编解码器的离散余弦变换编码方法
离散余弦变换(DCT)编码所谓编码，更确切地说是压缩，即去掉一些多余的信息，保留必要的信息。利用这个相关性，首先把一幅完整内容的图像传到对方，后面的每幅画面，只需把不同的内容传过去，相同的内容就不再传到对方。对于预测编码的预测误差块，不直接进行编码，而是采取一种称为离散余弦变换编码方法，也称DCT变换法。换句话说，就是把图像数据(预测误差块)变换到频率域中进行编码，达到图像数据压缩的目的。这是因为，图像数据经过变换处理后，相邻像素之间的相关性下降，多余的信息大部分去掉不传送，将有用的且不相关的信息保留下来。采用DCT变换的另一因素是在频率域在进行编码时，受噪声的影响较小。
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编解码器的作用
读取与清除故障码：解码器可以完成及其故障码的读取功能，几率故障码的代码号、出现次数、出现时间的信息，并完成对故障码的清除工作。
执行器作动测试功能：用解码器对一些执行器，像喷油嘴、怠速电机、继电器、 电磁阀冷却风扇等进行人工控制，用以检测该执行器是否处于良好的工作状况。
示波器功能：在解码器的数据流功能中，很多传感器和执行器的信号是采用电压。
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编解码器
目前在尝试使用全新的技术对编码架构进行革新，比如人工智能，神经计算模型等。难在不同内容的视频，人对画质的感受是很implict的，从不好到好的刻度是不均匀和非线性的。做编码的都了解，视频编码基本结构（波形混合编码）在过去几十年都没怎么变化，主要在于预算、变换和熵编码三大部件（及零件）的不断替换和完善。近期，学界已经提出了一些用深度学习对HEVC进行编码提升的研究工作，不过大多集中在环内滤波或后处理方面，还是属于模块级提升，没有结构突破，无End to End 学习能力。FVC和AV1阵营普遍认为，短期内深度学习还是干不过人工fine tune的各种编码模式(算子)，还得继续潜伏一阵。
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