数字电视学习笔记2 ----mpeg2系统部分

本文介绍了音视频流传输中的两种主要方法:程序流(PS)和传送流(TS)。详细阐述了这两种流的定义、特点及应用场景,同时对比了它们在多路复用和解复用过程中的差异。

1.系统部分强调将一个或更多的音频、视频或其他的基本数据流合成单个或多个数据流,以适应于存储和传送。(系统模块的功能)


2.系统编码可以有两种方法:传送流和程序流。这两种方法分别适应于不同的应用。两种流定义都是面向分组的多路复用流。


3.程序流(PS)是将一个或多个具有相同时间基点的数据流的PES分组合为单个流。每个程序流PS对应一个原始流(ES),并具有相同的时间基点,在这种情况下,各个流中的SCR域值应保持一致。程序流是针对错误相对较少的环境设计的,适用于像交互式多媒体这样一些涉及软件处理系统信息的应用。程序流分组是可变的而且相对较长。


4.传送流TS,将有多个独立时间基点的多道程序合成一个单独的数据流,其中属于同一道程序的各个原始数据流的PES分组具有相同的时间基点。传送流是针对那些很容易发生错误的环境而设计的。传送流TS分组分组长度为188字节。


5.mpeg2的系统模块描述所规定的语法和语义规则全部用于数据流的合并,不包括压缩层视频、音频编码说明。

--------------------------------TS------------------------------------------------------------------------

6.传送流的速率可以是变化的或固定不变的。TS的速率由程序参考时钟(PCR)字段的位置和数值所决定,通常对于每个程序都有自己的PCR字段。


7.传送流的设计方法使它可能以最小的努力完成下面的一些操作:

a.从传送流中的一道程序恢复被编码的数据,解码并显示解码结果。

b.从传送流中的一道程序抽取分组,并生成仅含此道程序的新的传送流。

c.从多个传送流中提取一道或多道程序的分组,并生成新的传送流。

d.从传送流中提取一道程序生成含有此道程序的程序流。

e.把一个程序流转换为一个传送流以适于通过容易出错的环境。然后恢复成一个有效的,有时完全相同的程序流。


8.传送流PS由两层构成:系统层和压缩层。传送流解码器的输入流有一个包含压缩层的系统层,视频和音频解码器的输入流只含有压缩层。


9.传送流的系统层可分为两个子层,一个相应于多路复用宽操作(传送流分组层),一个相应于特定数据流操作(PES分组层)。



------------------PS---------------------------

10.程序流PS是一种数据流定义,用来传送和保存一道程序的编码数据或其他数据。它主要是针对那些不容易发生错误的环境,同时也针对系统编码的处理为主要关注对象,特别是软件处理的环境。


11.PS可有固定的或变化的速率,PS速率由系统参考时钟(SCR)和mux_rate字段的位置和数值所决定。


12.程序流由两层构成:系统层和压缩层。程序流解码器的输入流有一个包含压缩层的系统层。音频、视频解码器的输入流只有一个压缩层。


=====================================================================================================================

13.多路复用宽操作包括从通道提取数据的协调、时钟的调整以及缓冲区的管理。


14.在编码的时候,程序流PS由原始流多路复用而成,而传送流TS则由原始流、程序流或其他传送流的内容多路复用而成。


15.一道程序PS有且只有一个PCR时间基点与之关联。


16.系统层支持五项基本功能:解码时多压缩流的同步; 将多个压缩刘交织成单个数据流;   解码开始时缓存区的初始化;  连续的缓存区管理 ;  时间识别;


17.传送流分组以四个字节的前缀开始,其中包括PID值,PID通过程序特殊信息(PSI)表来识别传送流分组中所带的数据。


18.传送流分组可能是空分组。空分组是用来填充传送流的,它们可能在重新多路复用时被插入或删除。


19.系统目标解码器(T-STD)在一个时间只为一道程序解码。在T-STD模式中,所有的时间信息都针对那道程序的。


20.PID 13位字段,指示存储于分组有效负载中数据的类型,PID值0x0000为程序关联表保留,0x0001为条件访问表保留,0x0000-0x000F 保留,0x1FFF为空分组保留。


标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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