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kbps

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kbps(千比特每秒),又稱千比特率,指的是數字信號的傳輸速率,也就是每秒鐘傳送多少個千位的信息(k表示千,kb表示的是多少千個位),也可以表示網絡的傳輸速度。為了在直觀上顯得網絡的傳輸速度較快,一般公司都使用kb(千位)來表示。如果是大寫B的kBps,則表示每秒傳送多少千字節。1kByte/s=8kbit/s(一般簡寫為1kB/s=8kb/s)。
中文名
千比特每秒,千比特率,或千位每秒
外文名
kilobit per second
英文縮寫
kbps, kbit/s, kb/s
作    用
表示網絡的傳輸速度
意    義
表示數字信號的傳輸速率

目錄

kbps定義

碼率就是數據傳輸時單位時間傳送的數據位數,一般我們用的單位是kbps即千位每秒。
通俗一點的理解就是取樣率,單位時間內取樣率越大,精度就越高,處理出來的文件就越接近原始文件,但是文件體積與取樣率是成正比的,所以幾乎所有的編碼格式重視的都是如何用最低的碼率達到最少的失真,圍繞這個核心衍生出來的cbr(固定碼率)與vbr(可變碼率),都是在這方面做的文章,不過事情總不是絕對的,從畫質方面來説,碼率越高,被壓縮的比例越小,畫質損失越小,與畫面源的畫質越接近。
類似的單位還有兆位每秒(又稱兆比特每秒,megabit per second, Mbps),Gbps(俗稱千兆)。
計算機中的信息都是二進制的0和1來表示,其中每一個0或1被稱作一個位,用小寫b表示,即bit(位,或比特);大寫B表示byte,即字節,一個字節=八個位,即1B=8b;前面的小寫k表示千的意思,即千個位(kb)或千個字節(kB)。表示文件的大小單位,一般都使用字節(B)來表示文件的大小。
kbps:首先要了解的是,ps指的是/s,即每秒。在這裏需要説明的問題是在單位換算上有一點是極其重要的即:
1Mb=1,024kb=1,024×1,024b=1,048,576b
而1MB=1024kB=1,024×1,024B=1024×1024×8b=8,388,608‬b,數量上差得很多。

kbps單位換算

1B=8b
B=byte(字節)
b=bit(位)
k=kilo(千,在信息領域,為了與用1024進製表示K的舊習慣相區別,通常將表示千進制的前綴k小寫,這也是國際單位制的正確用法)
ps=per second(每秒)
1 B/s=8 bps(b/s)
1 kB/s=8 kbps(kb/s)
在Windows 7系統中
1 KB/s8 kbps(kb/s)
1 MB/s8 Mbps(Mb/s, mega bits per second)
1024進制中:1024 = 1K; 1024K = 1M; 1024M = 1G; 1024G = 1T...etc
8 bits = 1 byte (B);
1024 byte = 1 kibibyte (KB);
1024 kibibyte = 1 megabyte (MB);
1024 megabyte = 1 gigabyte (GB);
1024 gigabyte = 1 terabyte (TB);
1024 terabyte = 1 petabyte (PB);
1024 petabyte = 1 exabyte (EB);
1024 exabyte = 1 zettabyte (ZB);
1024 zettabyte = 1 yottabyte (YB);
這裏的"b"是bit(s)表示二進制位
1Byte=8bit,如下載的速率 256KB/S,換算之後為2048Kbps [1] 
而我們常説的網速如 2M 4M 8M之類的都是以Mbps為單位的,這些都表示帶寬。而實際(用字節Byte表示的)網速需要在帶寬上除以8來得到。例如2M的網絡,其實際網速應為2Mbps=2×1000×1000÷8Byte/s256KB/s,即約256KB每秒的下載速度, [4]  而非2兆每秒。所以在單位換算上一定要注意。

kbps編碼

VBR(Variable Bitrate)動態比特率 也就是沒有固定的比特率,壓縮軟件在壓縮時根據視頻數據即時確定使用什麼比特率,這是以質量為前提兼顧文件大小的方式,推薦編碼模式;
ABR(Average Bitrate)平均比特率 是VBR的一種插值參數。ABR在指定的文件大小內,以固定的幀數為一段,可以做為VBR和CBR的一種折衷選擇。
CBR(Constant Bitrate),常數比特率 指文件從頭到尾都是一種位速率。相對於VBR和ABR來講,它壓縮出來的文件體積很大,而且畫質相對於VBR和ABR不會有明顯的提高。 [2] 

kbps編碼

現如今通信信道環境日益複雜,因此對低速率網絡文件編碼的要求逐步提高,在保證網絡質量的前提下降低文件編碼速率有着重大的意義。在標準編碼的比特分配中, 壓縮參數佔據了很大的比重。將自適應多速率文件編碼中的壓縮參數量化技術應用在文件編碼中,並且提出了一種基於高斯自擾動的機器學習訓練方法,對已有性能較好的量化碼書添加適當的高斯自擾動作為機器學習訓練數據,通過訓練獲得縮短的較好數據。通過實驗驗證,改進的文件編碼在網速較慢的環境下效果良好。 [3] 
參考資料