分布式视频编码演讲稿（精选五篇）

第一篇：分布式视频编码演讲稿

参考《分布式视频编码-答辩.ppt》

分布式视频编码演讲稿

1.各位老师好，我毕业论文的题目是，分布式视频编码中WZ帧编码技术研究。分布式视频编码是一种新兴的编码技术，它和传统编码技术不同，传统的视频编码技术基本都是，编码端 比较复杂，解码端比较简单。而分布式编码的编码端比较简单，解码端则比较复杂。2.为了达到这个目的，学术界提出了很多实现方案，在这些方案之中，最为著名的，是斯坦福大学研究小组提出的分布式编码方案。就像图中所示，整个视频序列被划分为关键帧和WZ帧，它们使用两个独立的系统进行编码。关键帧使用传统的帧内编码方法传输，它主要负责生成高质量的边信息，边信息是分布式视频编码里的新概念，它实际上就是，需要解码的WZ帧的估计信息。

比如，像上面这幅图中所示，第一帧和第四帧为关键帧，中间的第二帧和第三帧为WZ帧。关键帧首先传输到解码端，也就是第一帧和第四帧，然后两个关键帧使用某种算法生成第二帧和第三帧的估计数据，这个估计数据就可以被称为边信息。

再来看一下WZ帧的传输，它的处理比较复杂，因为WZ帧的编解码算法决定了整个系统的压缩效率和传输质量。

WZ帧首先要进行DCT变换，然后对DCT系数做量化，最后进行信道编解码，信道码可以使用turbo码或者是LDPCA码，LDPCA码的效果较好。和传统的信道编解码不同，分布式编码的编码端只需要将编码后的校验位，传输到解码端就可以了。然后，解码端利用自己估计好的边信息，以及传输获得的校验位就可以进行纠错解码了。这个WZ帧的传输系统就是我毕业论文的研究内容了。3.在这个方案中，我们还可以看到，为了能够更好的去除图像的空间冗余，使用的是DCT变换。在传统编码领域，我们知道，除了DCT变换，还有另外一种选择，就是小波变换。下面这幅图就是小波变换的分布式编码架构，从图中可以看出，两种方案不同的地方只是，一个使用DCT，一个使用小波。从前人的研究成果来看，这两种主流架构，在码率压缩方面都比较差，而且它们都不适应传输带宽不稳定的环境。4.为了解决这些问题，我提出了两种方法。一种是高频填充方法，它在一定程度上解决了码率的问题。另外一种是分级编码的思想，它可以让系统工作在不稳定的带宽环境中。那么，我的研究内容也包括两块，一块是将这两种方法应用在，基于DCT的WZ帧编码系统中，另一块是，将它们应用在基于小波的WZ帧编码系统中。5.首先来介绍一下高频填充方法，在基于DCT变换的分布式编码系统中的应用。DCT变换之后，整幅图像会被划分为高低频信息，其中LL区为低频区，LH、HL区为高频区，HH为甚高频区。图中 左边为待解码的WZ帧的高低频信息，右边是边信息的高低频信息，刚才已经说过，边信息实际上就是解码端为WZ帧做的估计。高频填充方法就是指用边信息的高频区来填充WZ帧的高频区。具体来说，就是用边信息的HH、LH、HL区来填充WZ帧相应的高频区。

我们可以假设一下，如果这种方法可行的话，系统的码率就会降低到原来码率的1/4，因为，这个时候需要传输的只是LL低频区。6.下面来证明一下这种方法的可行性。表3-1和表3-2是foreman图像和coastguard图像的，DCT变换系数的统计特性。包括高低频系数的均值，方差和能量。foreman图像运动较为缓慢，coastguard图像运动较为剧烈。从表中可以看出，图形的低频信息包含了图像90%的能量，高频信息含有的能量非常低。从人眼的角度来说，低频信息也远比高频信息要重要。另外，还可以看出，高频信息的平均值非常接近于零。7.根据这些分析，我提出了四种不同的填充方法。HH填充边信息HH填充零值 HH/HL/LH填充边信息HH/HL/LH填充零值

8.然后我对这四种填充方法进行了对比，在对比他们的效果之前，我要说明一下，我做实验使用的边信息生成的方法是，关键帧复制法，这种方法就是将WZ帧的前一个关键帧作为边信息，就像图中，如果要解码第二帧，那么就将第一帧关键帧作为边信息。还有一点需要说明一下，人眼可以接受的解码质量必须在30dB以上，因为在这种情况下，人眼比较难分辨出两幅图像的差距。9.下面来看一下foreman图像的填充结果。我们可以得出结论，对于这种运动比较缓慢的图像，四种填充方法都是可以接受的，因为它们都超过了30dB。另外，对比一下码率就知道，最好的填充方法是，HH/HL/LH填充边信息，它的码率是1/4。10.再来看一下，coastguard图像的填充结果。只有两种方法超过了30dB，HH填充零值或者边信息。而且这两种方法的填充效果几乎一样，码率也一样。所以，这两种方法都行。11.为了能够说明这种方法的可行性，我又做了几组视频。前三个视频属于那种运动比较缓慢的，所以它们的填充方法，和foreman类似，最后那个bus图像，它的运动比较剧烈，所以 就用coastguard图像的填充方法。从它们的实验结果上来看，效果还是可以的。12.刚才已经把高频填充方法介绍完了，下面来介绍一下分级编码。分级编码一般会根据间隔的度来划分，粗间隔的分级编码和精细间隔的分级编码，我在这里使用的精细间隔的分级编码。然后我用高频填充方法和分级编码方法构造了，新的WZ帧传输架构。就像图中所示。编码端按照从低频到高频的顺序，依次向解码端传输信息，传输到一定程度之后，就不在传输了，然后解码端就利用边信息或者零值直接填充剩下的部分。需要说明一下，为了能够体现出我的实验成果，所以在边信息生成算法上，我使用了最简单的关键帧复制法。13.来看一下实验结果。横轴是码率，纵轴是图像的解码质量。左边是foreman的实验结果，右边是coastguard的实验结果。两幅图像的实验结果基本类似。从图中可以看出改进的架构在解码效果上基本相当于H.263+ 帧内解码的水平。低于H.264 帧内解码的水平。14.这是在200kbps信道带宽的情况下，图像的解码质量。foreman的解码质量要更好一些。15.下面来介绍一下，基于小波的WZ帧编码架构。我们知道，DCT变换易于产生块效应，而小波变换就没有这样的问题。从图中也可以看出来。基于小波的WZ帧编码架构和基于DCT变换的架构基本类似。16.那么我也用了同样的方法来改进这个架构。高频填充方法和分级编码思想。简化小波计算方法的计算效率很高，比较适合应用于WZ帧编码。WZ帧在经过小波运算之后，也会形成类似的高低频系数。其中，LLL和LLH可以被视为低频信息，类似于DCT变换后的LL区。H2和LH可以被视为高频区，类似于DCT变换后的LH和HL区。H区是甚高频区，类似于这里的HH区。17.和基于DCT的架构一样，填充方法有四种，H填充边信息H填充零值 H/H2/LH填充边信息 H/H2/LH填充零值

18.这是foreman图像的填充效果。从这个图中可以看出，效果最好的还是H2/LH/H填充零值，此时，码率只有1/8,图像的解码质量大于在32dB左右。20.这是coastguard的填充效果。这个实验效果，与之前所做的所有实验都不一样，之前的实验，都是填充边信息比填充零值要好，而这里，出现了，高频的H区填充零值比填充边信息更好。高频的H2区和LH区则是填充边信息比零值更好的情况。我认为出现这种情况的原因是：coastguard图像变化太快，使得边信息的H高频区与WZ帧的H高频区之间的相关性较小。于其填充边信息，不如什么都不填。21.所以，接下来我又做了一个实验，引入一种混合的填充方法。H填充零+H2/LH填充边信息，然后与之前的方法做了对比，从实验结果来看，这种方法的填充效果最好。图像的解码质量大约在31dB左右，码率只有1/8。22.讨论完高频填充方法，再来看一下，分级编码。这个比较简单，和刚才所说的基于DCT的架构一样使用就可以了。当信道传输能力有限时，就少传一些高频信息，然后在解码端使用零值或者边信息直接填充。新的架构就像图中所示。与基于DCT的编码架构基本一致。23.最后来看一下，新架构的实验效果。总的来说，改进的基于小波的WZ帧编码架构，它的解码效果大致相当于H.264帧内编码的水平。他要比之前介绍的基于DCT的改进架构要更好。24.这是在200kbps信道带宽的情况下，图像的解码质量。foreman的解码质量要更好一些。25.总结一下论文的成果，通过我的改进，基于DCT的WZ帧编码方案在解码质量上大致相当于H.263+帧内编码的水平。而基于小波的WZ帧编码方案，在解码质量上基本可以达到H.264帧内编码的水平。

第二篇：分布式视频编码技术研究

分布式视频编码技术研究

摘要：对于视频压缩领域，分布式编码是一种新出现的应用机制，是基于20世纪70年代Slepian和Wolf以及Wyner和Ziv提出的信息理论而建立的。分布式视频编码技术与传统编码技术相比，从原理到实现方法上都是全新的。本文在介绍分布式编码基本原理的基础上，着重介绍了分布式视频编码技术各个环节的最新研究进展，并对发展趋势进行了展望。

关键词：

分布式视频编码

有损编码

错误恢复

Abstract：For video compression distributed video coding is a new paradigm, which is based on the information theory established in 1970’s by Slepian,Wolf and Wyner,Ziv.Compared with traditional video coding standard, distributed video coding is a radical departure.Based on the introduction of distributed coding principles, this paper reviews the advances of fundamental building blocks of distributed

video coding, and the future development is pointed out.Key words: Distributed video coding

lossy compression error resilient

1引言

传统的视频编码标准,如MPEG和H.26X等,采用的都是不对称编码方式,编码器端隐含一个解码器。编码端的主要步骤包括变换，量化，熵编码，相应的解码过程，以及运动估计和运动补偿。因此编码端的复杂度远远高于解码端，尤其是运动估计和运动补偿占用了大量的资源，使编码端的复杂度在解码端的5 至10倍以上。这种不对称的编码方式对于广播，流媒体的点播等服务是非常合适的，因为这些领域的工作方式是一次压缩多次播放。近年来随着“普适计算”（Pervasive Computing）概念的提出, ”无所不在的计算”已经成为计算机发展的大趋势。在这种背景下，越来越多的移动视频录制设备加入到了网络中，如监控系统中的无线视频探测头，便携式视频摄像机，无线PC相机等。这些设备都需要进行现场的视频编码，并把码流传送到一个中心节点，如监控室的中央处理机，进行解码播放。这些应用领域中编码设备比较简单，而解码设备拥有较多的资源可以进行复杂的计算，与传统视频编码标准适用的场景恰恰相反。

MPEG和H.26x等传统的视频编码标准在发展的过程中一直遵循一个模式,就是由编码器负责信源统计特性的充分利用,作为一个基本原则这很少被质疑过。然而通过只在解码端进行信号统计特性的利用同样可以进行有效的压缩编码。这个令人惊异的发现来自20世纪70年代建立的信息理论，即Slepian和Wolf建立的分布式无损编码理论以及Wyner 和Ziv建立的使用解码端辅助信息(Side Information)的有损编码理论。根据以上理论建立的机制被统称为分布式编码算法。

[1]2 分布式编码的信息论基础

传统的图像编码存在两种形式的压缩方法，一种是有损压缩[2]，一种是无损压缩，无损压缩是有损压缩的基础，有损压缩往往是在无损压缩的基础上加上通过附加一个优化的量化器而实现的。分布式编码的信息论原理同样有两种形式，即无损分布式编

码的Slepian-Wolf理论[3]和使用解码端辅助信息(Side Information)的有损分布式编码Wyner-Ziv理论。其中，Wyner-Ziv理论是分布式视频编码技术的主要理论依据,为了纪念二人对信息论的贡献,这种视频编码机制又被称为Wyner-Ziv Video Coding。

2.1分布式无损信源编码

分布式压缩指的是编码两个独立的任意序列；每个具有分离的编码器，每一个编码器发送一个独立的码流到一个独立的解码器；该解码器联合解码所有的码流并且计算统计相关，如图1所示。

假设两个统计相关独立同分布的无限长随机序列X 和Y，在传统的熵编码和解码可以达到RYH(Y)和RXH(X)的码率, H(X)和H(Y)为X 和Y 的熵。有趣的是, 联合解码具有更好的率失真性能（独立编码）[4]。对于编码长序列，如果满足对于恢复X和Y的残差错误概率足够小，Slepian-Wolf 理论建立码率区域

RXRYH(XY,)

RXH(X|Y),RYH(X|Y)

在此可以发现, RX + RY 可以达到联合信息熵H(X,Y)。

在图2中的A 点，对X 编码的码率为RX =H(X)，而对Y进行压缩时所需要的码率仅为RY = H(Y |X)。同样在B 点，对Y编码的码率为RY =H(Y)，而对X 进行压缩时所需要的码率仅为RX =H(X |Y)。这就是在解码端具有边信息的无损信源编码问题的理论。

2.2 分布式有损信源编码

对于在解码端具有边信息有损信源编码问题Wyner和Ziv给出了其码率界。给定失真D下的码率记为为

RX|Y(D)； 另外，将两边都能得到边信息Y时的率失真函数记

WZRY|X(D)RY|X(D),D0RY|X(D)。在文献[2]中Wyner和Ziv证明，而且给出当失真的度量为均方误差, Y服从独立高斯分布,X=Y+U, U也服从独立高斯分布且与Y独立时WZRY|X(D)RY|X(D),D0。对于一般信源, 在均方误差度量下, 其码率损失小于0.5bit/ sample,在汉明距度量下码率损失小于0.22 bit。Gastpar对多信源的Wyner-Ziv编码进行研究并给出了相应的理论界。分布式视频编码关键技术

分布式编码是在视频压缩领域的一个新框架, 基于Slepian-Wolf和Wyner-Ziv的理论。近年来, 人们也着手于实际编/解码系统的开发，熵编码、量化和变换。

3.1 Slepian-Wolf编码器

虽然Slepian-Wolf的理论产生于20世纪70年代, 但是它却是在最近几年才获得了实际的应用。三十年前人们就明白Slepian-Wolf编码非常接近于信道编码, 可以使用一个系统信道编码传输校验位。在解码端, 可以连接校验位和边信息Y, 并且执行纠错解码。如果X、Y非常相似, 只需要传输少许校验位和重要的压缩结果。需要强调的是这个方法并不执行前向纠错来保护信道传输的错误, 而是使用一个虚拟的相关信道来获取X 和边信息Y的统计关[6]

[5]。

另一种编码实现方法, 即将序列X分为陪集, 编码端发送X所属的陪集索引, 接收端通过选择陪集中与边信息Y最可能的码字。可以看出两种解释是相同的, 在校验位的解释下，发送一个二进制的行矢量

XPXP,G为系统线性块编码的生成矩阵,在陪集的解释下,发送伴随阵S = XH, H 是线性块码C的校验矩阵。如果P = H, 传输的码流是相同的。

可以使用Turbo码来实现Slepian-Wolf编码器。由于Turbo码的良好性能, 这种方法能够很好接近Slepian-Wolf给定的编码界。之后, Liveris等人采用LDPC(low-density paritycheck)码来实现Slepian-Wolf编码器。仿真结果表明它比当时所有的turbo码的压缩性能都好, 更能接近理论限。后来他们又使用IRA(irregular repeat accumulate)码进行实验, 也得到了很好的结果。另外, Lan、Liveris、Naryanan、Xiong 和Georghiades对多信源的Slepian-Wolf编码问题进行了研究。

3.2 量化技术及Wyner-Ziv编码器

因为图像的失真度基本上是由量化器决定的, 所以对于视频编码而言, 量化器是非常关键的一个环节。由于分布式编码中, 解码器的动作是整个编码系统结构的核心, 这不同于传统的编码器端决定图像质量的工作方式。分布式编码中的量化器无法直接继承传统图像视频编码技术中的量化器设计方法。在Slepian-Wolf编码的基础上, Wyner-Ziv 编码机制有了很大进展, 对于重建边信息的初步量化器设计目的来自于信息论证。在特定情况下, 线性编码和嵌入式格子, 接近Wyner-Ziv 的率失真函数。特别是当信源和边信息是联合高斯的情况, 构成了分布式编码中量化器设计的理论基础。

通常情况下, 认为Wyner-Ziv编码器由一个量化器和一个Slepian-Wolf组成。量化器将信号空间分为单元, 不相连的子单元影射到相同的量化索引Q, 它由固定码率的局部最优 Lloyd算法、Wyner-Ziv矢量量化器设计。量化器的设计用于理想Slepian-Wolf编码器编码量化的索引, 码率估算依赖于量化索引和边信息, 使Slepian-Wolf编码器的块长与量化器维数分离。这是实际系统的基本要求。对于高码率, 在特定的情况下, 最优量化是格子量化, 分离的量化单元不需要影射到同一个索引。在编码端不具有边信息的情况下, 它是渐进无性能损失的。

在Wyner-Ziv编码器的设计实现上,Zanir等人给出的嵌套线性/格形码可以达Wyner-Ziv界。嵌套格形码的实现由Servetto中给出。Xiong等人通过嵌入量化器加Slepian-Wolf构成Wyner-Ziv编码器, 后来又使用TCQ(trellis-coded quantization)构成Wyner-Ziv编码器, 两种方法都能逼近理论界。此外, 可以使用Lbyd算法设计量化器加上Slepian-Wolf编码器实现Wyner-Ziv编码。

3.3 联合解码和运动补偿

为了获得更高的压缩效率, 可以在解码端进行运动补偿。传统的运动补偿编码可以在这里采用。例如,CRC可以用于解码端的运动补偿, Viterbi解码对一系列运动补偿预测块进行操作, 每一个具有不同的运动矢量, 每个解码版本的CRC和传送的CRC 进行比较选用。另外一种方法由Stanford完成, 即发送一个鲁棒的hash码字来辅助解码端估计运动。目前, 本文的hash 简单地由量化的DCT系数的小子集组成, 在低延迟系统使用前一帧产生边信息。因为hash比原数据小, 所以允许将上帧的hash存储到内存。对于当前帧的每个块, 计算对应的鲁棒hash的相邻帧距离。如果超过一定距离,则发送hash 数据和Wyner-Ziv 位。在hash的基础上, 解码端执行一个运动搜索来产生最优的边信息块, 量化系数的hash码能修正Turbo解码的相应概率, 因此进一步减少了校验位的码率。Hash 也能在重建时用于精简。这非常近似于通用的Slepian-Wolf编码的相关信道。

3.4 码率控制

Wyner-Ziv的码率控制由当前帧和边信息的统计相关特性来决定。编码算法本身并不需要改变, 码率随信道的统计特性而变化。每个帧需要多少码率的传输是灵活的, 因为边信息是在解码端获取而不是在编码端获取。

码率控制解决的方法之一： 完全依赖于解码端的反馈信息； 解码端将决定最优编码速率并反馈给编码端。解码端使用相关信道估计算法将预测码率传输给编码端。

在解码端进行码率控制, 明显降低了编码端的负担； 反馈允许解码器在产生边信息方面具有很大的灵活性；从简单的拷贝帧的机制到非常复杂的运动补偿； 基于对象的分割或多帧预测；一个精确的边信息, 需要很少的码率。因此整个系统性能的改善只与解码器有关系。这与传统的视频编码方式是有区别的。

这种方法有两个比较明显的缺点：首先需要一个反馈信道，这会造成延迟； 统计特性估计和解码过程都是在线执行。因此这种算法不适宜于低复杂度的设备应用。

另外一个码率控制方式是使用一些在编码端的估计, 如PRISM。编码端存储前一帧, 基于帧差的能量;每个块分为不同的编码模式, 具有不同的码率, 帧差过小, 则不编码；在这两种模式中间是不同的伴随阵和不同的码率, 取决于估计的统计相关。运动估计在解码端没有, 可以降低解码复杂度；边信息的精度不影响码率, 但是会影响重建的信号质量。

[8]

[7]4 两种分布式视频编码的仿真实现及分析

本文对空间域Wyner-Ziv视频编码和频域Wyner-Ziv视频编码算法分别加以仿真实现,并且和H.263的帧间编码和顿内编码进行比较。本文采用的turbo编码器码率为4/5,生成矩阵34342M2,4,8,16[1,(1DDD)/(1DD)]为。通过对量化级数的调整,产生出不同的输出码率,从而获得不同的压缩率。关键帧K采用H.263的帧内编码, 它和Wyner-Ziv 帧S的编码顺序为“K-S-S-S”, 即每2个关键帧K之间有3个Wyner-Ziv帧S。H.263的编码器为 TMN8,选取Carphone和Salesman两个标准序列,其图像格式为QCIF(176X144),编码帧数为100帧(25fps)。仿真实验的结果如图3所示

图3 空间域和频域Wyner-Ziv视频编码仿真结果

从上述的仿真实验结果可以看出, 分布式视频编码在相同编码复杂度的情况下, 其压缩效率要明显高于传统的帧内编码, 但和传统的帧间编码相比尚有较大差距。频域Wyner-Ziv,视频编码效率比空间域Wyner-Ziv算法平均高1.5dB以上, 这是因为频域Wyner-Ziv编码算法在编码端对当前帧进行DCT变换,变换后的低频分量和高频分量独立编码, 压缩了图像信号的空间冗余度,提高了编码效率。结论和研究展望

本研究对于探索新的视频编码技术、解决传统视频编码仅在编码端进行信源统计所遇到的编码复杂度高等问题, 具有重要的理论意义和实用价值。为了降低编码端的复

杂度，分布式视频编码采用帧内编码帧间译码，将视频帧分为关键帧与Wyner-Ziv帧，关键帧是使用H.264/AVC进行编码，在译码端使用已译码的关键帧产生边信息，并将边信息作为辅助信息来实现当前Wyner-Ziv帧的编码。与传统的视频编码相比，分布式视频编码在编码效率方面存在一定的差距，并目_译码端的复杂度较高，因此如何提高分布式视频编码的编码效率与降低译码端的复杂度是本文的主要研究内容。

为了提高分布式视频编码的效率，可以使用编码模式选择机制、较好的信道编码机制与较好的边信息产生方法。在我们提出的编码端码率控制算法中，在编码端使用编码模式选择机制来通过产生边信息与当前帧之间的相关性来选择合适的编码模式，从而提高分布式视频编码的效率。

为了降低译码端的复杂度，本文提出了一种不使用反馈信道的编码端码率控制算法。大多数的分布式视频编码使用反馈信道在译码端执行码率控制，使用反馈信道会增加译码端的复杂度并会带来一些时延，为了克服这些缺陷，我们在编码端对码率进行控制，在编码端产生一个低复杂度的边信息来对译码端产生的边信息进行估计，从得到译码过程中错误概率的估计值，使用该估计值来为前帧分配合适数目的校验位。

本文对分布式视频编码的理论基础、关键技术进行了研究，并给出了新的解决方案，但是还有更深入的研究有待进行，如：本文使用了比较典型的运动补偿帧内插法来产生边信息的，该方法产生边信息的质量较好，但是它需要的计算量较大，因此如何产生一个质量好并且计算量小的边信息是我们未来工作的一个研究方向。

本文主要是基十像素域的分布式视频编码框架上对分布式视频编码进研究的，下一步我们可以研究应用十基十像素域的分布式视频编码与PRISM视频编码下相应的解决方案。

6、参考文献

[1] Baoguo Du and Hong Shen, A Novel Reconstruction Approach for Pixel-Domain Distributed Video Coding.(Accepted by ICFCC 2010).[2] Wang H S, Cheung N M and Ortega A.2006.A framework for adaptive scalable video coding using Wvner-Ziv techniques[ J ] EURASIP Journal on Applied Signal Processing, [3] Xu Q and Xiong Z.2006.Layered Wyner-Ziv video coding [J].IEEE Transactions on ImageProcessing, 15(12): 3791-3803.[4] Zamir R.1996.The rate loss in the Wvner-Ziv problem }J}.IEEE Transactions on InformationTheory, 42(6): 2073-2084.[5] 杜保国 沈鸿 对分布式视频编码若干关键技术的研究 2010.[6] 干宗良 朱秀昌分布式视频编码技术的研究现状及其展望 2007.[7] 房胜

钟玉琢.分布式视频编解码技术的研究进展2005.[8]张前进，郭雷.分布式视频编码关键技术及研究进展，2007.

第三篇：班级视频演讲稿范文

大家好，我是主持人xxx。今天我们的话题是：我喜欢你。

喜欢，是一种羞涩的眷恋；喜欢，是一种互动的热情；喜欢，是那份不用太多言语却并不尬的相伴。喜欢，就是喜欢，没有太多理由。

现在我想把属于我们数学系x年x班的那份甜美与大家分享。

在它的扉页，我们写下了一句亘古不变的话：我喜欢你。

我喜欢这份厚重，我喜欢这片洁静，我喜欢这张笑脸，我喜欢这份可爱，这份甜蜜。

总少不了思考时微索的眉宇，总少不了没完没了的严肃和沉郁，总少不了挑战后无忧无虑的快乐，总少不了闲暇后匆匆的脚步，总少不了每次小聚后期许下一次的邂逅，总少不了节日里寄上我们小小的祝福。

还记得我们军训前的誓言吗，还记得在夜幕下我们的努力奋斗吗，还记得我们逼迫教官，让他开口放歌的场景吗，还记得我们偷偷他记录下这段视频吗。

说我喜欢你不难，难的是如何去做，才是真的喜欢。

你们收到过这样的礼物吗？你们也这样呐喊过吧。你们留意过他们拼搏时的专注吗？你们徒手彩绘过吗？还有我们的整蛊，还有我们的小小奖状，还有我们献血站的留影，还有我们烈士陵园的驻足，还有，女生节。

我能用数学来解析你我的关系吗？

我是函数，你是定义域

没有你，我毫无意义

我是数集，你是我的元素。

没有你，我永远只是个空集。

我是坐标中的直线，你是我的斜率

没有你，我找不到方向

你是我的诱导公式。

没有你，我永远不会灵活变通。

你是我的充要条件

没有你，推不出我没有我，推不出你

你是我的通项公式。

没有你，我永远无法认清自己。

你是我的线性回归方程。

没有你，我永远只是一些迷途的散点，没有主心骨。

你是我的单调递增函数。

我的快乐一天胜过一天。

你是我的标准型

沒有你,我什么都毫无价值

综上所述，我们会一直一直在一起，是吗？

点点滴滴，我们一起走过。

当故事开始的时候，就不必再询问花期，当故事开始的时候，就不必再疑问结局，当我们已经出发的时候，就不必再担心风雨兼程。在穿梭的人群中，我们走到了一起，像苍穹铭刻雄鹰，像彩虹铭刻雨露。无论是黄昏下，还是艳阳天，我们，相伴相依。

下次的主题是：爱的主旋律，我是主持人xxx，再见。

第四篇：拼音编码

汉字信息处理与汉字输入法练习题

一、判断题

1．在DOS操作系统中，无法进行汉字处理。()2．在汉字系统中，我国国标汉字一律是按拼音顺序排列的。()3．在各种不同的计算机系统中，汉字都是采用两字节代码作为机内码。()4．在Windows中，只要选择汉字输入法中的“输入中文符号”，则在“中文半角”状态下

也可输入如顿号、引号、句号等全角的中文标点符号。()5．操作系统命令、程序代码的关键字必须采用半角字符。()6．输入汉字的编码方法有很多种，输入计算机后，都按各自的编码方法存储在计算机内部，所以在计算机内部处理汉字信息相当复杂。()7．在输入法属性对话框中，提供了添加输入法、删除输入法、设置输入法的热键和缺省启

动语言功能。()8．智能ABC使用灵活，速度快，容易学习，但是只能使用拼音输入汉字。()9．微软拼音输入法可使用笔形、声调来减少汉字重码，提高输入速度。()10．只要会写，就可用五笔字型输入汉字，因而五笔字型适合让小学生学习。()

二、填空题

1．汉字信息处理过程分为汉字()、加工处理和输入3个阶段。2．汉字“西”的区位码为“4687”，其中的位码是()。3．把汉字区位码的区码和位码分别转换成十六进制数后，加上十六进制数()，即得 到汉字国标码，把汉字区位码的区码和位码都加上十六进制数()，即得到汉字内码。

4．与GB2312-80对应的汉字机内码的字节值大于()H。5．为了满足需要，我国在GB2312-80的基础上制定了扩展的国标码，简称()。6．以汉字()编码的输入法比较适合于“看打”为主的专业录入人员，而以()编码的输入法适合于“想打”和“听打”的人员。

7．Windows提供了软键盘功能，以方便用户输入各种特殊符号。要在屏幕上弹出软键盘，应先()，然后在弹出的菜单中选择相应的软键盘。8．要安装或卸除某种中文输入法，应先启动“控制面板”，再使用其中的()功能。

9．在使用拼音输入汉字时，可用键盘上的()键翻页前后查找。10．用拼音或五笔字型输入汉字，字母键必须是()状态。

三、单选题

1．汉字国标码(GB2312-80)把汉字分成 等级。A，常用字、次常用字、罕见字三个 B．简化字和繁体字两个

C．一级汉字、二级汉字共两个

D．一级汉字、二级汉字、三级汉字共三个 2．输入汉字时，计算机的输入法软件按照„一—一—将输入编码转换成机内码。A．字形码 B．国标码 C．区位码 D．输入码 3．计算机存储和处理文档的汉字时，使用的是

A．字形码 B．国标码 C．机内码 D．输入码

4．在汉字字模库中，16×16点阵字形码用 个字节存储一个汉字。A．48 B．32 C．64 D．72 5．重码是指同一个编码对应一 个汉字。A．多 B．3 C．2 D．1 6．五笔字型码属于

A．音形混合码 B．双拼码 C．全拼码 D．形码

7．在“全角”方式下，显示一个ASCII字符要占用 个汉字的显示位置。A．半 B．1 C．2 D．3 8．汉字的国标码由两个字节组成，每个字节的取值均在十进制 范围内。A．33-126 B．0-127 C．161-254 D．32-127 9．在输入中文时，下列的 操作不能进行中英文切换。

A．用鼠标左键单击中英文切换按钮 B．用十空格键 C．用语言指示器菜单 D．用十空格键

10．在缺省情形下，选用中文输入法后，可以用 实现全角和半角的切换。A．按键 B．按+圆点键 C．按+空格键 D．按+空格键 *11．以下使用十六进制表示的两个连续的存储单元的内容，其中 一定不是汉字编

码。

A．B1A1H B．1234H C，BBBBH D．ABCDH 12．—F列汉字输入法中，输入法不存在重码。

A，区位码 B．自然码 C．智能ABC D．~笔字型 13．当从打印机或者显示器输出汉字时，必须

A．根据汉字的机内码在字模库中查找对应的字形点阵(字形码)，并通过驱动程序转变

为具体的操作

B．根据汉字的机内码，通过驱动程序转变为具体的操作 C．根据汉字的国标码即可产生字形点阵，直接打印和显示 D．根据汉字的输入法编码即可产生字形点阵，直接打印和显示

14，假定一个汉字字形用16X16点阵表示，一个英文字母字形用8X8点阵表示，以下关于

存储开销的说法中，正确的是

A．存储一个汉字字形和一个英文字母字形的所占字节数的比值为8：1 B．存储一个汉字字形和一个英文字母字形的所占字节数的比值为4：1 C．存储一个汉字字形和一个英文字母字形的所占字节数的比值为2：1 D，存储一个汉字字形和一个英文字母字形的所占字节数的比值为1：4 15，从计算机键盘输入英文字母可以直接敲击对应的字母键，而输入汉字时则需要设计输入

编码，最主要的原因是

A．汉字的字形比英文复杂

B．汉字不是拼音文字

C．汉字的字数比英文的单词个数多 D．计算机的键盘设计时没有考虑汉字输入问题 答案

一、判断题

1．错 2．错 3．错 4．对 5．对 6．错 7．对 8．错 9．错 10．错

二、填空题

1．输出 2．87 3．20 80 4．AO 5．GBK 6．字形 语音 7．右击汉字输入状态框的软键盘按钮 8．键盘属性 9．<－>和<＝> 10．小写

三、单选题

1．C 2．D 3．C 4．B 5．A 6．D 7．B 8．A 9．D 10．C

11．B 12．A 13．A 14．B 15．D

第五篇：编码教案

编码教案

教学目标: 1.通过了解身份证号码的含义,体会编码编排的特性及其应用的广泛性,从而初步学会编码.2.通过了解编码编排的含义,培养自己编码的能力.在探索编码含义的过程中，培养搜集信息的能力和观察比较的能力。

3.通过编码的应用体会到数学与生活的密切联系，从而培养应用意识和实践能力。

教学准备：

1.收集有关数字与编码的生活实例。

2.课前让学生通过调查收集一些身份证号码，并上网查询有关身份证编码方面的知识。

教学过程：

一、游戏激趣，引入新课。

师：首先我们来玩个游戏，数字1代表男生站起，数字2女生站起，3代表大家都不站起。明白了么？看看谁的反应快，开始！

师：刚才在游戏中老师用数字表示了什么信息？生活中哪些数字会表示信息？我们把这样的数字组合叫做编码。（板书课题）

二、探索交流，学习新知

（1）提问激趣，了解学生，师：（出示课件）除了邮政编码，我们日常生活中还有很多常见的编码，一定也包含了很多信息如身份证号码，请看这个人的身份证，你了解到了什么信息？ 师：这么准确，你是怎么了解到这些信息的？

师：（出现照片）是谁啊？同学们，这个身份证号码代表了老师，那别人还能用这个号码么？问什么？（2）探索身份证号码的秘密。1.合作探索。

师：每个人都有自己的身份证，请大家拿出自己搜集到的身份证号码。（学生汇报调查的身份证号码，教师板书）

师：小组合作，比较一下，你发现了什么相同点？发现了什么不同点？ 身份证号码有15位和18位之分，身份证号码的一些数字是相同的。师：看来在身份证号码中可能还隐藏着什么秘密。师：请各组同学汇报了解到的有关身份证号码的知识，教师穿插提问，并适时板书：

（1）前两个数字表示省份。师：你还知道别的省的代码么？（2）第3、4位上的两个数字表示所在的城市。（3）第5、6位的两个数字表示户籍所在的县（区）。

（4）第7—12位或新号码（7—14位）上的数字表示这个人的出生年、月、日。师：为什么7月用07表示而不直接用7呢?(月份要用两位数表示，还有10—12月的)日期要用几位数表示呢？为什么？如1号要用01表示。

师：为什么出生年份要改用四位数字？（因为如果不用四位数，那1岁和100岁的人就有可能重号，而我们知道一个身份证号码只能代表一个人）（5）年、月、日后面的两个数字表示户籍所在的派出所。

（6）旧身份证的第15位，新身份证的第17位表示某人的性别。（单数表示男性，双数表示女性）

（7）师：新版身份证的最后一个数字是校检码，也有说是个人信息码。个人信息码分写师“0,1,2┄┄9、10”共11个数字，党校验码为“10”时，为了保证公民身份证号码为18位，所以用“X”表示，因此有的身份证的最后一位是“X”。

师：为什么要把表示出生年份的数字从两位改为四位？ 师：如果有一对双胞胎，怎么区分他们的身份？ 2.小结

师：看来大家课前的调查很仔细，对身份证的编排有了很详细的认识，请你们归纳一下，18位身份证号码的编排从左向右主要包含了哪几种信息？每种信息有几个数字？

学生汇报，教师板书：地址码+出生年月码+顺序码+校验码 师：对于身份证，大家还有什么疑问么？ 师：身份证号码要表达的一级既然可以用文字表达，那为什么还要用编码来表示呢？

师：这么几个简简单单的数字就可以反映出一个人这么多的信息，说明它非常简明、科学。