H.264AVC码率控制优化算法
H.264/AVC 码率控制优化算法
1
H.264/AVC 码率控制优化算法?
袁武 1，林守勋 2，牛振东 1，罗海勇 2，张勇东 2 （北京理工大学计算机科学技术学院，北京，100081）
2
1
（中国科学院计算技术研究所，北京，100080）
E-mail: yuanwu@https://www.wendangku.net/doc/9c12198244.html,; sxlin@https://www.wendangku.net/doc/9c12198244.html,; zniu@https://www.wendangku.net/doc/9c12198244.html,, yhluo@https://www.wendangku.net/doc/9c12198244.html,; zhyd@https://www.wendangku.net/doc/9c12198244.html,
摘要 本文提出了一种新颖的编码特性预测机制，较为充分地利用了视频信源的时空相关性，改进 了率失真建模的有效性； 利用 Lagrangian 优化理论推导出两种率失真优化的位分配方案， 并实现了 相应的码率控制算法，即线性模型算法和二次模型算法。大量实验数据表明：线性模型算法和二次 模型算法的编码效率基本上相同，而前者的码率控制能力稍优于后者；和 H.264/AVC 参考软件中 所采用的 JVT G012 码率控制算法相比，两种新算法在获得更高编码效率的同时，能够更加准确地 控制输出码率。 关键词：码率控制；位优化分配； 关键词：码率控制；位优化分配；H.264/AVC
Efficient Rate Control Schemes for H.264/AVC
Wu Yuan, Shouxun Lin, Zhendong Liu, Haiyong Luo, Yongdong Zhang (Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (CAS), Beijing 100080, China) Abstract In this work, a novel coding characteristics prediction scheme is presented to improve R-D modeling, by exploiting spatio-temporal correlations. Two different approaches to the problem of optimum bit allocation at a macroblock-by-macroblock basis are achieved, one of which is developed on a modified MPEG-4 Q2 rate model and the other on a linear rate model. Extensive experiments show that the linear scheme is a bit more accurate than the quadratic one while they achieve similar coding performance. It’s also shown that both the two schemes significantly exceed JVT G012, the current standardized RC scheme. Keywords Rate Control, Optimum Bit Allocation, H.264/AVC 1 简介 码率控制技术是影响视频编码器编码效率 的关键因素之一，其主要任务就是有效地控制
?
本课题得到国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金(2007AA12Z239)、国家自然科学基金(40501057） 、霍英东基
金会优秀青年教师资助项目(91101)及教育部2006年新世纪优秀人才计划等项目的资助。
2
视频编码器，使其输出码流的大小满足传输信 道实际带宽的限制，并且，尽可能获得最优的 解码图像。鉴于码率控制技术的重要性，它一 直是视频编码技术研究领域中的热点问题，目 前比较有名的算法主要有 MPEG-2 TM-5[1]、 MPEG-4 VM8[2]以及 H.263 TMN-8[3]等。 一般而言， 我们可以把码率控制算法的主要 功能可以分解为两个步骤，第一步就是所谓的 “位分配（Bit Allocation）”,即把有限的带宽分配 到图像组（GOP） 、帧以及宏块等图像单位上； 第二步就是计算量化参数（QP） ，以使实际输出 码率和目标码率基本一致。码率控制优化算法 的设计目标就是要实现位优化分配以及输出码 率的精确控制，其关键在于建立精确的率失真 数学模型[4]。 作为最新一代的视频编码技术国际标准， H.264/AVC 以编码结构复杂和计算复杂度增加 的代价， 换取了比其他标准较高的编码效率[5]。 在 H.264/AVC 编码器的参考软件实现中，采用 了 Lagrangian 编码器控制技术对编码预测（帧 内\间预测）进行优化计算，它需要量化参数作 为控制参数[6]。这种要求对码率控制算法的设 计施加了较大的影响，这是因为量化参数的计 算依赖于率失真模型，而残余图像的统计信息 是率失真建模的重要参数，其只能在编码预测 之后才能获得。这就形成了在 H.264/AVC 技术 研究中比较有名的因果矛盾问题。 目前，适用于 H.264/AVC 的码率控制算法 主 要 有 JVT-F086[7] 和 JVT-G012[8] 。 在 JVT-F086 的控制过程中，可能需要进行迭代的 编码处理，它首先利用预测技术选择量化参数
-2-
进行编码处理，然后根据编码效果决定是否需 要调整量化参数再次进行编码处理，其计算复 杂度较高。而且，JVT-F086 采用了比较简单的 TM-5 码率模型，对输出码率的控制存在较大的 误差。 在 JVT-G012 中则采用了 MPEG-4 Q2 码率 模型，可以根据信源特征及时地调整模型参数， 预测误差较小。为了获取残余图像的编码统计 信息， JVT-G012 根据历史信息， 利用线性 MAD 模型预测当前未编码图像块的编码复杂度。和 JVT-F086 相比， JVT-G012 仅需要进行一次编码 处理，计算复杂度较低；而且，其实验数据也 进 一 步 表 明 ， JVT G012 的 编 码 效 率 优 于 JVT-F086。但是，JVT-G012 尚存在一些不足： 其一、未充分利用编码特性的时空相关性，率 失真模型的预测误差较大；其二、在宏块之间， 简单地按照编码复杂度的比例分配带宽，没有 实现优化的位分配，编码性能还存在较大提升 空间。 针对 JVT-G012 的这些不足，本文提出了一 系列的改进措施。首先利用时空相关性改进率 失真建模的准确性；然后，利用 Lagrangian 优 化技术，针对二次码率模型和线性码率模型， 分别推导出优化的位分配方案。实验数据充分 表明，两种新算法的编码效率基本相同，而线 性模型算法的码率控制能力稍强；和 JVT-G012 相比，两种新算法都具有更高的编码效率，对 输出码率的控制更加精确。本文的部分成果已 经 在 国 际 著 名 期 刊 IEEE Transaction on CSVT[9][10]上发表。 本文组织结构如下： 第二部分介绍编码特性
H.264/AVC 码率控制优化算法
-3-
预测机制；在第三部分，建立编码特性的数学 模型，包括头信息码率模型，编码复杂度模型， 残余图像码率模型和图像失真模型；在第四部 分，根据 Lagrangian 优化技术，从理论上导出 位优化分配算法；在第五部分，简要地说明码 率控制算法的实现过程；第六部分对实验及实 验结果进行分析；文章最后一部分对全文进行 总结。 2 编码特性预测机制 在 VM-8 以及 JVT-G012 等码率控制算法中， 一般都采用了相邻图像块率失真相关性较高的 统计假设，并根据该假设，利用回归分析技术 建立率失真模型，然后利用所得到的模型预测 未编码图像块的率失真特性。该类算法的效能 主要取决于率失真模型的有效“建立”及有效“使 用”，也就是是否建立了比较精确的率失真模 型，是否能够根据图像块的实际特性选择合适 的模型进行预测。 回归分析技术是数学统计建模中的更新模 型参数的常用办法，其有效性依赖于样本数据 的数量和质量，因此，利用回归技术建立率失 真模型，其有效性依赖于样本数据选择方法。 视频信源具有复杂的率失真统计特性：不同的 图像块可能分属于率失真特性各异的不同视频 对象；即使属于相同视频对象，在不同位置也 可能表现出不同的运动特征，率失真特性的差 异也可能较大。鉴于此，按照率失真相关性选 择样本数据，尽可能地提高回归分析的有效性， 是率失真精确建模的重要原则。 一般地，视频编码器按照自上而下，从左到
右的光栅扫描顺序依次对每个宏块进行编码处 理。在利用线性回归更新率失真模型参数时， JVT-G012、 VM-8 等码率控制算法按照编码处理 时间的先后顺序选择样本数据，所选择的样本 数据在图像帧上一般呈线状排列，如图 1-A 所 示。很显然，该种简单的样本数据选择方式没 有很好地利用时空相关性，所获得的率失真模 型存在比较大的预测误差。
（A）
（B） 图 1、样本数据选择示意图
经过深入分析，我们发现 JVT-G012、VM-8 等算法选择样本数据的方式主要存在三个问 题：1、只对空域相关性进行了利用，缺乏对时
4
域相关性的利用：基本上只在同一帧图像内选 择样本数据，没有利用前一帧或几帧的有用信 息。而在视频信源中，经常可能出现时域相关 性高而空域相关性较低的情况。2、利用空间相 关性的方法存在很大的缺陷：如图 1-A 所示， 样本数据所对应的宏块在图像帧内呈线状排 列，空域相关性较高的可能性较低；以上两点， 导致了 JVT G012 算法率失真模型的预测误差 较大；3、在算法中只利用了空域相关性性，而 空域相关性与位置关系紧密相关，一般而言， 空间距离较远的图像块的相关性较低。因此， 我们很难于精确地预测和样本数据距离较远宏 块的率失真信息， 而在 JVT G012 中在使用线性 MAD 模型预测时，没有考虑模型的适用性，对 所有未编码图像块用相同模型参数进行预测， 其预测误差是比较大的。 针对这些问题， 我们提出了编码特性预测机 制：1、联合使用时间相关性和空间相关性，从 当前帧和同类型编码的前几帧中选择样本数 据；2、按照时空距离远近选择样本数据。选择 样本数据的理想方式，应该是首先按照时空相 关性划分图像空间，然后根据时空相关性大小 选择样本数据。由于时空相关性与视频信源的 信号特征密切相关，但是编码特性具有非常复 杂的统计特性，要精确地根据相关性划分图像 空间非常困难。考虑到时空相关性与时间和空 间距离密切相关，距离越近，相关性大的可能 性越高，反之亦然。这个特点启发我们可以按 照空间距离小于某个搜索阀值在当前帧和前几 帧已编码图像数据中选择样本数据，即
别表示样本宏块与当前宏块之间的横向位置偏 移及纵向位置偏移， SearchDiameter 表示搜索阀 值。图 1-B 显示了预设阀值设为 2（本文实验中 所采用的搜索阀值）时，样本数据在当前帧和 前一帧的分布情况。3、在利用所获得的率失真 模型进行预测时，不滥用模型，根据预测对象 所处的时空位置选择合适的模型参数进行计 算。通过上述改进，我们可以有效地改进率失 真建模的有效性。在后续章节中，我们将针对 不同的编码特性验证编码特性预测机制的有效 性。 3 率失真建模 鉴于 H.264/AVC 采用了 Lagrangian 编码器 控制技术，头信息所需占用的码率增加等特点， 我们把率失真建模问题分解为四个子问题，包 括头信息码率预测、编码复杂度预测、码率-量 化步长模型和失真量化步长模型。 3.1 头信息码率预测 在视频编码输出码流中， 除了残余图像 DCT 系数的压缩数据信息， 还包括宏块模式 mode 或 （ 者宏块模式 mode、运动矢量 motion）和量化参 数 QP 等头信息的压缩数据信息。当传输信道 带宽比较低时，头信息所用比特数占总码流的 比例比较大， 此特点在 H.264/AVC 中尤为明显， 这是因为它采用了多项复杂的编码技术，例如， 可以使用多至 16 个的运动矢量 （Motion Vector） 预测一个宏块的运动特征，需要较多的比特用 于头信息编码。和其他标准相比，H.264/AVC 在降低总码率的情况下，用于头信息编码的比 特数不减反增，根据文献[11]中的实验统计，其
?x + ?y ≤ SearchDiameter ，其中 ?x 、 ?y 分
-4-
H.264/AVC 码率控制优化算法
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在总码率中所占比例可达 30~50%。由此可见， 头信息码率预测的准确性对码率控制性能具有 重要的影响作用。
1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 news@搜搜搜搜=1 news@搜搜搜搜=0 foreman@搜搜搜搜=1 foreman@搜搜搜搜=0
块；搜索半径设为 1 时，在前一帧搜索和目标 宏块位置空间距离小于等于 1 的宏块。实验结 果如图 2 所示，可看出，头信息码率存在较强 的时域相关性。因此，采用前一帧的历史信息 预测头信息码率是可行的。为简化搜索计算， 我们直接使用前一帧相同位置宏块的头信息码 率预测当前宏块的头信息码率，如下式所示。
CDF
H ik, j = H ik, ?1 j
（1）
在上式中， 上标 k 表示 P 帧序号， 下标 i, j 表 示该宏块位于第 i 行第 j 列。 表示方法以下同此。
0 10 20 30 40 50 60 头头头码码头码头头头(bit) 70 80 90
1
图 2、头信息码率空域相关性
0.9 0.8 0.7 news@JVT G012 news@Proposed foreman@JVT G012 foreman@Proposed
文献[12]及[13]阐明了对头信息码率进行数
CDF
0.6 0.5 0.4
学建模非常困难。在常见的码率控制算法中， 普遍采用历史平均值估计头信息码率，它是一 种比较粗糙的预测方法，已经不能满足 H.264/AVC 标准的需要。较精确地预测头信息 码率，是在 H.264/AVC 标准中实现较为精确的 码率控制所必需解决的一个重要问题。 文献[14]认为，在时域和空域相邻的图像宏 块，其运动矢量之间存在相关性。对实验数据 作进一步的分析，我们可以发现在时域和空域 相邻的图像块间极有可能选择相似的编码模 式。因此，在时域和空域相邻的图像块之间， 头信息码率可能存在较强的相关性。下面，我 们设计了一个实验来验证时域相关性。我们按 照搜索半径所划定的时空范围内在前一帧搜索 与目标宏块头信息码率相差最小的宏块。在实 验中，搜索半径分别设为 1 和 0。搜索半径设为 0 时，在前一帧搜索和目标宏块位置相同的宏
0.3 0.2 0.1 0 0 10 20 30 40 50 60 头头头码码码码码码（Bit） 70 80 90
图 3、头信息码率预测误差 为了验证新模型，我们进行了大量实验。在 图 3 中，显示了典型的部分实验结果。可以看 到，新的方法明显地优于历史平均值预测方法。 3.2 编码复杂度预测 目前，在常用的率失真模型中，普遍引入了 编码复杂度，它反映了信源的统计特性，是位 优化分配的重要参考量[15]。一般而言，从概率 统计角度， 我们可以使用残差图像的均方差 σ （ 或 MSD）或者标准误差（MAD）表示图像编码 复杂度，在 TMN-8 中，采用 σ 表示图像编码复 杂度， TM-5 中用 MAD 表示图像编码复杂度。 在
6
在传统标准中，视频编码器在帧内预测（或 者帧间预测）之后，根据所产生的图像预测残 差的统计信息调整率失真模型，然后计算量化
CDF
0.9 0.8 0.7 0.6 foreman@JVT G012 foreman@Proposed news@JVT G012 news@Proposed
参数；但是 Lagrangian 编码器控制技术要求在 对编码预测进行优化计算之前，码率控制算法 已经计算出量化参数。可以采用逐步求精的办 法，通过多次编码处理获取编码复杂度信息， JVT F086 采用了该类思路。 考虑到视频图像内容的变化具有较强的时 空连续性，我们可以利用编码复杂度的历史信 息及其变化趋势来预测图像编码复杂度。一般 而言，在视频图像帧、块之间的差异主要是由 视频对象相对镜头的移动而造成的。这些移动 可以分解成各方向上的平移，可以用线性关系 近似地表示编码复杂度的变化关系。在 JVT G012 中就采用了线性 MAD 模型根据历史信息 预测当前未编码图像块的编码复杂度，公式如 下所示。
0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0
0
5
10 编码编编编码码码码(%)
15
20
图 4. 编码复杂度预测误差比较 3.3 残余图像码率模型 一般而言，视频信源在经过编码预测以及
DCT 变换之后， 所得到的 DCT 系数的相关性很
而且符合 低， 我们可以认为它们“近似”不相关，
Laplacian 概率分布函数。 根据文献[16]， 可以按
照以下公式计算 DCT 量化系数的信息熵.
? ? ? 2 ?? ? 2 ?? H (α ) = ? ?1 ? exp ? ? ? ? log 2 ?1 ? exp ? ? ? ? ? 2 ? α ?? ? α ?? ? ? ? ? ? ? 2 ?? 1 ? log 2 ? sinh ? ? ? ? (3) exp( ) ? 2 ?? ? α ?? ? α ? sinh ? ? ? 2 ? α ? ? exp( 1 ) ? 1 1 ? ? ? α ln 2 ? exp( ) ? 1? ? ? ? ? α α ? ? ? ?
MADik, j = ρik, j MADik, ?1 + γ ik, j j
（2）
在回归分析更新模型参数时， 采用编码特性 预测机制改进样本数据的选择方式。大量的实 验表明， 编码特性预测机制对线性 MAD 模型的 预测性能有所提高，如图 4 所示，其中编码复 杂度预测误差= |
其中 α =
MAD ，Q 表示量化步长，MAD 表示 Q
残差图像的绝对值平均误差。
MADactual ? 1.0 | 。 MAD predicted
-6-
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-7-
以获得具有如下形式的残差图像码率模型：
% RiKj (Q ) = AiKj (QiKj ) 2 + BiKj QiKj + CiKj , , , , , ,
其中， AiKj = ,
（5）
R ′′(Qave ) , BiKj = R ′(Qave ) ? R ′′(Qave ) × Qave , 和 , 2
2 CiKj = R (Qave ) ? AiKj × Qave ? BiKj × Qave , , ,
如果 QiKj 和 Qave 相差比较大，上式和 MPEG-4 ,
Q2 存在较大的舍予误差，不过它对算法的有效
性影响不大，这主要是因为 MPEG-4 Q2 和上式 图 5. 残余图像的码率信息熵曲线及其拟和
H (α ) 具有非常复杂的数学表达式，为了了
都是近似计算，而且， QiKj 只能在{ QPmin , QPmax } , 区间内取值，这种限制进一步降低了模型误差。 在后续章节，我们将看到实验结果也充分地验 证了上式的有效性。 如果采用线性曲线拟和，我们可以得到：
解它的函数特性，我们绘制出它的抽样曲线， 如图 5 所示。可看出， H (α ) 是一个关于 α 单调 递增的函数。在图 5 中，还绘制出线性拟和曲 线以及二次拟和曲线。可看出，二次曲线拟和 的精确度优于线性曲线拟和。 如果采用二次曲线拟和，我们可以获得著名 的 MPEG-4 Q2 码率模型：
MAD ? MAD ? R = X1 + X2 ? ? Q ? Q ?
2
MADiKj , % RiKj = aiKjα iKj + biKj = aiKj + biKj , , , , , , QiKj ,
(6)
可以利用线性回归技术获得模型参数 aiKj 和 ,
biKj 。在回归分析更新模型参数时，采用编码特 ,
性预测机制改进样本数据的选择方式。
（4）
可看出，由于二次模型存在极点，二次模 型不满足单调性，而且从(4)到(5)需要额外的 泰勒公式展开；而线性模型比较简单，满足 单调性。 结合头信息码率预测模型， 我们可以得到 以下两种码率模型：
可以利用线性回归技术获得模型参数 X 1 和
X 2 。在回归分析更新模型参数时，采用编码特
性预测机制改进样本数据的选择方式。 为了满足率失真优化的位分配算法的需求， 本文对它作了进一步的修改。众所周知，为了 保证图像质量的连续性，量化参数在相邻帧相 邻图像块之间变化不能太大。不妨假设量化参 数只能在{ QPmin , QPmax }范围内取值， 其中 QPave 是 取值范围的中间值， Qmin ， Qmax 和 Qave 是与之对 应的量化步长。利用泰勒级数把 MPEG-4 Q2 码 率模型在 Qave 展开，并舍去三阶以上高阶项，可
% RiKj (Q) = AiKj (QiKj ) 2 + BiKj QiKj + CiKj + H iKj?1 , , , , , , ,
和
（7）
RiKj (Q ) = aiKj , ,
3.4 图像失真模型
MADiKj , QiNj ,
+ biKj + H iKj?1 , ,
(8)
原始图像与重建图像之间的图像损失， 主要
8
是由于对残余图像 DCT 系数量化引起的。一般 地，可以采用原始图像与重建图像之间像素差 值的方差（MSD）和峰值声噪比（PSNR）来评 估图像失真。 在经典算法中， 采用了方差作为图像失真的 评估手段，假设图像失真符合平均分布概率， 可以导出图像失真关于量化步长之间的函数关 系为 D =
优化技术推导率失真优化的位分配算法。实质 上，位优化分配算法就是要解决以下形式的数 学问题：
M ,N Q1,1 ,???, QM , N
minK K
i =1, j =1
∑
M ,N
DiKj ,
s.t.
i =1, j =1
∑ (R ) = T
K i, j
frame
（10）
对于二次码率模型和线性图像失真模型， 位 分配优化问题的求解也就是下式的求解：
M ,N
K K Q1,1 ,???, QM , N
Q2 。 该数学模型表明， 图像失真仅仅 12
与量化参数有关。然而，在事实上，图像失真 的大小由量化参数和 DCT 系数共同决定。 由于视频图像变化的时空连续性， 图像失真 在相邻图像帧之间的分布也具有一定的时空连 续性。鉴于此，并且考虑到失真与量化步长之 间的正比关系，下面，我们提出一种启发式的 失真模型。
K ?1 i, j K ?1 i, j
min
i =1, j =1 K i, j
∑
χ iKj QiKj , ,
M ,N
s.t.
i =1, j =1
∑ (A
(QiKj ) 2 + BiKj Qi , jiK j + CiKj + H ik, ?1 ) = T frame , , , , j (11)
对于线性码率模型和二次图像失真模型， 位 分配优化问题的求解也就是下式的求解：
M ,N
K K Q1,1 ,???,QM , N
min
DiKj = χiKj QiKj , , ,
其中χiKj = ,
D Q
i =1, j =1
∑
χ iKj QiKj , ,
（12）
（9）
为了验证该公式的有效性， 我们进行了大量 的实验，其中部分的典型试验结果显示在图 6 中。实验结果充分表明，利用新模型对图像失 真进行预测具有一定的可行性。
? ? MADiKj , s.t. ∑ ? aiKj + biKj + H iKj?1 ? = T frame , , , K ? ? Qi , j i =1, j =1 ? ?
M ,N
利用 Lagrangian 优化技术， 可以把上述约束 优化问题转化为非约束问题，分别表示为：
M ,N
K K Q1,1 ,???,QM , N
min
i =1, j =1
∑
χ iKjQiKj + , ,
Foreman News 0.25
? M ,N ? λ ? ∑ ( AiKj (QiKj ) 2 + BiKjQi , jiK j + CiKj + H ik, ?1 ) ? T frame ? , , , , , j ? i =1, j =1 ?
0.2 宏宏宏宏
（13）
M ,N Q1,1 ,???, QM , N
0.15
minK K
0.1
i =1, j =1
∑
χ iKj QiKj + , ,
(15)
0.05
? M ,N ? ? ? MADiKj , λ ? ∑ ? aiKj + biKj + H iKj?1 ? ? T frame ? , , , K ? ? i =1, j =1 ? ? Qi , j ? ? ? ?
0.811.2 2 3 4 实实实实/码码实实 5
0
经过数学运算之后， 我们可以分别得到下列 两个公式：
图 6. 失真模型验证
4 率失真优化的位分配算法
根据上述率失真模型，我们利用 Lagrangian
-8-
H.264/AVC 码率控制优化算法
-9-
QiKj* = ? ,
BiKj , 2 AiKj ,
M ,N
?
χiKj ,
AiKj ,
M ,N m =i , n = j K ( Bm,n ) K 4 Am ,n 2
Step 1: 初始化
令列标变量i=0，行标变量j=0。
?
M ,N m =i ,n = j
T frame ?
m = i ,n = j
∑
K H m ,?1 + n
∑
∑
K Cm , n
Step 2: 计算 MBi , j 的量化参数 Qi , j .
K K*
M ,N m = i ,n = j
∑
(χ )
A
2 K m ,n K m ,n
Step 2.1:
令变量ii=i， 变量jj=j， 变量ST=0,
（16）
M ,N
以及变量SU=0；然后执行下列循环操作。
Step 2.2:
QiKj* = ,
m =1, n =1
∑
K K K am ,n MADm ,n χ m , n M ,N m =1, n =1
利用线性回归技术计算线性
aiKj MADiKj , ,
T frame ?
∑
K K (bm, n + H m ,?1 ) n
χ iKj ,
(17)
K MAD 模 型 参 数 ρ ii , jj 和 γ iiK, jj ， 然 后 计 算
K MADiiK, jj = ρiiK, jj MADiiK, ?1 + γ ii , jj ， 如果 MADii , jj jj
K
对于公式(16)，需要对以下两种情况进行特 殊处理：
1、如果最终计算得到的(5)衰减为一次函数，需
小于零，把 MADii , jj 置为0。
Step 2.3:
K
利用线性回归技术计算码率模
要进行升次操作，把其调整为二次函数。
2
K 型参数（ aii , jj 和 biiK, jj ）。
、
M ,N m = i ,n = j
如
M ,N m = i ,n = j
果
Step 2.4:
M ,N m = i ,n = j
T frame ?
∑
K H m ,?1 + n
∑
K ( Bm,n ) K 4 Am ,n
2
计算失真模型参数 χ iiK, jj 。 计算 ST = ST + biiK, jj + H iiK, ?1 . jj 计 算
?
∑
K C m ,n < 0
Step 2.5: Step 2.6:
， (16)无实数解， 则 说明目标码率太大或者过小。 5 码率控制算法 本文主要关注宏块级码率控制技术， GOP 在 及帧级上沿用 JVT-G012 码率控制算法的位分 配策略。对 GOP 及帧级位分配策略感兴趣的读 者，可参阅文献[8]。对于 I 帧和 GOP 中的第一 个 P 帧，我们采用固定的量化参数进行编码处 理；对于其它 P 帧，则根据目标码率和视频信 源的实际编码特性为每个宏块逐个地计算最优 的量化参数。 二次算法和线性算法的处理流程基本相似， 限于篇幅，下面主要介绍基于线性码率模型的 码率控制算法，对二次算法感兴趣的读者可参 阅文献[9][10]：
K K K SU = SU + aii , jj MADii , jj χ ii , jj .
Step 2.7:
循环条件 — 如果当前宏块有右
邻 宏 块 ， 计 算 ii=ii+1 ； 否 则 计 算 ii=0 和 如果已经处理完剩下的所有宏块， jj=jj+1。 跳转到Step 3，否则跳转到Step 2.2.
Step 3: 如果 T frame ? ST 小于零， Qi , j = 最近处 令
K*
理宏块的量化参数，然后跳转到Step 6.
Step 4: 否 则 计 算 QiKj = ,
SU T frame ? ST
AiKj MADiKj , ,
χiKj ,
然后，根据 QiKj 计算 QP 。 ,
Step 5: 为了获得平滑的解码图像质量，调整
10
QP ，使 QP 和前一个宏块量化参数之间相差 不超过1。.
Step 6: 宏块编码。 Step 7: 事后处理：
为 10 帧/秒。 I 帧和第一个 P 帧使用固定的初 对 始量化参数进行编码处理，初始量化参数分别 设置为 24，26，28，…，40。我们首先使用各 个初始量化参数对序列进行量化参数固定的编 码处理，所得到的输出码率作为后续试验的目 标码率。在表-1 中给出了其他的主要实验参数 设置。
表 1 实验参数设置
运动估计精度
Hadamard 变换 1/4 pel ON ON ±32 2
记录编码信息，包括头信息码率 H iKj 、失真 , 模型系数 χ iKj = ,
DiKj , ( actualQ )
K 2 i, j
, 码率模型回归分
析样本数据
MADiKj , actualQ
K i, j
、 MADiKj 以及 残差码 ,
参考帧 熵编码模式
GOP 编码结构 IntraPeriod
5 CABAC IPPP 0 100
率 RiKj 。 （注意， actualQiKj 对应于最后所采用的 , , 量化参数 QP ） 。 如果 MBiKj 有右邻宏块，计算 i=i+1；否则计 , 算 i=0 和 j=j+1。如果当前帧所有宏块已经处理 完毕， 则转到下一帧的编码处理； 否则转到 Step
率失真优化 运动估计搜索范围
Restrict Search Range
编码帧数
码率控制算法的性能主要从两个方面进行评 估，包括图像质量损失的程度以及控制输出码 率的能力。 码率控制算法的首要任务是控制输出码流的 大小，以满足带宽条件的限制。码率预测误差 （Rate Prediction Error）是评价码率控制能力的
2.
6 实验结果与分析 为了评估新算法的编码性能， 我们在 JVT 参 考软件 JM10.1[17]的基础上实现了二次模型算 法和线性模型算法， 然后对它们和 JVT G012 算 法进行了大量的对比实验，测试范围涵盖了目 前常用的视频序列和带宽条件。 限于文章篇幅，这里只给出了 “Foreman” 、
常 用 方 式 ， 它 的 计 算 如 下 所 示 。 其中 Ra 为图像帧的 RPE = | ( Ra ? Tp ) / Tp | ×100% ， 实际输出码率， T p 为它的目标码率。如果码率 预测误差越小，说明码率控制算法对输出码率 的控制能力越强，反之亦然。 图 -7 显示了各个码率控制算法在不同带宽 条件下码率控制能力的曲线图，其中，码率预
“Paris”、“News”和“Silent”等四个典型视频序列
的部分实验数据1，其中前两者为 CIF(4:2:0)格 式，帧率为 30 帧/秒；后两者为 QCIF(4:2:0)格 式，“News”的帧率为 15 帧/秒，“Silent”的帧率
? 99 ? 测平均误差= ? ∑ RPEi ? / 98 。可明显地看出，新 ? i =2 ?
算法的码率预测平均误差比较低，并且在多数 情况下，JVT G012 的预测平均误差比新算法高
1
更多的实验数据可参见JVT-O016tests.doc，该文档位
于JVT组织的ftp网站 “http://ftp3.itu.ch/av-arch/jvt-site/2005_04_Busan”上。
- 10 -
出很多， 这说明新算法的码率控制能力强于 JVT
G012；新算法码率预测平均误差的变化比较平
H.264/AVC 码率控制优化算法
- 11 Foreman, CIF, 30Hz, 初初初初初初=32 JVT 二二二二 线线二二
缓，JVT G012 的预测平均误差变化比较大，特 别在低码率的情况下，曲线变化陡峭，这说明 新算法能够更好地适应不同的带宽条件。图 8 显示了初始量化参数设为 32 时，“Foreman”和 “News”的码率预测误差变化情况。这些实验数 据充分说明新算法对码率控制的能力优于
20% 码码码码码码(%) 100%
80%
60%
40%
JVT-G012。在对实验数据的进一步分析过中， 我们也可以发现，线性模型算法的码率控制能 力好于二次模型算法，部分原因在于后者建立 码率模型时存在模型误差—舍弃 MPEG-4 Q2 码
0.7 0 0 20 40 帧帧 60 80 100
（a）
News, QCIF,3.33 Hz, 初初初初初初=32 JVT 二二二二 线线二二
率模型泰勒展开式高阶项而造成的；再加之， 二次模型存在极点，在计算量化参数时不能保 证码率模型的单调性，这也降低了码率控制计 算的有效性。
foreman, news, paris, silent foreman@JVT foreman@二二二二 foreman@线线二二 news@JVT news@二二二二 news@线线二二 paris@JVT paris@二二二二 paris@线线二二 silent@JVT silent@二二二二 silent@线线二二
码码码码码码(%)
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
100
0
0
20
40 帧帧
60
80
100
码码码码码码码码(%)
80
60
（b） 图-8 帧级码率预测平均误差比较
News, QCIF,3.33 Hz, 初初初初初初=32 35.5 35 JVT 二二二二 线线二二
40
20
0 24
26
28
30
32 34 初初初初初初
36
38
40
34.5 34 33.5 33 32.5 32 31.5
Y PSNR (dB)
图-7 GOP 级码率预测平均误差对比
0
20
40 帧
60
80
100
（a）
12
Foreman, CIF, 30Hz, 初初初初初初=32 35.5 JVT 二二二二 线线二二
图像失真。图像编码损失的主要原因是 DCT 系 数量化产生的，只有有效地分配量化参数，才 能获得质量优良的视频图像。 PSNR 是常用的评 估图像失真的统计方式。 我们在图 10 中画出各
35
34.5 Y PSNR (dB)
34
个测试序列的码率-PSNR 曲线图，相关具体数
33.5
据参见表-2。可看出，新算法的曲线基本上都位
33
于 JVT-G012 的上方。图 9 显示了初始量化参
32.5 0 20 40 帧 60 80 100
数设为 32 时，“Foreman”和“News”的 PSNR 变 化情况。 从表-2 中可以看到， 相对于 JVT G012， 二次模型算法的 PSNR 增益最高可达 0.97dB， 而线性模型算法的 PSNR 增益最高可达 1.08dB； “Foreman”的二次模型算法平均增益是 0.18dB， 它的线性模型平均增益是 0.18dB；“Paris”的二
（b） 图-9 帧级 PSNR 变化比较
news, silent: QCIF 40
38
36 news Y PSNR (dB) 34 news@JVT news@二二二二 news@线线二二 silent@JVT silent@二二二二 silent@线线二二 silent
次模型算法平均增益是 0.36dB，它的线性模型 平均增益是 0.19dB； “News” 的二次模型算法平 均增益是 0.69dB，它的线性模型平均增益是 0.76dB ；“Silent”的二次模 型算法平均 增益是
0 5 10 15 20 25 码码(kbit/s) 30 35 40 45
32
30
28
26
0.19dB，它的线性模型平均增益是 0.15dB。这 些实验数据充分说明新算法的编码效率优于 JVT-G012。 7 结束语
带格式的: 居中 格式的
（a）
foreman, paris: CIF
38
36 paris Y PSNR (dB) 34 foreman foreman@JVT foreman@二二二二 foreman@线线二二 paris@JVT paris@二二二二 paris@线线二二
码率控制算法的好坏是视频编码器性能高低 的关键因素之一。 本文针对 JVT G012 码率控制 算法的不足之处，先提出了一个新颖的编码特 性预测机制，改进了编码特性相关性的利用方 式，有效地减少了率失真模型的预测误差；根
32
30
28
100
200
300 400 码码（kbit/s）
500
600
据编码特性预测机制提出了新的头信息码率预 测方法和图像失真模型；在 MPEG-4 Q2 码率模 型和线性码率模型的基础上，利用 Lagrangian 优化技术分别推导出两种高效的位率失真优化
带格式的: 居中 格式的
（b） 图 10 编码效率比较
另一个评价码率控制算法性能的重要因素是
- 12 -
H.264/AVC 码率控制优化算法
- 13 -
分配算法。实验数据充分表明，在编码效率和 码率控制能力上，两种新算法均明显优于 JVT-G012；而且，两种新算法具有相近的编码
效率，而基于线性模型的算法控制码流大小的 能力更强。
表 2 实验数据统计表
测试序列 Foreman 码率控制算法 24 目标码率 JVT 二次模型 线性模型 News Y PSNR 码率 Y PSNR 码率 Y PSNR 码率 目标码率 JVT 二次模型 线性模型 Paris Y PSNR 码率 Y PSNR 码率 Y PSNR 码率 目标码率 目标码率 JVT 二次模型 线性模型 Silent Y PSNR 码率 Y PSNR 码率 Y PSNR 码率 目标码率 JVT 二次模型 线性模型 Y PSNR 码率 Y PSNR 码率 Y PSNR 码率 641.42 39.21 641.76 39.35 641.71 39.3 641.56 22.84 39.5 22.87 39.79 22.87 39.88 22.85 252.59 38.66 253.15 38.91 252.98 38.6 252.68 42.89 39.21 42.89 39.51 42.69 39.47 42.65 26 469.54 37.92 470.78 38.13 469.73 38.08 469.67 18.15 37.91 18.2 38.29 18.18 38.37 18.16 201.14 37.15 201.66 37.55 201.47 37.19 201.24 33.99 37.68 33.99 37.94 33.81 37.94 33.77 28 354.63 36.67 355.91 36.93 354.86 36.9 354.77 14.51 36.5 14.55 36.99 14.53 37.06 14.52 158.21 35.55 158.96 36.05 158.46 35.77 158.28 26.86 36.24 26.86 36.52 26.72 36.51 26.66 30 269.20 35.49 270.4 35.71 269.38 35.74 269.31 11.43 34.86 11.46 35.55 11.45 35.65 11.44 121.58 33.87 122.44 34.47 121.77 34.26 121.65 20.93 34.78 20.93 34.99 20.74 34.93 20.72 初始量化参数 32 206.20 34.3 207.07 34.52 206.39 34.53 206.32 8.88 33.27 8.92 34.02 8.92 34.07 8.89 92.16 32.37 93.02 32.96 92.27 32.77 92.23 16.05 33.45 16.05 33.62 15.91 33.49 15.89 34 160.82 33.15 161.45 33.34 160.92 33.4 160.92 7.06 31.64 7.1 32.6 7.08 32.72 7.07 70.07 30.98 70.79 31.47 70.17 31.35 70.12 12.44 32 12.44 32.18 12.36 32.1 12.36 36 124.85 32 125.38 32.18 125.04 32.19 124.94 5.42 30.24 5.45 31.21 5.44 31.26 5.43 51.74 29.53 52.38 29.77 51.8 29.75 51.79 9.40 30.75 9.4 30.88 9.34 30.88 9.33 38 98.51 30.88 98.9 30.98 98.66 31.06 98.67 4.26 29.01 4.29 29.92 4.27 29.92 4.27 38.67 28.2 39.01 28.32 38.8 28.31 38.72 7.12 29.38 7.12 29.5 7.09 29.52 7.09 40 78.88 29.78 79.19 29.84 79.01 29.82 78.99 3.30 27.66 3.33 28.36 3.31 28.5 3.31 29.23 26.94 29.55 26.98 29.28 26.95 29.3 5.38 28.26 5.38 28.34 5.36 28.28 5.37
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H.264/AVC 码率控制优化算法
-3-
[17]JM10.1, http://iphome.hhi.de/suehring/tml/download/old_j m/jm10.1.zip.
加密芯片的产品说明
如下为加密芯片加密流程以及相关的加密参数码，请确认。 ALPU具体指的是什么？（Algorithm License Permit Unit） 近来有很多关于IT技术被恶意复制的威胁。NEOWINE的ALPU系列加密芯片就是为了保护研发成果，防止研发的产品在市场上被简单恶意复制。 ALPU如何防止复制？ 1.先进的生产工艺：* 芯片是按照ASIC工艺设计，芯片的内部有25层的逻辑线路构成，在SOT23-6L 封装下，分析内部线路，进行硬件破解几乎不可能！ 一般情况下，即使PCB板和硬件电路被破解，ASIC工艺制造的芯片几乎是不可能被破解的。 * 芯片丝印只打印生产周记，不标注任何产品名称信息。 2.独特的客户管理机制：* 我们针对每个客户的应用领域和产品，提供不同的ID和加密算法。 * 对客户信息备案管理，绝对保密客户信息，保证客户的利益。 * 客户确认使用ALPU后，将签署保密协议，独家采购协议。合同中有客户信息保护条款，以及独家使用权和采购权条款。 3.独特的加密算法：ALPU系列加密芯片在标准AES-128加密引擎技术上，独立开发并获得了独有专利技术的加密逻辑算法。并获得多项韩国国家专利局认证（参考附件1-4） 4.简单的使用方式: 在客户端的编译环境，交叉编译后生成的加密库，已经嵌入客户的程序内部，客户可自主选择在何种环节上进行加密认证，例如：开机时，选择调用功能时，或时间段。 5.独特的运算方式：ALPU通过调用随机数，通过I2C进行加密数据的通信，加密的数据在CPU(MCU)和ALPU相互之间传送，并进行认证对比。 在相同的环境下，即使偶尔发送了相同的随机数，返回的数据也是不同的，这是基于我司独有的专利加密技术，ALPU内部的算法根据自己的逻辑运算，可以使返回的数据没有任何规律可循。 相互之间传送和接收的加密数据，如果不符合ALPU的加密逻辑，ALPU认证无法通过，系统便无法正常运行。因此没有ALPU，系统将无法正常运行。 6.安全的防抄板机制：根据客户的需求，我们会为大客户提供更为安全有效的加密体系，加密库的核心是AES128加密引擎和192层可编程参数，可根据系统的安全需求，设置高、中、低三种安全级别的加密库形式， 通过对加密芯片内部寄存器的开关机制，每个级别的加密库又分为若干子级别的加密库形式，加密库提升一级，之前的加密库便不可使用，系统将无法识别旧加密库。
浅谈最优控制
浅谈最优控制 发表时间：2008-12-10T10:25:09.263Z 来源：《黑龙江科技信息》供稿作者：李晶1 陈思2 [导读] 主要阐述了关于最优控制问题的基本概念，最优控制是最优化方法的一个应用。最优化一般可以分为最优设计、最优计划、最优管理和最优控制四个方面。 摘要：主要阐述了关于最优控制问题的基本概念，最优控制是最优化方法的一个应用。最优化一般可以分为最优设计、最优计划、最优管理和最优控制四个方面。而最优控制理论是研究和解决从一切可能的控制方案中寻找最优解的一门学科，解决最优控制问题的主要方法有古典变分法、极大值原理和动态规划。通过以上知识的讲解使初学者能够快速掌握最优控制的问题。关键词：最优化；最优控制；极值 最优控制是最优化方法的一个应用，如果想了解最优控制必须知道什么是最优化方法。所谓最优化方法为了达到最优化目的所提出的各种求解方法。从数学意义上说，最优化方法是一种求极值的方法，即在一组约束为等式或不等式的条件下，使系统的目标函数达到极值，即最大值或最小值。从经济意义上说，是在一定的人力、物力和财力资源条件下，使经济效果达到最大（如产值、利润），或者在完成规定的生产或经济任务下，使投入的人力、物力和财力等资源为最少。 最优化一般可以分为最优设计、最优计划、最优管理和最优控制四个方面。（1）最优设计:世界各国工程技术界,尤其是飞机、造船、机械、建筑等部门都已广泛应用最优化方法于设计中，从各种设计参数的优选到最佳结构形状的选取等，结合有限元方法已使许多设计优化问题得到解决。一个新的发展动向是最优设计和计算机辅助设计相结合。电子线路的最优设计是另一个应用最优化方法的重要领域，它存在着巨大的开发潜力，尤其是对于学电工学的学生来说。配方配比的优选方面在化工、橡胶、塑料等工业部门都得到成功的应用,并向计算机辅助搜索最佳配方、配比方向发展。（2）最优计划:现代国民经济或部门经济的计划，直至企业的发展规划和年度生产计划，尤其是农业规划、种植计划、能源规划和其他资源、环境和生态规划的制订,都已开始应用最优化方法。一个重要的发展趋势是帮助领导部门进行各种优化决策，使工作结构简单，工作效率最高化，节省了很多时间。（3）最优管理：一般在日常生产计划的制订、调度和运行中都可应用最优化方法。随着管理信息系统和决策支持系统的建立和使用，使最优管理得到迅速的发展。（4）最优控制：主要用于对各种控制系统的优化。下面着重来解释一下最优控制。 最优控制理论是研究和解决从一切可能的控制方案中寻找最优解的一门学科。它是现代控制理论的重要组成部分。这方面的开创性工作主要是由贝尔曼（R.E.Bellman）提出的动态规划和庞特里亚金等人提出的最大值原理。这方面的先期工作应该追溯到维纳（N.Wiener）等人奠基的控制论（Cybernetics）。1948年维纳发表了题为《控制论——关于动物和机器中控制与通讯的科学》的论文，第一次科学的提出了信息、反馈和控制的概念，为最优控制理论的诞生和发展奠定了基础。钱学森1954年所著的《工程控制论》（EngineeringCybernetics）直接促进了最优控制理论的发展和形成。 为了解决最优控制问题，必须建立描述受控运动过程的运动方程，即系统的数学模型，给出控制变量的允许取值范围，指定运动过程的初始状态和目标状态，并且规定一个评价运动过程品质优劣的性能指标。通常，性能指标的好坏取决于所选择的控制函数和相应的运动状态。系统的运动状态受到运动方程的约束，而控制函数只能在允许的范围内选取。因此，从数学上看，确定最优控制问题可以表述为：在运动方程和允许控制范围的约束下，对以控制函数和运动状态为变量的性能指标函数（称为泛函）求取极值（极大值或极小值）。解决最优控制问题的主要方法有古典变分法、极大值原理和动态规划。 1 古典变分法 研究对泛函求极值的一种数学方法。古典变分法只能用在控制变量的取值范围不受限制的情况。在许多实际控制问题中，控制函数的取值常常受到封闭性的边界限制，如方向舵只能在两个极限值范围内转动，电动机的力矩只能在正负的最大值范围内产生等。因此，古典变分法对于解决许多重要的实际最优控制问题，是无能为力的。 2 极大值原理 极大值原理，是分析力学中哈密顿方法的推广。极大值原理的突出优点是可用于控制变量受限制的情况，能给出问题中最优控制所必须满足的条件。 3 动态规划 动态规划是数学规划的一种，同样可用于控制变量受限制的情况，是一种很适合于在计算机上进行计算的比较有效的方法。随着社会科技的不断进步,最优控制理的应用领域十分广泛，如时间最短、能耗最小、线性二次型指标最优、跟踪问题、调节问题和伺服机构问题等。但它在理论上还有不完善的地方，其中两个重要的问题就是优化算法中的鲁棒性问题和最优化算法的简化和实用性问题。大体上说，在最优化理论研究和应用方面应加强的课题主要有：（1）适合于解决工程上普遍问题的稳定性最优化方法的研究；（2）智能最优化方法、最优模糊控制器设计的研究；（3）简单实用的优化集成芯片及最优化控制器的开发和推广利用；（4）复杂系统、模糊动态模型的辩识与优化方法的研究；（5）最优化算法的改进。相信随着对这些问题的研究和探索的不断深入，最优控制技术将越来越成熟和实用，它也将给人们带来不可限量的影响。 参考文献 [1]胡寿松.最优控制理论与系统[M].（第二版）北京：科学出版社，2005. [2]阳明盛.最优化原理、方法及求解软件[M].北京：科学出版社，2006. [3]葛宝明.先进控制理论及其应用[M].北京：机械工业出版社，2007. [4]章卫国.先进控制理论与方法导论[M].西安：西北工业大学出版社，2000.
tl7705a 芯片说明
D Externally Adjustable Pulse Duration description/ordering information ORDERING INFORMATION { T A PACKAGE }ORDERABLE PART NUMBER TOP-SIDE MARKING PDIP (P) Tube of 50TL7702ACP TL7702ACP SOIC (D)Tube of 75TL7702ACD SOIC (D) Reel of 2500TL7702ACDR 7702AC PDIP (P) Tube of 50TL7705ACP TL7705ACP SOIC (D)Tube of 75TL7705ACD SOIC (D) Reel of 2500TL7705ACDR 7705AC SOP (PS) Reel of 2000TL7705ACPSR T7705A °°PDIP (P) Tube of 50TL7709ACP TL7709ACP 0C to 70C SOIC (D)Tube of 75TL7709ACD SOIC (D) Reel of 2500TL7709ACDR 7709AC PDIP (P) Tube of 50TL7712ACP TL7709ACP SOIC (D)Tube of 75TL7712ACD SOIC (D) Reel of 2500TL7712ACDR 7712AC PDIP (P) Tube of 50TL7715ACP TL7715ACP SOIC (D) Tube of 75TL7715ACD 7715AC PDIP (P) Tube of 50TL7702AIP TL7702AIP SOIC (D)Tube of 75TL7702AID SOIC (D) Reel of 2500TL7702AIDR 7702AI ?40°C to 85°PDIP (P) Tube of 50TL7705AIP TL7705AIP 40C SOIC (D)Tube of 75TL7705AID SOIC (D) Reel of 2500TL7705AIDR 7705AI SOIC (D) Reel of 2500TL7712AIDR 7712AI ?For the most current package and ordering information, see the Package Option Addendum at the end of this document, or see the TI web site at https://www.wendangku.net/doc/9c12198244.html,. ?Package drawings, thermal data, and symbolization are available at https://www.wendangku.net/doc/9c12198244.html,/packaging. PRODUCTION DATA in ormation is current as o publication date.Please be aware that an important notice concerning availability, standard warranty, and use in critical applications of Texas Instruments semiconductor products and disclaimers thereto appears at the end of this data sheet.
循环流化床锅炉燃烧过程自动控制的优化方法详细版
文件编号：GD/FS-2931 The Daily Operation Mode, It Includes All The Implementation Items, And Acts To Regulate Individual Actions, Regulate Or Limit All Their Behaviors, And Finally Simplify Management Process. 编辑：_________________ 单位：_________________ 日期：_________________ （操作规程范本系列） 循环流化床锅炉燃烧过程自动控制的优化方法详细版
循环流化床锅炉燃烧过程自动控制 的优化方法详细版 提示语：本操作规程文件适合使用于日常的规则或运作模式中，包含所有的执行事项，并作用于规范个体行动，规范或限制其所有行为，最终实现简化管理过程，提高管理效率。，文档所展示内容即为所得，可在下载完成后直接进行编辑。 循环流化床锅炉CFB的控制系统的现状 目前，国内中、大型循环流化床锅炉CFB （Circulating Fluidize Bed）投运数量越来越多，这些电厂一般采用DCS (Distributed Control System：分散控制系统)进行机组运行控制。DCS控制系统应用于煤粉锅炉经验已经很成熟，而且自动化水平、安全性都比较高。对于国内的循环流化床锅炉，目前的DCS控制系统现状基本是套用煤粉炉的DCS控制逻辑，只是稍加改动；另外基于国内电厂基建现状，多数机组都是在抢工期的情况下投运的，
所以留给控制系统研究人员的研究时间几乎没有。然而循环流化床锅炉的燃烧机理十分复杂，循环流化床锅炉的设计尚处于经验设计阶段，系统中变量之间的耦合比较紧密，而且具有严重的非线性。循环流化床锅炉热工自动控制，特别是燃烧自动控制方面的问题已成为其进一步推广应用的主要障碍，循环流化床锅炉的运行自动化已成为其走向实用的关键之一。 在机组基建调试期间，大家对于控制系统一般都是只要能保证锅炉正常启动和停运就行了，至于控制系统的优化、逻辑的优化、自动的投入与优化、锅炉保护的设定等都是简单地在煤粉炉的控制理念下做一些简单修改。然而，循环流化床锅炉和煤粉锅炉从燃烧机理上说有很大的区别，这就决定了控制逻辑及理念应该有很大的不同。所以套用煤粉锅炉的控制理念往往不能适合循环流化床锅炉。这也就是目前为
常用芯片及其功能介绍完整版
常用芯片及其功能介绍 HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】
74LS系列 74LS00 TTL 2输入端四与非门 74LS01 TTL 集电极开路2输入端四与非门 74LS02 TTL 2输入端四或非门 74LS03 TTL 集电极开路2输入端四与非门 74LS122 TTL 可再触发单稳态多谐振荡器 74LS123 TTL 双可再触发单稳态多谐振荡器 74LS125 TTL 三态输出高有效四总线缓冲门 74LS126 TTL 三态输出低有效四总线缓冲门 74LS13 TTL 4输入端双与非施密特触发器 74LS132 TTL 2输入端四与非施密特触发器74LS133 TTL 13输入端与非门 74LS136 TTL 四异或门 74LS138 TTL 3-8线译码器/复工器 74LS139 TTL 双2-4线译码器/复工器 74LS14 TTL 六反相施密特触发器 74LS145 TTL BCD—十进制译码/驱动器 74LS15 TTL 开路输出3输入端三与门 74LS150 TTL 16选1数据选择/多路开关 74LS151 TTL 8选1数据选择器 74LS153 TTL 双4选1数据选择器
74LS154 TTL 4线—16线译码器74LS155 TTL 图腾柱输出译码器/分配器 74LS156 TTL 开路输出译码器/分配器 74LS157 TTL 同相输出四2选1数据选择器 74LS158 TTL 反相输出四2选1数据选择器 74LS16 TTL 开路输出六反相缓冲/驱动器 74LS160 TTL 可预置BCD异步清除计数器 74LS161 TTL 可予制四位二进制异步清除计数器 74LS162 TTL 可预置BCD同步清除计数器74LS163 TTL 可予制四位二进制同步清除计数器74LS164 TTL 八位串行入/并行输出移位寄存器 74LS165 TTL 八位并行入/串行输出移位寄存器 74LS166 TTL 八位并入/串出移位寄存器74LS169 TTL 二进制四位加/减同步计数器 74LS17 TTL 开路输出六同相缓冲/驱动器 74LS170 TTL 开路输出4×4寄存器堆 74LS173 TTL 三态输出四位D型寄存器 74LS174 TTL 带公共时钟和复位六D 触发器 74LS175 TTL 带公共时钟和复位四D 触发器
最优化方法与自动控制选修课论文
最优化方法课程大作业论文最优化方法与控制工程 学生姓名：熊柳 学生学号：201422000182 专业名称：控制工程
这学期按照培养方案，我学习了最优化方法这门课程。顾名思义，从课程名字就可知道这是一门关于对一项工程或是任务设计具体方案使其尽可能达到最高效率的课程。上课后，老师逐渐讲解一些最优化方法的基本思想和算法，开始对最优化方法有了更深的认识。最优化方法其实也是数学的一个分支学科，但最优化方法不同于其他分支，更偏向于具体的工程应用，实用性很强。 通过课堂学习以及查资料，我了解到最优化方法的一些相关知识，最优化方法，也叫做运筹学方法，是近几十年形成的，它主要运用数学的方法研究各种系统的优化途径及方案，为决策者提供科学决策的依据。最优化方法的目的在于针对所研究的系统，求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案，发挥和提高系统的效能及效益，最终达到系统的最优目标。 最优化方法中具体的思想和算法大多数是以本科中学过的高数和线性代数中的知识为基础的，然后再接以现代的计算机编程技术来进行操作，例如C语言和Matlab，这样可以大大提高解决问题的效率和精准性，尤其对于石油院校的研究领域中的一些问题都是规模很大的工程问题，仅仅依靠人力基本无法计算，必须通过计算机来进行解决。老师开始给我们讲解一些最基础的最优化方法知识，例如：凸集和凸函数、范数等；然后介绍了最优化方法的研究对象、特点，以及最优化方法模型的建立和模型的分析、求解、应用，例如：线性规划问题、求极值、无约束最优化问题、等式约束最优化问题、不等式约束最优化问题等。用最优化方法解决实际问题，一般可经过下列步骤： ①提出最优化问题，收集有关数据和资料； ②建立最优化问题的数学模型（最优化模型一般包括变量、约束条件和目标函数三要素），确定变量,列出目标函数和约束条件； ③分析模型，选择合适的最优化方法； ④求解，一般通过编制程序，用计算机求最优解； ⑤最优解的检验和实施。 在学习了最优化方法导论之后，发现它在我所学的专业领域有极为重要的应用。它在我所学习的专业控制工程中发展成为了一门专门的学科——最优控制。 最优控制（optimal control ）是现代控制理论的核心，它研究的主要问题是：在满足一定约束条件下，寻求最优控制策略，使得性能指标取极大值或极小值。使一个系统的性能指标实现最优化可概括为：对一个受控的动力学系统或运动过程，从一类允许的控制方案中找出一个最优的控制方案，使系统的运动在由某个初始状态转移到指定的目标状态的同时，其性能指标值为最优。 最优控制问题，就是在给定条件下，对给定系统确定一种控制规律，使该系统能在规定的性能指标下具有最优值。也就是说最优控制就是要寻找容许的控制规律是动态系统从初始状态转移到某种要求的终端状态，且保证所规定的性能指
触摸芯片说明书
上海国芯TS04 TS04 4通道自校准电容式触摸传感器 1、规格1.1特性 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 4 通道的电容式传感器与自动灵敏度校准并行输出接口 独立可调的灵敏度与外部电容 通过外部电阻可调节内部频率 嵌入式高频率的噪音消除电路 低电流消耗 16QFN, 14SOP 封装 1.2应用 1. 移动应用（移动电话/ PDA / PMP / MP3 播放等） 2. 3. 4. 薄膜开关替代 密封式的控制面板，键盘门禁锁矩阵应用 1.3封装
13 14 上海国芯 2. 引脚定义 2.1 16QFN 封装 TS04
3 极限参数 操作温度0~70 闩锁特性 参数值单位电池电压 5.0 每个引脚的最大电压VDD+0.3 每个PAD 的最大电流100 mA
5 电特性 注1: 低Cs 可提高灵敏度， The recommended value oF Cs is 10pF When using 3T PC（Poly Carbonate）cover and 10mm*7mm touch pattern 注2：在噪声大的环境下推荐使用低Rs。 6 TS04实现 6．1 Rbias & Srbias实现 Rbias 连接到决定振荡器及内部偏置电流的电阻，感应频率、内部时钟频率和电流损耗能够通过RB 进行调节。一个纹波电压能造成内部严重错误。故CB 推荐连接到VDD（而非GND），（CB 的典型值是820pF，最大值为1nF）
Normal Operation Current Consumption Curve TS04 电流消费曲线是按照RB 的值如上表示。虽然低Rb 需要更多的电流消耗，但推荐在噪声大的环境下使用，例如：冰箱、空调等 6.2 CS实现
循环流化床锅炉燃烧过程自动控制的优化方法
编号：AQ-JS-09119 ( 安全技术) 单位：_____________________ 审批：_____________________ 日期：_____________________ WORD文档/ A4打印/ 可编辑 循环流化床锅炉燃烧过程自动 控制的优化方法 Optimization method for automatic control of combustion process in circulating fluidized bed boiler
循环流化床锅炉燃烧过程自动控制 的优化方法 使用备注：技术安全主要是通过对技术和安全本质性的再认识以提高对技术和安全的理解，进而形成更加科 学的技术安全观，并在新技术安全观指引下改进安全技术和安全措施，最终达到提高安全性的目的。 循环流化床锅炉CFB的控制系统的现状 目前，国内中、大型循环流化床锅炉CFB （CirculatingFluidizeBed）投运数量越来越多，这些电厂一般采用DCS(DistributedControlSystem：分散控制系统)进行机组运行控制。DCS控制系统应用于煤粉锅炉经验已经很成熟，而且自动化水平、安全性都比较高。对于国内的循环流化床锅炉，目前的DCS控制系统现状基本是套用煤粉炉的DCS控制逻辑，只是稍加改动；另外基于国内电厂基建现状，多数机组都是在抢工期的情况下投运的，所以留给控制系统研究人员的研究时间几乎没有。然而循环流化床锅炉的燃烧机理十分复杂，循环流化床锅炉的设计尚处于经验设计阶段，系统中变量之间的耦合比较紧密，而且具有严重的非线性。
循环流化床锅炉热工自动控制，特别是燃烧自动控制方面的问题已成为其进一步推广应用的主要障碍，循环流化床锅炉的运行自动化已成为其走向实用的关键之一。 在机组基建调试期间，大家对于控制系统一般都是只要能保证锅炉正常启动和停运就行了，至于控制系统的优化、逻辑的优化、自动的投入与优化、锅炉保护的设定等都是简单地在煤粉炉的控制理念下做一些简单修改。然而，循环流化床锅炉和煤粉锅炉从燃烧机理上说有很大的区别，这就决定了控制逻辑及理念应该有很大的不同。所以套用煤粉锅炉的控制理念往往不能适合循环流化床锅炉。这也就是目前为什么许多循环流化床锅炉很多自动投不上、许多保护不敢投，从而造成循环流化床锅炉的运行人员数量多，劳动强度高，效率低下等，而且锅炉的运行也极为不稳定。这就给我们的制造厂、电厂及试验研究人员提出了一个课题：如何使DCS控制系统更加适合循环流化床锅炉。 循环流化床锅炉燃烧过程自动控制的特点 循环流化床锅炉不同于煤粉炉，其控制回路多，系统比较复杂，
最优化方法与最优控制复习文件
最优化方法与最优控制复习文件 1. 非线性优化的基本概念，最优解的一阶和二阶条件，最速下降方法，拟牛顿法情况，BFGS 修正。 2. 变分问题的最优必要性条件推导，各种情况下的必要性条件，Hamilton 函数、拉格让日 函数。PPT 中讲到的最优控制实例，包括求解过程需要掌握。 3. 极大值原理搞清楚，以及PPT 中的计算实例。 4. 动态规划，原理和简单的求解技术。 5. LQR 问题也要看一下。 除此之外，还有几个作业题目大家做一下，如下所示： 1. 非线性优化中，从直观考虑最速下降法是一种最快速的迭代优化方法，实际过程中为什 么不理想？为什么采用二阶方法？二阶方法中的二阶导数矩阵怎么得到的？有什么要求？ （15分） 2. 对于函数形式为 的优化问题，若采用最速下降法求解，请给出最优搜索方向p k 的表达式。变量初值为X0=[1,1,1]T ，请写出第一步迭代过程，以及得到的X1的关于搜索步长α0表达式，在这种情况下，使得))0()0((F 0p x α+最小的搜索步长α0应该等于多少？（15分） 3. 题目要求如下，采用动态规划方法寻求从A 点到B 点的最小时间路径（A 到B 仅能向前 走），（20分） 4. 对于以下简单的标量非线性系统，请通过求解相关HJB 方程得到其最优反馈控制策略。 提示，HJB 微分方程允许如此形式的解。
5.写出如下优化控制问题的Hamiltonian 函数、优化求解的必须性条件，并通过必要性条 件的求解计算出该优化控制和状态轨线。最小化目标函数 6.根据你对优化控制求解方法的了解，目前对于优化控制问题（或者成为动态优化问题， DAOPs问题）有哪些求解方法， 7.
PHY芯片介绍讲解
问:如何实现单片以太网微控制器? 答:诀窍是将微控制器、以太网媒体接入控制器(MAC)和物理接口收发器(PHY)整合进同一芯片,这样能去掉许多外接元器件.这种方案可使MAC和PHY实现很好的匹配,同时还可减小引脚数、缩小芯片面积.单片以太网微控制器还降低了功耗,特别是在采用掉电模式的情况下. 问:以太网MAC是什么? 答:MAC即Media Access Control,即媒体访问控制子层协议.该协议位于OSI七层协议中数据链路层的下半部分,主要负责控制与连接物理层的物理介质.在发送数据的时候,MAC协议可以事先判断是否可以发送数据,如果可以发送将给数据加上一些控制信息,最终将数据以及控制信息以规定的格式发送到物理层;在接收数据的时候,MAC协议首先判断输入的信息并是否发生传输错误,如果没有错误,则去掉控制信息发送至LLC层.该层协议是以太网MAC由IEEE-802.3以太网标准定义.最新的MAC同时支持10Mbps和100Mbps两种速率. 以太网数据链路层其实包含MAC(介质访问控制)子层和LLC(逻辑链路控制)子层.一块以太网卡MAC芯片的作用不但要实现MAC子层和LLC子层的功能,还要提供符合规范的PCI界面以实现和主机的数据交换. MAC从PCI总线收到IP数据包(或者其他网络层协议的数据包)后,将之拆分并重新打包成最大1518Byte,最小64Byte的帧.这个帧里面包括了目标MAC地址、自己的源MAC地址和数据包里面的协议类型(比如IP数据包的类型用80表示).最后还有一个DWORD(4Byte)的CRC码. 可是目标的MAC地址是哪里来的呢?这牵扯到一个ARP协议(介乎于网络层和数据链路层的一个协议).第一次传送某个目的IP地址的数据的时候,先会发出一个ARP包,其MAC的目标地址是广播地址,里面说到：”谁是xxx.xxx.xxx.xxx这个IP地址的主人？”因为是广播包,所有这个局域网的主机都收到了这个ARP请求.收到请求的主机将这个IP地址和自己的相比较,如果不相同就不予理会,如果相同就发出ARP响应包.这个IP地址的主机收到这个ARP请求包后回复的ARP响应里说到:”我是这个IP地址的主人”.这个包里面就包括了他的MAC地址.以后的给这个IP地址的帧的目标MAC地址就被确定了.(其它的协议如IPX/SPX也有相应的协议完成这些操作.) IP地址和MAC地址之间的关联关系保存在主机系统里面,叫做ARP表,由驱动程序和操作系统完成.在Microsoft的系统里面可以用 arp-a的命令查看ARP表.收到数据帧的时候也是一样,做完CRC以后,如果没有CRC效验错误,就把帧头去掉,把数据包拿出来通过标准的借口传递给驱动和上层的协议客栈,最终正确的达到我们的应用程序. 还有一些控制帧,例如流控帧也需要MAC直接识别并执行相应的行为. 以太网MAC芯片的一端接计算机PCI总线,另外一端就接到PHY芯片上,它们之间是通过MII接口链接的. 问:什么是MII? 答:MII即媒体独立接口,它是IEEE-802.3定义的以太网行业标准."媒体独立"表明在不对MAC硬件重新设计或替换的情况下,任何类型的PHY设备都可以正常工作.它包括一个数据接口,以及一个MAC和PHY之间的管理接口. ?数据接口包括分别用于发送器和接收器的两条独立信道.每条信道都有自己的数据,时钟和控制信号.MII数据接口总共需要16个信号,包括TX_ER,TXD<3:0>,TX_EN,TX_CLK, COL,RXD<3:0>,RX_EX,RX_CLK,CRS,RX_DV等.MII以4位半字节方式传送数据双向传输,时钟速率25MHz.其工作速率可达100Mb/s; ?MII管理接口是个双信号接口,一个是时钟信号,另一个是数据信号.通过管理接口,上层能监视和控制PHY.其管理是使用SMI(Serial Management Interface)总线通过读写PHY的寄存器来完成的.PHY里面的部分寄存器是IEEE定义的,这样PHY把自己的目前的状态反映到寄存器里面,MAC通过SMI总线不断的读取PHY的状态寄存器以得知目前PHY的状态,例如连接速度,双工的能力等.当然也可以通过SMI设置PHY的寄存器达到控制的目的,例如流控的打开关闭,自协商模式还是强制模式等.不论是物理连接的MII总线和SMI总线还是PHY的状态寄存器和控制寄存器都是有IEEE的规范的,因此不同公司的MAC和PHY一样可以协调工作.当然为了配合不同公司的PHY的自己特有的一些功能,驱动需要做相应的修改.
循环流化床锅炉燃烧过程自动控制的优化方法
循环流化床锅炉燃烧过程自动控制的优化方法循环流化床锅炉CFB的控制系统的现状 目前，国内中、大型循环流化床锅炉CFB（CirculatingFluidizeBed）投运数量越来越多，这些电厂一般采用DCS(DistributedControlSystem：分散控制系统)进行机组运行控制。DCS控制系统应用于煤粉锅炉经验已经很成熟，而且自动化水平、安全性都比较高。对于国内的循环流化床锅炉，目前的DCS控制系统现状基本是套用煤粉炉的DCS控制逻辑，只是稍加改动；另外基于国内电厂基建现状，多数机组都是在抢工期的情况下投运的，所以留给控制系统研究人员的研究时间几乎没有。然而循环流化床锅炉的燃烧机理十分复杂，循环流化床锅炉的设计尚处于经验设计阶段，系统中变量之间的耦合比较紧密，而且具有严重的非线性。循环流化床锅炉热工自动控制，特别是燃烧自动控制方面的问题已成为其进一步推广应用的主要障碍，循环流化床锅炉的运行自动化已成为其走向实用的关键之一。 在机组基建调试期间，大家对于控制系统一般都是只要能保证锅炉正常启动和停运就行了，至于控制系统的优化、逻辑的优化、自动的投入与优化、锅炉保护的设定等都是简单地在煤粉炉的控制理念下做一些简单修改。然而，循环流化床锅炉和煤粉锅炉从燃烧机理上说有很大的区别，这就决定了控制逻辑及理念应该有很大的不同。所以套用煤粉锅炉的控制理念往往不能适合循环流化床锅炉。这也就是目前为什么许多循环流化床锅炉很多自动投不上、许多保护不敢投，从
而造成循环流化床锅炉的运行人员数量多，劳动强度高，效率低下等，而且锅炉的运行也极为不稳定。这就给我们的制造厂、电厂及试验研究人员提出了一个课题：如何使DCS控制系统更加适合循环流化床锅炉。 循环流化床锅炉燃烧过程自动控制的特点 循环流化床锅炉不同于煤粉炉，其控制回路多，系统比较复杂，控制系统一般包括以下主要回路：汽包水位控制；过热汽温控制；燃料控制；风量及烟气含氧量控制；炉膛负压控制；床层温度控制；料层高度控制；循环灰控制。对于汽包水位控制和过热汽温控制特性与通常的煤粉炉相同，在此不予以分析，只对与循环流化床锅炉燃烧相关的控制系统的特点进行分析。循环流化床锅炉燃烧过程自动控制的基本任务是使送入锅炉内的燃煤燃烧所提供的热量适应锅炉蒸汽负荷的需要，同时还要保证锅炉安全经济运行，燃烧控制系统的任务归纳起来有如下几个方面： 2.1.维持主蒸汽压力稳定。汽压的变化表示锅炉的蒸汽量与负荷的耗汽量不匹配，需要相应地改变燃料的供给量，以改变锅炉的蒸发量。 2.2.保证锅炉燃烧过程的经济性。改变燃料量的同时，相应地调节送风量，使之与燃料量匹配，保证锅炉燃烧的经济性. 2.3.引风量与送风量相配合以保证炉膛压力在正常的范围内，保证炉膛的安全运行；
优化理论和最优控制
分数: ___________ 任课教师签字：___________ 华北电力大学研究生结课作业 学年学期：2013-2014第二学期 课程名称：优化理论和最优控制 学生姓名： 学号： 提交时间：2014年4月26日
《优化理论和最优控制》结课总结 摘要：最优控制理论是现代控制理论的核心，控制理论的发展来源于控制对象的要求。尽50年来，科学技术的迅速发展，对许多被控对象，如宇宙飞船、导弹、卫星、和现代工业设备的生产过程等的性能提出了更高的要求，在许多情况下要求系统的某种性能指标为最优。这就要求人们对控制问题都必须从最优控制的角度去进行研究分析和设计。最优控制理论研究的主要问题是：根据已建立的被控对象的时域数学模型或频域数学模型，选择一个容许的控制律，使得被控对象按预定要求运行，并使某一性能指标达到最优值[1]。 关键字：最优控制理论，现代控制理论，时域数学模型，频域数学模型，控制率 Abstract： The Optimal Control Theory is the core of the Modern Control Theory，the development of control theory comes from the requires of the controlled objects.During the 50 years， the rapid development of the scientific technology puts more stricter requires forward to mang controlled objects，such as the spacecraft，the guide missile，the satellite，the productive process of modern industrial facilities，and so on，and requests some performance indexes that will be best in mang cases.To the control problem，it requests people to research ,analyse，and devise from the point of view of the Optimal Control Theory. There are mang major problems of the Optimal Control Theory studying,such as the building the time domain’s model or the frenquency domain’s model according to the controlled objects,controlling a control law with admitting, making the controlled objects to work according to the scheduled requires, and making the performance index to reseach to a best optimal value. Keywords: The Optimal Control Theroy， The Modern Control Theroy， The
最优化方法与最优控制5
根据对偶问题的定义知道，原问题与对偶问题是互为对偶的。在给出原问题的对偶问题过程中应注意的几点关系： (1) 原问题各约束条件中的限制符号，必须统一是“≤”或统一为“≥”，不必考虑向量b 的元素是否是正值； (2) 如原问题有等式约束，则将该条件用等价的两个不等式约束条件替换，即“k f =)x (”可改写成两个不等式条件“k f ≤)x (，k f -≤-)x (”； (3) 对偶前后都要求变量是非负的； (4) 对偶关系是，“极大”对“极小”；“≤”对“≥”；向量c 与向量b 对调位置；矩阵A 转置。 例3-14 给出以下线性规划问题的对偶问题 212max x x z += 12321≤+x x ； 521=+x x ； 16421≤+x x ； 21≥x ；02≥x 。 解：原问题的规范形式及对偶形式写在表3-17中。 表3-17 线性规划对偶问题 原问题 对偶问题 min 543212551612w w w w w s --++= max 212x x z += 1354321≥--++w w w w w 12321≤+x x ； 244321≥-++w w w w 16421≤+x x ； 0≥i w ，51≤≤i 。 521≤+x x ； 对偶问题的线性规划标准形式 521-≤--x x ； max 543212551612w w w w w s ++---= 21-≤-x ； 13654321=---++w w w w w w 01≥x ，02≥x 。 2474321=--++w w w w w 0≥i w ，71≤≤i 。 下面介绍线性规划对偶问题的一些性质。 定理3-4 在式(3-23)定义的对偶问题中，若x 和w 分别是原问题和对偶问题的任意可 行解，则一定有 w b x c T T ≤。 (3-24) 证 因为是可行解，必然满足各自的全部约束条件，即 b A ≤x ，0x ≥； c w T ≥A ，0w ≥。 由此导出， b w x w T T ≤A ； c x w x T T T ≥A 。 标量的转置就是标量本身，即
芯片达人教你如何看数据手册
芯片达人教你如何看数据手册 2013-11-30 15:21:38 分享： 标签：数据手册datasheet 【摘要】数据手册怎么看？先看芯片特性、应用场合、内部框图，有一个宏观的了解。重点关注芯片参数，同时参考手册给出的参数图。选定器件后，研究管脚定义、推荐的PCB layout。内部寄存器，时序图必须研究透彻。数据手册中的note，都必须仔细阅读，是把芯片用好的关键所在。 不管什么芯片手册，它再怎么写得天花乱坠，本质也只是芯片的使用说明书而已。而说明书一个最显著的特点就是必须尽可能地使用通俗易懂的语句，向使用者交代清楚该产品的特点、功能以及使用方法。无论什么芯片手册，都不会存在生僻的单词语法（专业词汇除外），运用在大学英文知识去分析这些手册足矣。（当然另外一种选择是看中文版数据手册，像搜ic 数据手册之类的专业datasheet翻译网站，语法不一定符合国人语言习惯，但术语还是基本正确的，见仁见智吧。） Datasheet为何难读？难点有三： 语言风格——跟平常我们所阅读的新闻、报导都不一样，好多数据手册在表达意思上的连贯性做得不好，没有太大联系的两句话就放在了一起，没办法，只得接受（莫非这也是中外思维的差异？） 长句太多——为保证严谨，不至于让读者产生误解，数据手册通常多用长句描述，并且长句所描述问题都比较关键。这很让人头疼，要连贯地理解这些长句，需要较好的记忆力。当然，俺们也有笨办法：按照古老的主谓宾状补结构，把整个长句拆开，对每一个小短句进行分析，最后联系上下文揣摩出整句意思。
专业词汇多，甚至有字典上都找不到的单词，——没办法，一得靠平时的积累，二得善于借助网络资源翻译，比如搜ic数据手册（https://www.wendangku.net/doc/9c12198244.html,）就是个挺专业的网站。不过强调一下：我们没有必要把每一个单词的意思都完完全全地、准确无误地翻译出来，只要理解它所表达的意思就足够了，就说是只需意会，不必言传倒也合适。 以AD9945为例，我们可以这么去读芯片数据手册： 1、先看看芯片的特性（Features）、应用场合（Applications）以及内部框图。这有助于我们对芯片有一个宏观的了解，此时需要弄清楚该芯片的一些比较特殊的功能，充分利用芯片的特殊功能，对整体电路的设计，将会有极大的好处。比如AD9945可以实现相关双采样（CDS），这可以简化后续信号调理电路，并且抵抗噪声的效果还好。 2、重点关注芯片的参数，同时可以参考手册给出的一些参数图（如AD9945的TPC 1，TPC2等），这是是否采用该芯片的重要依据。像AD9945，就可以关注采样率（maximum clock rate）、数据位数（AD converter）、功耗（power consumption）、可调增益范围（gain range）等。 3、选定器件后，研究芯片管脚定义、推荐的PCB layout，这些都是在硬件设计过程中必须掌握的。所有管脚中，要特别留意控制信号引脚或者特殊信号引脚，这是将来用好该芯片的前提。比如AD9945的SHP、SHD、PBLK、CLPOB等。 4、认真研读芯片内部寄存器，对寄存器的理解程度，直接决定了你对芯片的掌握程度。比如AD9945就有4个寄存器：Operation、Control、Clamp Level和VGA gain，对于这些寄存器，必须清楚它们上电后的初始值、所能实现的功能、每个bit所代表的含义这些基本情况。
《最优化与最优控制》教学大纲 - 北京科技大学自动化学院
《最优化与最优控制》教学大纲 课程编号：4050141 开课院系：自动化学院控制科学与工程系课程类别：专业选修 适用专业：自动化 课内总学时：32 学分：2 实验学时：0 设计学时：0 上机学时：0 先修课程：数学分析、线性代数、常微分方程、自动控制原理 执笔：邵立珍 审阅：董洁 一、课程教学目的 最优化与最优控制在工程技术，经济，管理等领域有广泛的应用。通过本课程的学习，使学生学会最优化的基本理论和算法，学会最优控制基本概念和理论。 二、课程教学基本要求 1．课程重点： 要求学生掌握典型的最优化算法，了解最优化的基本理论，掌握最优控制基本概念，掌握极大值原理，动态规划法了解典型最优控制问题。 2．课程难点： 极大值原理，动态规划法。 3．能力培养要求： 能够解决一些典型的最优控制问题，首先能够将实际问题，描述为最优控制问题，然后根据问题的条件，选择合适的求解工具并得到正确的答案。 三、课程教学内容与学时 课堂教学（32学时） 1．最优化概论(2学时) 最优化问题的数学模型 最优化方法及其结构 线性搜索 2．无约束最优化方法(4学时) 局部极小的条件 牛顿法 拟牛顿法 共轭梯度法 方向集法 3．约束优化的理论与方法(8学时) 约束问题和Lagrange乘子法 一阶最优条件 二阶最优条件 罚函数与障碍函数 乘子法 4．二次规划(6学时) 等式约束法 Lagrange方法 有效集法 5．最优控制概论(2学时) 经典控制与现代控制理论简介 最优控制问题的产生 最优控制问题的一般提法 最优控制问题分类 6．变分法与最优控制(4学时) 变分法 用变分法解最优控制 7．极大值原理(4学时) 末端自由的极大值原理 末端受约束的极大值原理 时变系统,复合型性能指标问题 8．动态规划法(2学时) 多步决策与动态规划 离散系统动态规划法 连续系统动态规划法 实验（上机、设计）教学（0学时） 四、教材与参考书 教材 1. 王晓陵，陆军编，《最优化方法与最优控制》，哈尔滨工程大学出版社，2008年，第1版 参考书 1. 吴受章编，《最优控制理论与应用》，机械工业出版社，2008年，第1版 2.李国勇编，《最优控制理论与应用》，国防工业出版社，2008年，第1版 3. 赫孝良等编，《最优化与最优控制》，西安交通大学出版社，1992年，第1版