Elecard StreamEye Studio 1.3
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करीबन Elecard StreamEye Studio
एलेकार्ड स्ट्रीमआई स्टूडियो मीडिया पेशेवरों और प्रोसमर्स के लिए वीडियो की गुणवत्ता का विश्लेषण करने, आगे वीडियो संपीड़न अनुकूलन के लिए एन्कोडेड स्ट्रीम में समस्या निवारण समस्याओं और वीडियो मानकों के अनुपालन को सुनिश्चित करने के लिए डिज़ाइन किए गए शक्तिशाली अनुप्रयोगों का एक सेट है। कार्यक्रम स्ट्रीम में फ्रेम, उनके आकार, प्रकार, समय की स्थिति और आदेश प्रदर्शित करता है; हेडर के साथ-साथ अन्य सामान्य वीडियो स्ट्रीम मापदंडों में घोषित बिट दर। एलिकार्ड स्ट्रीमआई स्टूडियो वी 1.3 में एलकार्ड स्ट्रीमआई वी.3.3, एलकार्ड YUV व्यूअर v.3.0, एलकार्ड वीडियो क्वेस्ट v.1.0, एलकार्ड स्ट्रीम एनालाइजर v.2.3, एलकार्ड बफर एनालाइजर v.2.1 शामिल हैं। एलेकार्ड स्ट्रीमआई वी.3.3 उपयोगकर्ता को एन्कोडेड वीडियो सुविधाओं का एक दृश्य प्रतिनिधित्व और एमपीईजी-1/2/4 या एवीसी/एच.264 वीडियो प्राथमिक धाराओं, एमपीईजी-1 सिस्टम स्ट्रीम, एमपीईजी-2 प्रोग्राम स्ट्रीम और एमपीईजी-2 परिवहन धाराओं का एक स्ट्रीम संरचना विश्लेषण प्रदान करता है। स्ट्रीम YUV व्यूअर v.3.0 को YUV वीडियो फ़ाइलों में डेटा दृश्यों को देखने, बाइनरी छवियों के मैच का पता लगाने के लिए एक दूसरे के खिलाफ फ़ाइलों की तुलना करने और तुलना के परिणाम को देखने के लिए डिज़ाइन किया गया है। एप्लिकेशन उपयोगकर्ता को पीएसएनआर, एनक्यूआई और वीक्यूएम जैसे गुणवत्ता मैट्रिक्स की गणना करने की भी अनुमति देता है। Elecard वीडियो QuEst v.1.0 उपयोगकर्ता को PSNR, NQI, VQM, SSIM, डेल्टा, एमएसई और MSAD जैसे वीडियो गुणवत्ता मैट्रिक्स की गणना करने की अनुमति देता है। इसे रिवर्स इंजीनियरिंग और विश्लेषण के लिए डिजाइन और लागू किया गया है। एलिकार्ड स्ट्रीम एनालाइजर v.2.3 एक शक्तिशाली उपकरण है जो एन्कोडेड मीडिया धाराओं के वाक्य विन्यास विश्लेषण और विश्लेषण की प्रस्तुति के लिए डिज़ाइन किया गया है जो मानव पठनीय रूप में लॉग इन करें। स्ट्रीम एनालाइजर एमपीईजी-1 वीडियो/ऑडियो, एमपीईजी-2 वीडियो/ऑडियो, एएसी, एसी-3 और एवीसी/एच.264 फाइलों के साथ संचालित होता है । एलिकार्ड बफर एनालाइजर v.2.1 डिकोडर के वीडियो बफर मापदंडों का विश्लेषण करने की अनुमति देता है। चाहे आप एक मल्टीमीडिया एप्लिकेशन डेवलपर, कोडेक लेखक, सिस्टम इंजीनियर या क्यूए टीम के सदस्य हों, एलेकार्ड स्ट्रीमआई स्टूडियो आपके लिए वीडियो दृश्यों का प्रभावी गहन विश्लेषण करने के लिए आवश्यक है