帶寬計算方法


1. 基本概念

碼流:碼流(Data Rate)是指視頻文件在單位時間內使用的數據流量,也叫碼率或碼流率,是視頻編碼中畫面質量控制中最重要的部分,一般我們用的單位是Kb/s或者Mb/s。一般來說同樣分辨率下,視頻文件的碼流越大,壓縮比就越小,畫面質量就越高。碼流越大,說明單位時間內取樣率越大,數據流,精度就越高,處理出來的文件就越接近原始文件,圖像質量越好,畫質越清晰,要求播放設備的解碼能力也越高。

比特率:是指每秒傳送的比特(bit)數。單位為bps(BitPerSecond),比特率越高,傳送的數據越大。比特率表示經過編碼(壓縮)后的音、視頻數據每秒鍾需要用多少個比特來表示,而比特就是二進制里面最小的單位,要么是0,要么是1。比特率與音、視頻壓縮的關系,簡單的說就是比特率越高,音、視頻的質量就越好,但編碼后的文件就越大;假如比特率越少則情況恰好相反。

幀率:一幀就是一副靜止的畫面,連續的幀就形成動畫,如電視圖象等。我們通常說幀數,簡單地說,就是在1秒鍾時間里傳輸的圖片的幀數,也可以理解為圖形處理器每秒鍾能夠刷新幾次,通常用fps(Frames Per Second)表示。每一幀都是靜止的圖象,快速連續地顯示幀便形成了運動的假象。高的幀率可以得到更流暢、更逼真的動畫。每秒鍾幀數 (fps) 愈多,所顯示的動作就會愈流暢。

分辨率:視頻分辨率是指視頻成像產品所成圖像的大小或尺寸。常見的視像分辨率有352×288,176×144,640×480,1024×768。在成像的兩組數字中,前者為圖片長度,后者為圖片的寬度,兩者相乘得出的是圖片的像素,長寬比一般為4:3.  目前監控行業中主要使用Qcif(176×144)、CIF(352×288)、HALF D1(704×288)、D1(704×576)等幾種分辨率。

D1是數字電視系統顯示格式的標准,共分為以下5種規格:

D1:480i格式(525i):720×480(水平480線,隔行掃描),和NTSC模擬電視清晰度相同,行頻為15.25kHz,相當於我們所說的4CIF(720×576)

D2:480P格式(525p):720×480(水平480線,逐行掃描),較D1隔行掃描要清晰不少,和逐行掃描DVD規格相同,行頻為31.5kHz

D3:1080i格式(1125i):1920×1080(水平1080線,隔行掃描),高清方式采用最多的一種分辨率,分辨率為1920×1080i/60Hz,行頻為33.75kHz

D4:720p格式(750p):1280×720(水平720線,逐行掃描),雖然分辨率較D3要低,但是因為逐行掃描,市面上更多人感覺相對於1080I(實際逐次540線)視覺效果更加清晰。不過個人感覺來說,在最大分辨率達到1920×1080的情況下,D3要比D4感覺更加清晰,尤其是文字表現力上,分辨率為1280×720p/60Hz,行頻為45kHz

 D5:1080p格式(1125p):1920×1080(水平1080線,逐行掃描),目前民用高清視頻的最高標准,分辨率為1920×1080P/60Hz,行頻為67.5KHZ。

其中D1 和D2標准是我們一般模擬電視的最高標准,並不能稱的上高清晰,D3的1080i標准是高清晰電視的基本標准,它可以兼容720p格式,而D5的1080P只是專業上的標准。

2. 寬帶術語

上行帶寬就是本地上傳信息到網絡上的帶寬。

上行速率是指用戶電腦向網絡發送信息時的數據傳輸速率,比如用FTP上傳文件到網上往,影響上傳速度的就是“上行速率”。

下行帶寬就是從網絡上下載信息的帶寬。

下行速率是指用戶電腦從網絡下載信息時的數據傳輸速率,比如從FTP服務器上文件下載到用戶電腦,影響下傳速度的就是“下行速率”。

3. 計算公式

(1)碼率計算公式

    碼率=采樣率 X 位深度 X 聲道

(2)文件大小

    文件大小=碼率 X 時長 注:此計算公式對未壓縮的wav格式文件有效,不適用於mp3等被壓縮的文件。

(3)幾點原則

    a. 碼率和質量成正比,但是文件體積也和碼率成正比。這是要牢記的;

    b. 碼率超過一定數值,對圖像的質量沒有多大影響;

    c. 如果是1M的寬帶,在網上只能看不超過1024kbps的視頻,超過1024kbps的視頻只能等視頻緩沖才能順利觀看。

 

一個視頻文件的大小為5.86M,播放時長為3分7秒:

1,該文件對應的碼流就是

5.86 * 1024 * 1024 * 8 / (3 * 60 + 7) =262872.95657754bps

2,10M獨享帶寬能支撐的同時在線人數

10* 1024 * 1024 / 262872.95657754 =39.889078498294

3,支撐1000人同時在線的系統最少需要的帶寬數為

262872* 1000 / (1024 * 1024) = 250.69427490234M

 


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