H.264官方中文版

本建议书|国际标准是由已有视频编码标准发展而来(H.261,H.262和H.263),以适应各种应用,如视 频会议,数字存储媒体,电视广播,互联网流式传输和通信等,对运动图像压缩比提出的更高要求,本编 码标准正是为了满足这种日益增长的需求而开发的。同时,本标准的设计也能够使编码图像能够以灵活的 方式在不同的网络环境中使用。使用本建议书|国际标准可使得运动图像能以计算机数据的形式被使用,并 能够存储在各种存储媒体上,在现有或未来网络中传送和接收,在现有或未来广播信道中分发。 本版本于2005年3月通过,包含的修改是对视频编码标准增加了四个简表,分别是高级,高级 10,高 级 4:2:2和高级 4:4:4,提高了视频质量能力,从而扩展了标准的应用的范围(如,通过包括支持更大范围 的图像样点精度和更高解析度的色度格式来实现)。另外,定义了补充数据的新类型,更进一步扩展视频 编码标准的适用性。最后,对已印刷版本中的若干错误进行了修正。本版本除了增强了视频编码能力以 外,还用来和联合研发的ISO/IEC 14496-10标准在技术上保持一致。 ITU-T H.264 建议书的勘误表1修改和更新了一些次要的方面,使之与于2005年4月通过的联合开发并 且技术一致的ISO/IEC 14496-10的最新版本的文本相一致。它还改正了一些次要错误,进行了一些必要的 澄清,并且定义了三个前面预留的幅型比标识符。

  • 2022-01-05
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电力用户侧大数据分析与并行负荷预测

随着智能电网、通信网络技术和传感器技术的发展,电力用户侧数据呈指数级增长、复杂程度增大,逐步构成了用户侧大数据。传统的数据分析模式已无法满足需求,迫切需要解决电力用户侧的大数据在分析与处理方面的难题。该文分析电力用户大数据的来源,针对电力用户侧大数据的数据量大、种类繁多与速度快等特点,指出电力用户侧的 大数据在数据存储、可用性、处理等方面面临的挑战。结合云计算技术提出一种电力用户侧大数据分析处理平台,将智能电表、SCADA 系统和各种传感器中采集的数据整合,并利用并行化计算模型 MapReduce 与内存并行化计算框架Spark 对电力用户侧的大数据进行分析。提出基于随机森林算法的并行负荷预测方法,将随机森林算法进行并行化,对历史负荷、温度、风速等数据进行并行化分析,缩短负荷预测时间和提高随机森林算法对大数据的处理能力。设计并实现基于 Hadoop 的电力用户侧大数据并行负荷预测原型系统,包括数据集群的管理、数据管理、预测分类算法库等 功能。采用不同大小的数据集对并行化随机森林算法进行负荷预测实验,实验结果表明,并行化随机森林算法的预测精度明显高于决策树的预测精度,且在不同数据集上预测精度普遍高于决策树的预测精度,能够较好的对大数据进行分析处理。

  • 2021-04-17
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