持。

 

这种codec的格式,由于是无损的,因此用ZLIB压缩以后的数据量仍然很大,其实在商业应用中,很少用到这种codec,因为它的压缩比实在是太小了。这种codec也被称为Screen Video V1 bitstream format。

 

2.Block format(块的格式)

在Screen Video bit stream V1 format中,它是把屏幕按照最小的block大小进行分块,然后下一帧数据和上一帧数据进行比较,把每一块变化的部分用ZLIB进行压缩,没有变化的部分不参与数据的传输和压缩。这种格式的定义,在屏幕变化不大的情况下,是非常高效和有意义。

 

在一个screen video序列中每帧数据被格式化成一系列的块,专业术语称为block。这些block形成了图片的网格。对于一个key frame(关键帧),每个block都会发送出去。对于一个比较帧,专业术语称为interframe,一个或者多个block,可能会没有包含数据,这表明这个bitmap区域代表与上一个关键帧比较数据没有变化。

 

Blocks有高和宽,它们大小通常是16的倍数,最小为16,最大为256.Block的高不需要跟block的宽匹配。block的尺寸应该不会有变化除非是关键帧。Block是按照顺序存放的-从屏幕的左下角到到屏幕的右上角排成行。

下图是120*180的屏幕图片block的分布和排列,block size基准是32*32,屏幕按照32*32进行分块,因此分成了如下图的12个序列:

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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