Mpeg-2 TS流分析工具:PSI/SI信息可视化与解析

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0 下载量 93 浏览量 更新于2024-10-18 收藏 43KB RAR 举报
资源摘要信息:"tsr.rar_TS流分析 _mpeg2 psi si_psi/si分析_ts流解析" TS流分析是数字电视领域中的一项重要技术,它主要涉及到 MPEG-2 传输流(Transport Stream)的数据结构和传输机制。MPEG-2 TS流是国际标准组织为数字电视广播而制定的一种传输格式,广泛应用于卫星电视、有线电视、地面广播和网络电视等多种数字电视系统中。 MPEG-2 TS流由一系列的分组构成,每个分组长度为188字节。在这些分组中,包含了视频、音频以及数据信息,并通过特定的协议和规范进行封装。TS流的关键在于它能够保证数据在各种网络条件下的稳定传输,即使在高误码率的信道中也能保持较好的传输质量。 PSI(Program Specific Information)和SI(Service Information)是MPEG-2 TS流中重要的信息表,它们用于描述TS流中的节目内容、节目编排以及网络信息。PSI信息包括PMT(Program Map Table)、PAT(Program Association Table)、CAT(Conditional Access Table)和NIT(Network Information Table)。SI信息则包括SDT(Service Description Table)、EIT(Event Information Table)、TDT(Time and Date Table)和TOT(Time Offset Table)等。这些表提供了接收机解码所需的关键信息,帮助接收端正确地解析和重现节目内容。 TS流分析工具的用途在于能够帮助开发人员和调试人员分析和理解TS流的结构和内容。这些工具可以捕获TS流数据,分析其中的PSI/SI信息,并以可视化的形式展示出来,比如生成HTML格式的报告。这样,用户就可以直观地看到各个表的内容,了解各节目和事件的详细信息,有助于快速定位问题所在,优化传输方案,以及开发新的应用和服务。 在本资源中,提供的压缩包文件 "tsr.rar" 包含了一个名为 "tsr.exe" 的可执行文件。该文件很可能是上述TS流分析工具的程序,用户可以通过安装并运行它来分析MPEG-2 TS流。由于是可执行文件,用户在使用前需要确保操作系统的兼容性,并注意文件的安全性。 TS流分析的具体应用包括但不限于以下几点: 1. 数字电视前端设备调试:通过分析TS流,可以对广播传输链路中的设备进行监测和调试,确保信号质量。 2. 节目内容验证:验证TS流中的节目内容是否按照预定的编排进行传输。 3. 传输流监控:对传输过程中的TS流进行实时监控,分析网络状况对流的影响。 4. 码率分析和管理:对TS流中的视频和音频进行码率分析,以进行合理的码率分配和优化。 5. 服务提供者和内容提供商之间的接口协议:确保服务提供商的传输系统与内容提供商的编码系统之间的兼容性。 6. 故障诊断和性能分析:快速定位传输过程中可能发生的故障,分析传输性能,提升用户体验。 TS流分析工具是数字电视领域中不可或缺的软件工具,对于提高广播系统的稳定性和可靠性,具有十分重要的意义。通过这些工具,技术人员能够更加深入地理解复杂的传输流结构,有效地进行数据的捕获、分析、调试和优化工作。随着数字电视技术的不断发展和进步,TS流分析工具也在不断地更新换代,以适应新的技术要求和市场标准。

Runs MNIST training with differential privacy. """ Using matrix project to compress the gradient matrix """ def compress(grad, num_k, power_iter=1): return B, G_hat """ Complete the function of per-example clip """ def clip_column(tsr, clip_value=1.0): return def train(args, model, device, train_loader, optimizer, epoch, loss_func, clip_value): model.train() # criterion = nn.CrossEntropyLoss() losses = [] for _batch_idx, (data, target) in enumerate(tqdm(train_loader)): data, target = data.to(device), target.to(device) batch_grad_list = [] optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = loss_func(output, target) if not args.disable_dp: with backpack(BatchGrad()): loss.backward() for p in model.parameters(): batch_grad_list.append(p.grad_batch.reshape(p.grad_batch.shape[0], -1)) #compose gradient into Matrix del p.grad_batch """ Using project method to compress the gradient """ if args.using_compress: #per-example clip else: """ Complete the code of DPSGD """ else: loss.backward() try: for p in model.parameters(): del p.grad_batch except: pass optimizer.step() losses.append(loss.item()) #get the num of the training dataset from train_loader if not args.disable_dp: epsilon = get_epsilon(epoch, delta=args.delta, sigma=args.sigma, sensitivity=clip_value, batch_size=args.batch_size, training_nums=len(train_loader)*args.batch_size) print( f"Train Epoch: {epoch} \t" f"Loss: {np.mean(losses):.6f} " f"(ε = {epsilon:.2f}, δ = {args.delta})" ) else: print(f"Train Epoch: {epoch} \t Loss: {np.mean(losses):.6f}")

2023-06-12 上传

Traceback (most recent call last): File "run_re2.py", line 81, in <module> parameters = Parameters(parser) # Inject the cla arguments in the parameters object File "/home/zhangmengjie/PID/Python/ERL-Re2-main/parameters.py", line 117, in __init__ self.wandb = wandb.init(project="TSR",name=self.name) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/wandb/sdk/wandb_init.py", line 1173, in init raise e File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/wandb/sdk/wandb_init.py", line 1150, in init wi.setup(kwargs) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/wandb/sdk/wandb_init.py", line 172, in setup self._wl = wandb_setup.setup(settings=setup_settings) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/wandb/sdk/wandb_setup.py", line 327, in setup ret = _setup(settings=settings) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/wandb/sdk/wandb_setup.py", line 320, in _setup wl = _WandbSetup(settings=settings) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/wandb/sdk/wandb_setup.py", line 303, in __init__ _WandbSetup._instance = _WandbSetup__WandbSetup(settings=settings, pid=pid) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/wandb/sdk/wandb_setup.py", line 108, in __init__ self._settings = self._settings_setup(settings, self._early_logger) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/wandb/sdk/wandb_setup.py", line 128, in _settings_setup s._apply_env_vars(self._environ, _logger=early_logger) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/wandb/sdk/wandb_settings.py", line 1597, in _apply_env_vars self.update(env, source=Source.ENV) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/wandb/sdk/wandb_settings.py", line 1453, in update self.__dict__[key].update(settings.pop(key), source=source) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/wandb/sdk/wandb_settings.py", line 425, in update self._value = self._validate(self._preprocess(value)) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/wandb/sdk/wandb_settings.py", line 386, in _validate if not v(value): File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/wandb/sdk/wandb_settings.py", line 898, in _validate_mode raise UsageError(f"Settings field `mode`: {value!r} not in {choices}") wandb.errors.UsageError: Settings field `mode`: '' not in {'dryrun', 'online', 'disabled', 'run', 'offline'}

2023-07-22 上传