壓縮機FFT

㈠ 音頻壓縮原理

音頻壓縮的原理
轉自http://forums.dearhoney.idv.tw/viewtopic.php?t=24378

引用:
音訊資料因為其資料內容的特性，以傳統的壓縮法難達到很高的壓縮率，不過我們人耳並沒有無限的時間解析度和頻率解析度，其實原始的音樂訊號中包含了很多我們聽不到的資料，把這些對我們來講其實無意義的資訊給去掉，這樣就可以達到很高的壓縮率。這種利用人類 感官知覺的特性作的失真壓縮法，就叫做 perceptual coding。
人耳的生理結構，由外耳的耳殼收集外界的聲波到達中耳的耳膜產生震動，經由三塊小骨連接前庭窗傳入內耳，其中由於耳殼的內凹形狀，外耳道的長度和寬度.. 等等生理的構造，會對不同頻率產生共振升壓的效果，尤其是 2~5Khz 的頻率，會在這個過程中被放大。人耳聽覺頻率的范圍，大約是 20~20KHz，音量范圍則是 130dB SPL，大於 130dB 會產生痛苦的感覺，小於 0dB 則會被當成是靜音。如上所述，人耳對 2~5KHz 的頻率最敏感，越往高頻感覺越不敏銳，音量要超過一定的界限以上查能被我們人耳察覺，這個最低可以聽聞的界限，叫做 ATH（absolute threshold of hearing）。內耳的耳蝸有許多絨毛細胞，分別會對不同的頻率產生反應，將基底膜淋巴液的波動轉換成神經的電流訊號，傳達給大腦。也就是說耳蝸的作用就像一個頻譜分析儀，把聲波轉換成不同頻率的訊號，每一個特定位置的絨毛細胞會受特定頻率的刺激，但是當基底膜傳導波動時其鄰近周圍的絨毛細胞也會受到刺激。這也就是說如果有一個頻率的音量很大，在它附近同時有一個比較弱的頻率的話，比較弱的頻率的聲音就會被比較強的聲音給遮蔽掉，我們人耳沒有辦法分辦出有另一個比較弱的頻率的聲音存在。這個遮蔽的作用叫 frquency masking。另外從基底膜受到聲音震動到達穩定狀態，還有聲音結束後完全停止，中間都需要一段時間。所以如果有一個很大聲的聲音出現，在這個聲音開始之前，到這個聲音結束之後，有一段時間我們是聽不到其他聲音的，這種遮蔽效應，我們稱為 temporal masking，之前的叫 pre-masking，之後的叫 post-masking。
前面提到耳蝸就像一部頻譜分析儀，或者說像一個 band pass filter，會把聲音分成許多不同的次頻帶，每個頻帶里都有一個中心頻率，越往兩邊遮蔽的效果就越弱，在同一個頻帶裡面的頻率會互相影響，我們對他們的感知特性也十分的接近，這種人耳知覺特性的頻帶，我們稱為 critical band。critical band 的寬度並不是都相等的，低頻的部分比較窄，高頻的部分則比較寬，總共分成 26 個 critical band。
除了人耳的生理結構特性以外，大腦的作用也佔了一個很重要的角色。我們都知道音高是由基音決定，而音色是由泛音決定，我們很驚訝的發現，人類的大腦會自動補上基音，即使這個基音並不存在。譬如說電話的頻寬只有 300~3200Hz，但是當我們聽一個基音在 120Hz 的男性講電話的時候，我們還是可以聽出他的正確的音高，不會把男生聽成女生。大腦是如何運用復雜的計算去重建這個不存在的基音，我們目前尚無法得知。

經過長期的實驗和觀察，我們可將人耳的聽覺特性定性，建立一個人耳的聽覺模型，叫做 psychoacoustic model。有了這些對人耳知覺特性的了解，我們就可以根據這些理論來壓縮音訊資料，把我們聽不到的聲音去掉。
說是去掉，實際上是怎麼做的呢？
要將無限的連續的類比訊號轉變為有限的離散的數位資料，中間必須經過取樣和量化的手續。譬如說現在量化的位階只有 0~8 九個數字，每一個位階的間隔大小是一格，對一個 4.9 的訊號作量化，得到的數字是 5，和原來 4.9 相差 0.1，這個誤差叫做量化噪音。假設我們把量化的位階減少到 5 個，分別等於原來 0~8 的 0, 2, 4, 6, 8 這幾個數字，位階的間隔大小擴大變成二格，此時再對 4.9 量化，量化的結果是 4，誤差擴大到 0.9，也就是說量化的位階越少，量化的間隔就越大，量化噪音也就越大。
我們做一個實驗，把 16bit 的聲波檔轉為 8bit，當場丟掉一半的資訊，檔案也就小了一半，最簡單的失真壓縮不過我們觀察頻譜發現，減少量化的 bit 數產生的量化噪音，會造成全頻帶都水平上升一定雜訊，你如果聽這個 8bit 的聲波檔，會發現背景充滿沙沙沙的噪音，這就是因為量化誤差產生的量化噪音。
那我們會想，這樣全頻帶都減少一定的 bit 數太沒有效率，為什麼不把他分成好幾個頻帶（critical band），再根據人耳的心理聲學模型的遮蔽效應，對不同頻帶分配不同的 bit 數，讓各個頻帶產生的量化噪音低於遮蔽效應的曲線以下，這樣這些產生的量化噪音我們就聽不到，對知覺來說等於是無失真壓縮，這樣豈不更好？

所以我們就把壓縮的工作分成兩個部分，一個部分將原來的 PCM data 經過 band pass filter 分成好幾個 subband 次頻帶，另一個部分就是心理聲學模型，分析頻譜，找出遮蔽效應的曲線，然後根據這個曲線，對每個 subband 分別量化，決定分配的 bit 數，讓產生的量化噪訊低於遮蔽效應的曲線，使量化的失真不會被人耳聽到，這樣就大功告成了

然後接下來要說的就是這個最復雜的心理聲學模型是怎麼工作的.... ^^;

怎麼講一講變成這麼長 ^^;;
都還沒進入主題...
我是要解釋什麼是 scale factor，這個牽扯到量化的過程，還有 short block 和 long block，這個牽扯到心理聲學模型的判斷和 MDCT window 大小的轉換，主要目的是解決 pre-echo 的問題，結果越講越多... ><
看的人就忍耐一下吧... -_-;;;

前面說到心理聲學模型是如何工作的。ISO MPEG1 Audio 提供了兩個心理聲學模型，分別是 psychoacoustic model 1 和 2，model 2 比 model 1 要來得復雜，但是判斷的效果較好。兩個聲學模型可以用在任何一個 layer，layer 1~3（MPEG1 layer 3 = MP3）。不過我們通常是將 model 1 用在 MP1 和 MP2，model 2 用在 MP3。不過當然也有例外，譬如說有一個特殊版本的 toolame（壓 MP1, MP2 最好的 encoder）就是改用 model 2 的心理聲學模型而不用 model 1。
MPEG1 Audio 壓縮的時候一邊是用一個 polyphase filter bank，將 PCM data 分成好幾個"等寬的" subband 等待進一步量化壓縮，一邊是 psychoacoustic model，使用 512（MP1）或 1024（MP2/MP3）point（取 512/1024 個 sample 計算，或者說 window size=512/1024）的 FFT 轉換，將 PCM data 轉換到頻率域，進行頻譜分析。之所以另外使用 FFT 來分析，是因為 FFT 有比較好的頻率解析度，計算各個頻率的遮蔽效應時會比較精確。然後 psychoacoustic model 會將頻率按照 critical band（人耳聽覺特性的頻帶）分為好幾組，計算各個 critical band 的遮蔽曲線。在計算遮蔽曲線時，第一件要做的工作是區分哪些頻率的聲音是 tone，哪些頻率的聲音是 noise。為什麼要這麼區分呢？因為根據實驗發現這兩種聲音的遮蔽能力不一樣，noise 具有比 tone 更強的遮蔽效應。這邊會提到兩個名詞，一個是 TMN（Tone Mask Noise），tone 遮蔽 noise 的能力，單位是 dB，比較弱，另一個是 NMT（Noise Mask Tone），noise 遮蔽 tone 的能力，比較強。這兩個名詞很眼熟嗎？MP+/MPC 就有提供讓使用者修改這兩個參數的設定。調降這兩個參數，會減低 tone 和 noise 的遮蔽能力，整個遮蔽曲線會往下降，可以容忍的量化噪音就比較低，量化噪音必須減少，分配的 bit 數就必須增加，所以 MP+/MPC 調低這兩個參數，bitrate 會往上竄升，但是量化雜訊也會隨之減少。

在判斷哪些聲音是 tone，哪些聲音是 noise，model 1 和 model 2 採用不同的方法。model 1 是尋找區域范圍內，音量最大的頻率，把這個頻率當作 tone，因為 tone 通常是一定的區域范圍內音量最大的。其他剩下的部分就當成是 noise，加起來以一個單一的頻率代表。
model 2 的作法則不是去區分 tone 和 non-tone（noise），而是給每個頻率一個 tone index，由 0~1，index 數字越大，代表這個頻率越像 tone，根據這個 index 的比例大小，分別計算他們的遮蔽影響力，這樣是不是更精確呢。那要怎麼判斷某個頻率有多像 tone 呢？ model 2 是用 predict 的方法。predict 的意思是以現在的狀態，去預測下一個狀態是什麼。在這里 model 2 會儲存過去的兩個分析過的 window 頻譜，根據頻譜的變化，來判斷哪些頻率有多像 tone。因為 tone 的聲音會具有可預測性，前後的變化會有高度的關聯性，不會隨機的雜亂跳動。根據前後的頻譜變化，model 2 更可以准確的分辦出 tone 和 noise。

找出 tone 和 noise 以後，接著把不重要沒有意義的 tone/noise 去掉，譬如說兩個 tone 靠近，一強一弱，或是低於 ATH 絕對聽覺極限以下的 tone/noise，都可以把他去掉。然後計算剩下來的 tone/noise 的遮蔽效應，求出每個 critical band 的遮蔽曲線，最後在合並這些曲線，找出全體的遮蔽曲線。
實際上 psychoacoustic model 會計算一個數值，然後把這個數值傳給量化階段的程式，讓量化階段的程式知道這個頻帶可以允許的量化噪音是多少，該分配多少的 bit 數。這個傳給量化程式的參數叫做 SMR（Signal to Mask Ratio）。
很眼熟的名詞對不對
SMR=SNR-NMR
MP+/MPC/Lame 可以讓你自行設定 minimum SMR 的底線是多少。
前面提過，MPEG1 Audio 在分成好幾個 subband 准備做量化的時候，用的是"等寬"的 filter bank，這和我們人耳特性的 critical band 不同，由下圖可以看出，低頻的部分一個 subband，包含了好幾個 critical band。到了高頻的時候，好幾個 subband 包含在一個 critical band 裡面。這樣心理聲學模型計算出來的各個 critical band 的 SMR 要怎麼給呢？
model 1 是取 subband 涵蓋的范圍中，最小的 SMR。這麼做在低頻的時候，會將好幾個 critical band 的 SMR 取其最小的一個給 subband，因為 subband 包含了好幾個 critical band，如果用這幾個 critical band 中最大的 SMR，將會有部分頻率的遮蔽效應會估計錯誤，所以為了妥協，只好取最小的。高頻的時候則是好幾個 subband 共用一個 SMR。model 1 有一個致命傷，就是高頻的時候，前面我們說過 model 1 每個 critical band 的 noise 是以一個總和集中的頻率代表，現在這個 critical band 橫跨好幾個 subband，以這個中央代表的 noise 頻率計算出來的 SMR，就無法適用在每個 subband 裡面。（距離中央越遠的就越不正確）
model 2 低頻的時候取最小的 SMR，和 model 1 一樣，高頻的時候則是取 critical band 好幾個 SMR 的平均值給 subband。model 2 不用集中式的 noise，而是用 tone index 的方式來計算 tone 和 noise 的遮蔽效應，所以在高頻的時候會比 model 1 精確。

好了，心理聲學模型不能再講下去了，頭暈了... @_@

圖... 有機會再補 ^^;

終於進入主題了：MDCT 和 Quantization（量化）。
前面提到我們將 PCM data 分成好幾個 subband 等待心理聲學模型的判斷，做進一步的量化壓縮，這種壓縮法我們叫做 subband coding。這個 filter 我們用的是 polyphase filter bank，將 PCM data 分成 32 個等寬的 subband。這個 ployphase filter bank 有幾個缺點：
1. 它是有失真的 filter，也就是說，還沒有做會失真的量化步驟，經過 filtering 以後的 subsample 立刻將它還原回 PCM data，結果就已經和原來不一樣了。不過這個失真很小（小於 0.07dB）所以對品質不會有太大的傷害。
2. 它是等寬的頻帶，不符合人耳聽覺特性的 critical band，對後續量化階段的處理不利
3. 它的截止點平緩，所以當輸入頻率很靠近截止點的時候，相鄰的兩個 subband 會發生 aliasing（或者說 overlap，.....請看圖...有機會再補....-_-;;）

MP1 一個 frame 384 個 sample，MP2 和 MP3 用 1152 個 sample，而且 MP3 會將 polyphase filter bank 切出來的 32 個 subband 的 sample，再用 MDCT 轉換，進一步劃分成更細的頻帶，提高對頻率的解析度。這個將原本資料轉換到另一個空間之後再進行壓縮的方法，我們稱為 transform coding。因為MP3 混合了 subband filterbank 和 MDCT，所以我們把 MP3 的這個 filtering 的過程稱為 Hybird Filterbank。
MDCT 之後，可以運用 butterfly 的計算，消除 polyphase filter bank 產生的 aliasing。
不過成也 MDCT 敗也 MDCT，經過這個 MDCT 轉換之後，資料會完全喪失時間的資訊。什麼是喪失時間資訊？我們回頭來說 FFT。
做 FFT 計算的時候，window size 越大（取進來計算的 sample 越多），對頻率的分解能越強，頻率的計算越精確。但是這些 PCM data 的 sample 是照時間排列的，對 44.1KHz 的 PCM 一次取 32768 個 sample 進來計算，如果不用 overlap，則你的頻率解析度（ie. spectral line resolution）是 1.346Hz，而時間解析度只有 1sec * 32768/44100 = 743.04msec，你看不到小於 735.61msec 的頻率變化的過程。頻率解析度和時間解析度兩個量無法同時求得精確的值，時間越精確（取進來計算的 sample 越少），頻率解析就越差，頻率越精確（取進來計算的 sample 越多），時間解析就越差。
MP3 經由 polyphase filter bank 之後轉 MDCT 的過程如下
1. 1152 個 PCM sample 分成兩個部分，各 576 個 sample，稱為一個 granule。
2. 這 576 個 sample 送進 polyphase filter bank，輸出 32 sample（按頻率順序）x 18 組（按時間排序）
3. 重排為 18 個 sample（按時間排序）x 32 組（按頻率排序）
4. 每一組中的 18 個 sample 為時間順序，加上前面一次轉換的 18 個 sample，總共 36 個 sample 送進去做 MDCT 轉換（所以 MDCT window 有 50% 的 overlap 重疊）
5. 轉出來為 18 個 sepctral line（按頻率排序）x 32 組（按頻率排序）

好復雜嗎？ ^^;
總之 MDCT 轉換完以後，時間資訊就不見了（每一個都是 spectral line，都是頻率資訊，不過頻率資訊更細了）。
丟掉時間資訊會有什麼影響呢？
假設現在轉換的這一塊聲音區塊前面是很微弱的聲音，到後面突然出現音量急遽升高的情形，譬如說鼓手突然開始打鼓，這種波形我們稱為「attack」：突然拉起的波形。遇到這種情況心理聲學模型會很笨的認為這個區塊裡面有很強的 masker，可以提供很高的遮蔽曲線，所以可以允許較大的量化失真，因此量化的步驟就會給比較少的 bit。MDCT 一次轉換就是取 576 個 sample，這個 block 的長度，同時也就是時間的長度，所以一次死就死全部的 block，量化失真產生的 noise 會擴散到整個 block 的長度范圍（也就是時間范圍），所以前面聲音很微弱的區段，也會發生這些量化噪音，想當然爾，原來微弱的音量根本無法遮蔽掉這些量化噪音，如果後面大音量區段的 pre-masking 前遮蔽曲線也不夠遮蔽這些 noise，我們就會聽到這些量化噪音了，那麼心理聲學模型也就破功了。
這種壓縮瑕疵叫做 pre-echo。

這個道理類似 JPEG 圖檔的壓縮瑕疵，JPEG 一次轉換是拿 8x8 的區塊去做 DCT 轉換，遇到區塊內包含銳利的邊緣、線條（有很多的高頻成分）的時候，經過 DCT 轉換，高頻的量化失真會擴散到整個 8x8 的像素區塊，所以我們常常看到 JPEG 或 MPEG 檔案畫面上銳利線條的周圍（譬如說文字的周圍）會有那種斑斑點點，破碎的壓縮瑕疵，這就是因為一次死死全部，整個區塊都完蛋的關系。

MP+/MPC 因為不用 transform coding，不做 MDCT 轉換，所以他的 pre-echo 的問題比較小，觀察 MPC 壓出來的波形，幾乎看不到 pre-echo 的壓縮瑕疵。
一個相反的例子，MPEG2 AAC/MPEG4 AAC 完全不用 subband filterbank，直接做 MDCT 轉換（前置有一個 gain-control），不過 AAC 有一套對付 pre-echo 的 tool（或者叫 mole）叫做 TNS，可以用來解決 pre-echo 的問題。

這個，越扯越遠，寫不完了 ><
解決 pre-echo 的方法下次繼續....

㈡ 怎麼用fft快速傅立葉變換處理pcm，做到消去人聲

不需要用到FFT，左右聲道數據相減，就行了。因為一般來說，音樂在左右聲道不同而人聲相同。

㈢ 如何有效地無損壓縮二進制數據

基本的分為兩大類：有損和無損。
有損壓縮：主要是一些量化演算法，比如a率，u率，lloyds最優量化。
無損壓縮：主要是一些編碼演算法，比如子帶編碼，差分編碼，哈夫曼編碼等。
另外時頻變換雖然沒壓縮效果，但是是很好的壓縮工具，比如fft，dct等。
最後就是壓縮感知稀疏重建等。

㈣ 快速傅里葉轉化（FFT）中幅值圖的意義是什麼

http://wenku..com/view/3b5fe264f5335a8102d22076.html 同在找這個問題的解釋， 這個有點幫助

㈤ 示波器的FFT運算有什麼作用

示波器的FFT運算就是快速傅里葉變換，通過傅里葉變換可實現實現時域信號和頻域信號的轉換，展示出時域信號的頻率構成。每一個波形都可以被分解成不同頻率、幅值正弦波疊加，FFT運算得到的頻率點都是方波分出的諧波分量的頻率。

FFT運算功能的作用就是測試濾波器和系統的脈沖響應；分辨和定位雜訊干擾源，確定亂真輻射；分析抖動、諧波功率、EMI；由於FFT運算需進行大量的數據處理，所以很多示波器在進行FFT運算的時容易出現卡的現象。

㈥ 求助：實數序列FFT變換的C語言代碼

多謝兄台的分享mmxxrkyy 能率熱水器維修空氣能熱水器的原理是：通過壓縮機系統運轉工作,吸收空氣中熱量製造熱水。具體過程是：壓縮機將冷媒壓縮，壓縮後溫度升高的冷媒，經過水箱中的冷凝器製造熱水。熱交換後的冷媒回到壓縮機進行下一循環。櫻花熱水器維修在這一過程中，空氣熱量通過蒸發器被吸收導入水中，產生熱水。這樣的通過壓縮機空氣制熱的新一代熱水器。

㈦ 為什麼FFT和數字濾波器會成為數字信號處理的核心基礎內容應該是從應用方面來說，請高手指教。

1、FFT是應用極為廣泛，同時也是非常可靠的信號分解方法。信號處理的一個重要內容就是對信號進行分解，以便觀察信號有哪些分量，各分量又具有什麼樣的特徵。另外，很多新的信號處理方法都是以FFT為理論基礎的。
2、從應用的角度說，數字濾波器是對信號實現快速去噪、分檢的途徑。而且，濾波器是一個廣義的概念，對信號進行壓縮（解壓）的演算法也就是一種濾波器：比如圖像、視頻流。所以，數字信號處理中所介紹的濾波器設計的內容才成為核心內容。

㈧ FFT的用途有哪些

快速傅里葉變換（FFT）主要用於頻譜分析，將時域信號轉化為頻域信號，在故障診斷領域有廣泛的應用，因為每種故障有自己獨特的頻率成分，如質量不平衡表現為一倍頻較大，不對中表現為二倍頻較大，等等。此外，在濾波、圖象處理和數據壓縮等領域也有普遍應用。

㈨ 詳細介紹一下有關硬體術語的全稱

計算機英文術語完全介紹
1、CPU
3DNow!（3D no waiting）
ALU（Arithmetic Logic Unit，算術邏輯單元）
AGU（Address Generation Units，地址產成單元）
BGA（Ball Grid Array，球狀矩陣排列）
BHT（branch prediction table，分支預測表）
BPU（Branch Processing Unit，分支處理單元）
Brach Pediction（分支預測）
CMOS（Complementary Metal Oxide Semiconctor，互補金屬氧化物半導體）
CISC（Complex Instruction Set Computing，復雜指令集計算機）
CLK（Clock Cycle，時鍾周期）
COB（Cache on board，板上集成緩存）
COD（Cache on Die，晶元內集成緩存）
CPGA（Ceramic Pin Grid Array，陶瓷針型柵格數組）
CPU（Center Processing Unit，中央處理器）
Data Forwarding（數據前送）
Decode（指令解碼）
DIB（Dual Independent Bus，雙獨立匯流排）
EC（Embedded Controller，嵌入式控制器）
Embedded Chips（嵌入式處理器）
EPIC（explicitly parallel instruction code，並行指令代碼）
FADD（Floationg Point Addition，浮點加）
FCPGA（Flip Chip Pin Grid Array，反轉晶元針腳柵格數組）
FDIV（Floationg Point Divide，浮點除）
FEMMS（Fast Entry/Exit Multimedia State，快速進入/退出多媒體狀態）
FFT（fast Fourier transform，快速熱奧姆轉換）
FID（FID：Frequency identify，頻率鑒別號碼）
FIFO（First Input First Output，先入先出隊列）
flip-chip（晶元反轉）
FLOP（Floating Point Operations Per Second，浮點操作/秒）
FMUL（Floationg Point Multiplication，浮點乘）
FPU（Float Point Unit，浮點運算單元）
FSUB（Floationg Point Subtraction，浮點減）
HL-PBGA（表面黏著，高耐熱、輕薄型塑料球狀矩陣封裝）
IA（Intel Architecture，英特爾架構）
ICU（Instruction Control Unit，指令控制單元）
ID（identify，鑒別號碼）
IDF（Intel Developer Forum，英特爾開發者論壇）
IEU（Integer Execution Units，整數執行單元）
IMM（Intel Mobile Mole，英特爾移動模塊）
Instructions Cache（指令緩存）
Instruction Coloring（指令分類）
IPC（Instructions Per Clock Cycle，指令/時鍾周期）
ISA（instruction set architecture，指令集架構）
KNI（Katmai New Instructions，Katmai新指令集，即SSE）
Latency（潛伏期）
LDT（Lightning Data Transport，閃電數據傳輸匯流排）
Local Interconnect（局域互連）
MESI（Modified，Exclusive，Shared，Invalid：修改、排除、共享、廢棄）
MMX（MultiMedia Extensions，多媒體擴展指令集）
MMU（Multimedia Unit，多媒體單元）
MFLOPS（Million Floationg Point/Second，每秒百萬個浮點操作）
MHz（Million Hertz，兆赫茲）
MP（Multi-Processing，多重處理器架構）
MPS（MultiProcessor Specification，多重處理器規范）
MSRs（Model-Specific Registers，特別模塊寄存器）
NAOC（no-account OverClock，無效超頻）
NI（Non－Intel，非英特爾）
OLGA（Organic Land Grid Array，基板柵格數組）
OoO（Out of Order，亂序執行）
PGA（Pin-Grid Array，引腳網格數組，耗電大）
PR（Performance Rate，性能比率）
PSN（Processor Serial numbers，處理器序列號）
PIB（Processor In a Box，盒裝處理器）
PPGA（Plastic Pin Grid Array，塑料針狀矩陣封裝）
PQFP（Plastic Quad Flat Package，塑料方塊平面封裝）
RAW（Read after Write，寫後讀）
Register Contention（搶占寄存器）
Register Pressure（寄存器不足）
Register Renaming（寄存器重命名）
Remark（晶元頻率重標識）
Resource contention（資源沖突）
Retirement（指令引退）
RISC（Reced Instruction Set Computing，精簡指令集計算機）
SEC（Single Edge Connector，單邊連接器）
Shallow-trench isolation（淺槽隔離）
SIMD（Single Instruction Multiple Data，單指令多數據流）
SiO2F（Fluorided Silicon Oxide，二氧氟化硅）
SMI（System Management Interrupt，系統管理中斷）
SMM（System Management Mode，系統管理模式）
SMP（Symmetric Multi-Processing，對稱式多重處理架構）
SOI（Silicon-on-insulator，絕緣體矽片）
SONC（System on a chip，系統集成晶元）
SPEC（System Performance Evaluation Corporation，系統性能評估測試）
SQRT（Square Root Calculations，平方根計算）
SSE（Streaming SIMD Extensions，單一指令多數據流擴展）
Superscalar（超標量體系結構）
TCP（Tape Carrier Package，薄膜封裝，發熱小）
Throughput（吞吐量）
TLB（Translate Look side Buffers，翻譯旁視緩沖器）
USWC（Uncacheabled Speculative Write Combination，無緩沖隨機聯合寫操作）
VALU（Vector Arithmetic Logic Unit，向量算術邏輯單元）
VLIW（Very Long Instruction Word，超長指令字）
VPU（Vector Permutate Unit，向量排列單元）
VPU（vector processing units，向量處理單元，即處理MMX、SSE等SIMD指令的地方）
2、主板
ADIMM（advanced Dual In-line Memory Moles，高級雙重內嵌式內存模塊）
AMR（Audio／Modem Riser；音效／數據機主機板附加直立插卡）
AHA（Accelerated Hub Architecture，加速中心架構）
ASK IR（Amplitude Shift Keyed Infra-Red，長波形可移動輸入紅外線）
ATX（AT Extend，擴展型AT）
BIOS（Basic Input/Output System，基本輸入/輸出系統）
CSE（Configuration Space Enable，可分配空間）
DB（Device Bay，設備插架）
DMI（Desktop Management Interface，桌面管理介面）
EB（Expansion Bus，擴展匯流排）
EISA（Enhanced Instry Standard Architecture，增強形工業標准架構）
EMI（Electromagnetic Interference，電磁干擾）
ESCD（Extended System Configuration Data，可擴展系統配置數據）
FBC（Frame Buffer Cache，幀緩沖緩存）
FireWire（火線，即IEEE1394標准）
FSB（Front Side Bus，前置匯流排，即外部匯流排）
FWH（ Firmware Hub，固件中心）
GMCH（Graphics & Memory Controller Hub，圖形和內存控制中心）
GPIs（General Purpose Inputs，普通操作輸入）
ICH（Input/Output Controller Hub，輸入/輸出控制中心）
IR（infrared ray，紅外線）
IrDA（infrared ray，紅外線通信介面可進行區域網存取和檔共享）
ISA（Instry Standard Architecture，工業標准架構）
ISA（instruction set architecture，工業設置架構）
MDC（Mobile Daughter Card，移動式子卡）
MRH-R（Memory Repeater Hub，內存數據處理中心）
MRH-S（SDRAM Repeater Hub，SDRAM數據處理中心）
MTH（Memory Transfer Hub，內存轉換中心）
NGIO（Next Generation Input/Output，新一代輸入/輸出標准）
P64H（64-bit PCI Controller Hub，64位PCI控制中心）
PCB（printed circuit board，印刷電路板）
PCBA（Printed Circuit Board Assembly，印刷電路板裝配）
PCI（Peripheral Component Interconnect，互連外圍設備）
PCI SIG（Peripheral Component Interconnect Special Interest Group，互連外圍設備專業組）
POST（Power On Self Test，加電自測試）
RNG（Random number Generator，隨機數字發生器）
RTC（Real Time Clock，實時時鍾）
KBC（KeyBroad Control，鍵盤控制器）
SBA（Side Band Addressing，邊帶定址）
SMA（Share Memory Architecture，共享內存結構）
STD（Suspend To Disk，磁碟喚醒）
STR（Suspend To RAM，內存喚醒）
SVR（Switching Voltage Regulator，交換式電壓調節）
USB（Universal Serial Bus，通用串列匯流排）
USDM（Unified System Diagnostic Manager，統一系統監測管理器）
VID（Voltage Identification Definition，電壓識別認證）
VRM （Voltage Regulator Mole，電壓調整模塊）
ZIF（Zero Insertion Force，零插力）
主板技術
技嘉
ACOPS: Automatic CPU OverHeat Prevention System（CPU過熱預防系統）
SIV: System Information Viewer（系統信息觀察）
盤英
ESDJ（Easy Setting Dual Jumper，簡化CPU雙重跳線法）
浩鑫
UPT（USB、PANEL、LINK、TV-OUT四重界面）
晶元組
ACPI（Advanced Configuration and Power Interface，先進設置和電源管理）
AGP（Accelerated Graphics Port，圖形加速介面）
I/O（Input/Output，輸入/輸出）
MIOC（Memory and I/O Bridge Controller，內存和I/O橋控制器）
NBC（North Bridge Chip，北橋晶元）
PIIX（PCI ISA/IDE Accelerator，加速器）
PSE36（Page Size Extension 36－bit，36位頁面尺寸擴展模式）
PXB（PCI Expander Bridge，PCI增強橋）
RCG（RAS/CAS Generator，RAS/CAS發生器）
SBC（South Bridge Chip，南橋晶元）
SMB（System Management Bus，全系統管理匯流排）
SPD（Serial Presence Detect，內存內部序號檢測裝置）
SSB（Super South Bridge，超級南橋晶元）
TDP（Triton Data Path，數據路徑）
TSC（Triton System Controller，系統控制器）
QPA（Quad Port Acceleration，四界面加速）
3、顯示設備
ASIC（Application Specific Integrated Circuit，特殊應用集成電路）
ASC（Auto-Sizing and Centering，自動調效屏幕尺寸和中心位置）
BLA（Bearn Landing Area，電子束落區）
CRC（Cyclical Rendancy Check，循環冗餘檢查）
CRT（Cathode Ray Tube，陰極射線管）
DDC（Display Data Channel，顯示數據信道）
DFL（Dynamic Focus Lens，動態聚焦）
DFS（Digital Flex Scan，數字伸縮掃描）
DIC（Digital Image Control，數字圖像控制）
Digital Multiscan II（數字式智能多頻追蹤）
DLP（digital Light Processing，數字光處理）
DOSD（Digital On Screen Display，同屏數字化顯示）
DPMS（Display Power Management Signalling，顯示能源管理信號）
DQL（Dynamic Quadrapole Lens，動態四極鏡）
DSP（Digital Signal Processing，數字信號處理）
EFEAL（Extended Field Elliptical Aperture Lens，可擴展掃描橢圓孔鏡頭）
FRC（Frame Rate Control，幀比率控制）
LCD（liquid crystal display，液晶顯示屏）
LCOS（Liquid Crystal On Silicon，硅上液晶）
LED（light emitting diode，光學二級管）
L-SAGIC（Low Power-Small Aperture G1 wiht Impregnated Cathode，低電壓光圈陰極管）
LVDS（Low Voltage Differential Signal，低電壓差動信號）
MALS（Multi Astigmatism Lens System，多重散光聚焦系統）
MDA（Monochrome Adapter，單色設備）
MS（Magnetic Sensors，磁場感應器）
Porous Tungsten（活性鎢）
RSDS（Reced Swing Differential Signal，小幅度擺動差動信號）
Shadow Mask（陰罩式）
TDT（Timeing Detection Table，資料測定表）
TICRG（Tungsten Impregnated Cathode Ray Gun，鎢傳輸陰級射線槍）
TFT（thin film transistor，薄膜晶體管）
VAGP（Variable Aperature Grille Pitch，可變間距光柵）
VBI（Vertical Blanking Interval，垂直空白間隙）
VDT（Video Display Terminals，視頻顯示終端）
VRR（Vertical Refresh Rate，垂直掃描頻率）
4、視頻
3D（Three Dimensional，三維）
3DS（3D SubSystem，三維子系統）
AE（Atmospheric Effects，霧化效果）
AFR（Alternate Frame Rendering，交替渲染技術）
Anisotropic Filtering（各向異性過濾）
APPE（Advanced Packet Parsing Engine，增強形幀解析引擎）
AV（Analog Video，模擬視頻）
Back Buffer（後置緩沖）
Backface culling（隱面消除）
Battle for Eyeballs（眼球大戰，各3D圖形晶元公司為了爭奪用戶而作的競爭）
Bilinear Filtering（雙線性過濾）
CG（Computer Graphics，計算機生成圖像）
Clipping（剪貼紋理）
Clock Synthesizer（時鍾合成器）
compressed textures（壓縮紋理）
Concurrent Command Engine（協作命令引擎）
Center Processing Unit Utilization(中央處理器佔用率)
DAC（Digital to Analog Converter，數模傳換器）
Decal（印花法，用於生成一些半透明效果，如：鮮血飛濺的場面）
DFP（Digital Flat Panel，數字式平面顯示器）
DFS: Dynamic Flat Shading（動態平面描影，可用作加速）
Dithering（抖動）
Directional Light（方向性光源）
DME: Direct Memory Execute（直接內存執行）
DOF（Depth of Field，多重境深）
dot texture blending（點型紋理混和）
Double Buffering（雙緩沖區）
DIR（Direct Rendering Infrastructure，基層直接渲染）
DVI（Digital Video Interface，數字視頻介面）
DxR（DynamicXTended Resolution，動態可擴展解析度）
DXTC（Direct X Texture Compress，DirectX紋理壓縮，以S3TC為基礎）
Dynamic Z-buffering（動態Z軸緩沖區），顯示物體遠近，可用作遠景
E-DDC（Enhanced Display Data Channel，增強形視頻數據信道協議，定義了顯示輸出與主系統之間的通訊信道，能提高顯示輸出的畫面質量）
Edge Anti－aliasing（邊緣抗鋸齒失真）
E-EDID（Enhanced Extended Identification Data，增強形擴充身份辨識數據，定義了計算機通訊視頻主系統的數據格式）
Execute Buffers（執行緩沖區）
environment mapped bump mapping（環境凹凸映射）
Extended Burst Transactions（增強式突發處理）
Front Buffer（前置緩沖）
Flat（平面描影）
Frames rate is King（幀數為王）
FSAA（Full Scene Anti－aliasing，全景抗鋸齒失真）
Fog（霧化效果）
flip double buffered（反轉雙緩存）
fog table quality（霧化表畫質）
GART（Graphic Address Remappng Table，圖形地址重繪表）
Gouraud Shading（高洛德描影，也稱為內插法均勻塗色）
GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理器）
GTF（Generalized Timing Formula，一般程序時間，定義了產生畫面所需要的時間，包括了諸如畫面刷新率等）
HAL（Hardware Abstraction Layer，硬體抽像化層）
hardware motion compensation（硬體運動補償）
HDTV（high definition television，高清晰度電視）
HEL: Hardware Emulation Layer（硬體模擬層）
high triangle count（復雜三角形計數）
5、音頻
3DPA（3D Positional Audio，3D定位音頻）
AC（Audio Codec，音頻多媒體數字信號編譯碼器）
Auxiliary Input（輔助輸入介面）
CS（Channel Separation，聲道分離）
DS3D（DirectSound 3D Streams）
DSD（Direct Stream Digital，直接數字信號流）
DSL（Down Loadable Sample，可下載的取樣音色）
DLS-2（Downloadable Sounds Level 2，第二代可下載音色）
EAX（Environmental Audio Extensions，環境音效擴展技術）
FM（Frequency Molation，頻率調制）
FR（Frequence Response，頻率響應）
FSE（Frequency Shifter Effect，頻率轉換效果）
HRTF（Head Related Transfer Function，頭部關聯傳輸功能）
IAS（Interactive Around-Sound，互動式環繞聲）
MIDI（Musical Instrument Digital Interface，樂器數字介面）
NDA（non-DWORD-aligned ，非DWORD排列）
Raw PCM: Raw Pulse Code Molated（元脈碼調制）
RMA（RealMedia Architecture，實媒體架構）
RTSP（Real Time Streaming Protocol，實時流協議）
SACD（Super Audio CD，超級音樂CD）
SNR（Signal to Noise Ratio，信噪比）
S/PDIF（Sony/Phillips Digital Interface，索尼/飛利普數字介面）
SRS（Sound Retrieval System，聲音修復系統）
Super Intelligent Sound ASIC（超級智慧音頻集成電路）
THD+N（Total Harmonic Distortion plus Noise，總諧波失真加噪音）
QEM（QSound Environmental Modeling，QSound環境建模）
WG（Wave Guide，波導合成）
WT（Wave Table，波表合成）
6、RAM&ROM
ABP（Address Bit Permuting，地址位序列改變）
ATC（Access Time from Clock，時鍾存取時間）
BSRAM（Burst pipelined synchronous static RAM，突發式管道同步靜態內存）
CAS（Column Address Strobe，列地址控制器）
CCT（Clock Cycle Time，時鍾周期）
DB（Deep Buffer，深度緩沖）
DDR SDRAM（Double Date Rate，雙數據率SDRAM）
DIL（al-in-line）
DIMM（Dual In-line Memory Moles，雙重內嵌式內存模塊）
DRAM（Dynamic Random Access Memory，動態隨機內存）
DRDRAM（Direct RAMbus DRAM，直接RAMbus內存）
ECC（Error Checking and Correction，錯誤檢查修正）
EEPROM（Electrically Erasable Programmable ROM,電擦寫可編程只讀存儲器）
FM（Flash Memory，快閃記憶體）
FMD ROM （Fluorescent Material Read Only Memory，熒光質只讀存儲器）
PIROM（Processor Information ROM，處理器信息ROM）
PLEDM（Phase-state Low Electron（hole）-number Drive Memory）
RAC（Rambus Asic Cell，Rambus集成電路單元）
RAS（Row Address Strobe，行地址控制器）
RDRAM（Rambus Direct RAM，直接型RambusRAM）
DIMM（RAMBUS In-line Memory Moles，RAMBUS內嵌式內存模塊）
SDR SDRAM（Single Date Rate，單數據率SDRAM）
SGRAM（synchronous graphics RAM，同步圖形隨機儲存器）
SO-DIMM（Small Outline Dual In-line Memory Moles，小型雙重內嵌式內存模塊）
SPD（Serial Presence Detect，串列存在檢查）
SRAM（Static Random Access Memory，靜態隨機內存）
SSTL-2（Stub Series Terminated Logic-2）
TSOPs（thin small outline packages，超小型封裝）
USWV（Uncacheable，Speculative，Write-Combining非緩沖隨機混合寫入）
VCMA（Virtual Channel Memory architecture，虛擬信道內存結構）
7、磁碟
AAT（Average access time，平均存取時間）
ABS（Auto Balance System，自動平衡系統）
ASMO（Advanced Storage Magneto-Optical，增強形光學內存）
AST（Average Seek time，平均尋道時間）
ATA（AT Attachment，AT擴展型）
ATOMM（Advanced super Thin-layer and high-Output Metal Media，增強形超薄高速金屬媒體）
bps（bit per second，位/秒）
CSS（Common Command Set，通用指令集）
DMA（Direct Memory Access，直接內存存取）
DVD（Digital Video Disk，數字視頻光碟）
EIDE（enhanced Integrated Drive Electronics，增強形電子集成驅動器）
FAT（File Allocation Tables，文件分配表）
FDBM（Fluid dynamic bearing motors，液態軸承馬達）
FDC（Floppy Disk Controller，軟盤驅動器控制裝置）
FDD（Floppy Disk Driver，軟盤驅動器）
GMR（giant magnetoresistive，巨型磁阻）
HDA（head disk assembly，磁頭集合）
HiFD（high-capacity floppy disk，高容量軟盤）
IDE（Integrated Drive Electronics，電子集成驅動器）
LBA（Logical Block Addressing，邏輯塊定址）
MBR（Master Boot Record，主引導記錄）
MTBF（Mean Time Before Failure，平均故障時間）
PIO（Programmed Input Output，可編程輸入輸出模式）
PRML（Partial Response Maximum Likelihood，最大可能部分反應，用於提高磁碟讀寫傳輸率）
RPM（Rotation Per Minute，轉/分）
RSD（Removable Storage Device，移動式存儲設備）
SCSI（Small Computer System Interface，小型計算機系統介面）
SCMA（SCSI Configured Auto Magically，SCSI自動配置）
S.M.A.R.T.（Self-Monitoring, Analysis and Reporting Technology，自動監測、分析和報告技術）
SPS（Shock Protection System，抗震保護系統）
Ultra DMA（Ultra Direct Memory Access，超高速直接內存存取）
LVD（Low Voltage Differential）
Seagate硬碟技術
DiscWizard（磁碟控制軟體）
DST（Drive Self Test，磁碟自檢程序）
SeaShield（防靜電防撞擊外殼）
8、光碟機
ATAPI（AT Attachment Packet Interface）
BCF（Boot Catalog File，啟動目錄文件）
BIF（Boot Image File，啟動映射檔）
CDR（CD Recordable，可記錄光碟）
CD-ROM/XA（CD－ROM eXtended Architecture，只讀光碟增強形架構）
CDRW（CD-Rewritable，可重復刻錄光碟）
CLV（Constant Linear Velocity，恆定線速度）
DAE（digital Audio Extraction，資料音頻抓取）
DDSS（Double Dynamic Suspension System，雙懸浮動態減震系統）
DDSS II（Double Dynamic Suspension System II，第二代雙層動力懸吊系統）
PCAV（Part Constant Angular Velocity，部分恆定角速度）
VCD（Video CD，視頻CD）
9、列印機
AAS（Automatic Area Seagment?）
dpi（dot per inch，每英寸的列印像素）
ECP（Extended Capabilities Port，延長能力埠）
EPP（Enhanced Parallel Port，增強形並行介面）
IPP（Internet Printing Protocol，網際網路列印協議）
ppm（paper per minute，頁/分）
SPP（Standard Parallel Port，標准並行口）
TET（Text Enhanced Technology，文本增強技術）
USBDCDPD（Universal Serial Bus Device Class Definition for Printing Devices，列印設備的通用串列匯流排級標准）
VD（Variable Dot，變點式列印）
10、掃描儀
TWAIN（Toolkit Without An Interesting Name，協議）

㈩ 有損壓縮演算法

基本的分為兩大類：有損和無損。
有損壓縮：主要是一些量化演算法，比如a率，u率，lloyds最優量化。
無損壓縮：主要是一些編碼演算法，比如子帶編碼，差分編碼，哈夫曼編碼等。
另外時頻變換雖然沒壓縮效果，但是是很好的壓縮工具，比如fft，dct等。
最後就是壓縮感知稀疏重建等。
由於信息丟失意味著在誤差和比特率之間進行一些權衡，我們首先考慮失真度量---例如，平方誤差。本文引入了不同的量化器，每個量化器都具有不同的失真行為。許多有損數據壓縮演算法開發的數學基礎是隨機過程的研究。

介紹：

當圖像直方圖相對平坦時，使用無損壓縮技術（例如，霍夫曼編碼，算術編碼，LZW）的圖像數據的壓縮比較低。對於需要更高壓縮比的多媒體應用中的圖像壓縮，通常採用有損方法。在有損壓縮中，壓縮圖像通常與原始圖像不同，但在感知上與原始圖像近似。為了定量描述近似值與原始數據的接近程度，需要某種形式的失真度量。

失真測量：

失真度量是一種數學量，它使用一些失真標准指定近似值與其原始值的接近程度。在查看壓縮數據時，很自然地會根據原始數據和重建數據之間的數值差異來考慮失真。 然而，當要壓縮的數據是圖像時，這樣的度量可能不會產生預期的結果。

例如，如果重建的圖像與原始圖像相同，只是它被向右移動一條垂直掃描線，那麼普通的人類觀察者將難以將其與原始圖像區分開，因此可以得出結論：失真很小。 然而，當以數字方式執行計算時，由於重建圖像的各個像素的大的變化，我們發現大的失真。問題是我們需要一種感知失真的測量，而不是一種更天真的數值方法。然而，對感知扭曲的研究超出了本書的范圍。

在已經定義的許多數值失真度量中，我們提出了圖像壓縮中最常用的三種。如果我們對平均像素差異感興趣，則經常使用均方誤差（MSE）。 它被定義為