量化器为了在一定的主观保真度图像的前提下，去掉那些对人的视觉效果影响不大的信息，以进一步地压缩码率，故需采用量化器。量化器除在a/d模拟/数字变换中应用外，通常也用于d/d数字/数字变换，目的是进行数据压缩。以下仅对d/d变换作一简介。量化器采用分层量化，即选用不同的步长，针对dct变换后的不同系数进行量化。对其直流(dc)系数采用一种固定的步长，对其交流系数(ac)采用2～62步长，其步长范围受后面的缓冲存储器反馈信号的控制。 [1] 视频复合编码器数据视频信号经信源编码器进行压缩后变换成视频数据，然后送入视频复合编码器。复合编码器首先对视频数据作进一步压缩。即按哈夫曼(huffman)编码原理进行变字长编码。其方法是对出现概率大的灰度(亮度)信号进行短的码字编码，对出现概率小的信号赋予长的码字，平均的结果，使视频数据流总的码字短，从而达到进一步压缩的目的。在复合编码器中，还有一些辅助信号。例如指示信号“发送/不发送”标志，其作用是告诉对方的---器，在一幅图像中，哪些宏块要发送，哪些宏块不发送。需要发送的宏块，又分帧内和帧间两种编码方式。帧内预测编码是利用一帧(一幅图像)内已经传送的相邻像素来求当前像素的预测值；帧间预测编码在前面已提到。
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无线---器在规定的失真度和额定输出功率条件下存在一定的工作频带宽度，即无线---器的低工作频率---工作频率之间有一个范围。无线---器实际的工作频率范围可能会大于定义的工作频率范围。
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首先，视频作为所谓较大的大数据，存取和交换都离不开压缩和解压。因此，背后的编---技术（及---）是被需要的，传输设备报价，短期不会被冷落。但是换个角度看，正是因为编---无处不在，高频和基础的特点，尽管逻辑上常常放在应用层，但技术下沉或者说---化的趋势很明显。---就不用说了，播放器大都调用芯片内置的硬---。编码方面，情况好一些，ntt，索喜（socionext）、富士通这些做编码芯片的厂商主要集中在领域。真正走量的互联网视频服务商大多还是用云+软编码的方式。不过如前面提到的，平台厂商有的趋势，视---输设备报价，intel和nvida就是代表。---是intel，本身就是云计算的主力平台，其新的cpu+fpga的计算平台值得期待，尽管现在主打ai对抗nivida。但视频方面不难推测，media sdk应该逐步支持到fpga层面。从这个---看，fpga/asic 做编---前景还是---的，适合于练内功的人，但就业口子不大，集中在少数几家。相比来说，软件编---门槛低，口子宽但变化快。
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