JPEG标准实际上有三个范畴。
（1）基本顺序过程：实现有损图像压缩，重建图像质量达到人眼难以观察出来的要求。采用的是8×8像素自适应DCT算法、量化及Huffman型的编码器。
（2）基于DCT的扩展过程：使用累进工作方式，采用自适应算术编码过程。
（3）无失真过程：采用预测编码及Huffman编码（或算术编码），可保证重建图像数据与原始图像数据完全相同。其中的基本顺序过程是JPEG最基本的压缩过程，符合JPEG标准的硬软件编码／解码器都必须支持和实现这个过程。另两个过程是可选扩展，对一些特定的应用项目有很大实用价值。
基本JPEG算法操作可分成以下三个步骤：通过DCT去除数据冗余；使用量化表对DCT系数进行量化，量化表是根据人类视觉系统和压缩图像类型的特点进行优化的量化系数矩阵；对量化后的DCT系数进行编码使其熵达到最小，熵编码采用Huffman可变字长编码。
（1）离散余弦变换：JPEG采用8×8子块的二维离散余弦变换算法。在编码器的输入端，把原始图像（对彩色图像是每个颜色成分）顺序地分割成一系列8×8的子块。在8×8图像块中，像素值一般变化较平缓，因此具有较低的空间频率。
（2）量化：为了达到压缩数据的目的，对DCT系数需作量化处理。量化的作用是在保持一定质量的前提下，丢弃图像中对视觉效果影响不大的信息。量化是多对一映射，是造成DCT编码信息损失的根源。
（3）行程长度编码（RLE）：64个变换系数经量化后，左上角系数是直流分量（DC系数），即空间域中64个图像采样值的均值。相邻8×8块之间的DC系数一般有很强的相关性，JPEG标准对DC系数采用DPCM编码方法，其余63个交流分量（AC系数）使用RLE编码，从左上角开始沿对角线方向，以Z字形（Zig-Zag）进行扫描直至结束。量化后的AC系数通常会有许多零值，以Z字形路径进行游程编码有效地增加了连续出现的零值个数。
（4）熵编码：为了进一步压缩数据，对DC码和AC行程编码的码字再作基于统计特性的熵编码。JPEG标准建议使用的熵编码方法有Huffman编码和自适应二进制算术编码。

多媒体数据库基于内容检索系统的工作原理概述如下：基于内容的检索作为一种信息检索技术，接入或嵌入到其他多媒体系统中，提供基于多媒体数据库的检索体系结构。基于内容检索系统分为两个子系统，分别为特征抽取子系统和查询子系统。系统包括如下功能模块。
（1）目标识别：为用户提供自动或半自动识别静态图像、视频、镜头的代表帧，是用户感兴趣的内容或区域。视频序列图像动态目标，对目标进行特征抽取、查询，处理进行整体的或局部的内容检索，可采用全局特征或局部的特征。
（2）特征抽取：提取用户感兴趣的又适合于基于内容检索的特征。如颜色分布情况、颜色的组成情况、纹理结构、方向对称关系、轮廓形状大小。
（3）数据库：多媒体数据库，声、文、图；特征库，预处理特征；知识库，知识表达。
（4）查询接口：有三种输入方式，①交互输入方式，②模板选择输入方式，③用户提交特征样板输入方式。多媒体特征组合功能和查询结果浏览。
（5）检索引擎：利用特征之间的距离函数来进行相似性检索。对于不同的特征用不同的相似性测度算法，检索引擎中系统有效的是相似性测度函数集。
（6）索引／过滤：通过索引和过滤达到快速搜索的目的。把全部的数据通过过滤器变成新的集合再用高维特征匹配来检索。
基于内容检索的工作过程包括以下几个步骤。
（1）提交查询要求：利用系统人机交互界面输入方式形成一个查主询条件。
（2）相似性匹配：将查询特征与数据库中的特征按一定的匹配算法进行匹配。
（3）返回候选结果：满足一定相似性的一组候选结果按相似度大小排列返回给用户。
（4）特征调整：对系统返回的一组初始特征的查询结果，用户通过浏览选择满意的结果，或进行特征调整，形成新的查询，直到查询结果满意为止。基于内容的检索突破了传统的基于文本检索技术的局限，直接对图像、视频、音频内容进行分析，抽取特征和语义，利用这些内容特征建立索引并进行检索。在这一检索过程中，它主要以图像处理、模式识别、计算机视觉、图像理解等学科中的一些方法为部分基础技术，是多种技术的合成。基于内容的多媒体检索是一个新兴的研究领域，在国内外仍处于研究、探索阶段，因此在基于内容的检索领域中仍然存在许多问题。这些问题主要包括多媒体特征的描述和特征的自动提取、多媒体的同步技术、匹配和结构的选择问题，以及按多相似性特征为基础的索引、查询和检索等。

多媒体数据库基于内容检索系统的工作原理概述如下：基于内容的检索作为一种信息检索技术，接入或嵌入到其他多媒体系统中，提供基于多媒体数据库的检索体系结构。基于内容检索系统分为两个子系统，分别为特征抽取子系统和查询子系统。系统包括如下功能模块。
（1）目标识别：为用户提供自动或半自动识别静态图像、视频、镜头的代表帧，是用户感兴趣的内容或区域。视频序列图像动态目标，对目标进行特征抽取、查询，处理进行整体的或局部的内容检索，可采用全局特征或局部的特征。
（2）特征抽取：提取用户感兴趣的又适合于基于内容检索的特征。如颜色分布情况、颜色的组成情况、纹理结构、方向对称关系、轮廓形状大小。
（3）数据库：多媒体数据库，声、文、图；特征库，预处理特征；知识库，知识表达。
（4）查询接口：有三种输入方式，①交互输入方式，②模板选择输入方式，③用户提交特征样板输入方式。多媒体特征组合功能和查询结果浏览。
（5）检索引擎：利用特征之间的距离函数来进行相似性检索。对于不同的特征用不同的相似性测度算法，检索引擎中系统有效的是相似性测度函数集。
（6）索引／过滤：通过索引和过滤达到快速搜索的目的。把全部的数据通过过滤器变成新的集合再用高维特征匹配来检索。
基于内容检索的工作过程包括以下几个步骤。
（1）提交查询要求：利用系统人机交互界面输入方式形成一个查主询条件。
（2）相似性匹配：将查询特征与数据库中的特征按一定的匹配算法进行匹配。
（3）返回候选结果：满足一定相似性的一组候选结果按相似度大小排列返回给用户。
（4）特征调整：对系统返回的一组初始特征的查询结果，用户通过浏览选择满意的结果，或进行特征调整，形成新的查询，直到查询结果满意为止。基于内容的检索突破了传统的基于文本检索技术的局限，直接对图像、视频、音频内容进行分析，抽取特征和语义，利用这些内容特征建立索引并进行检索。在这一检索过程中，它主要以图像处理、模式识别、计算机视觉、图像理解等学科中的一些方法为部分基础技术，是多种技术的合成。基于内容的多媒体检索是一个新兴的研究领域，在国内外仍处于研究、探索阶段，因此在基于内容的检索领域中仍然存在许多问题。这些问题主要包括多媒体特征的描述和特征的自动提取、多媒体的同步技术、匹配和结构的选择问题，以及按多相似性特征为基础的索引、查询和检索等。

嵌入式系统的软件开发采用交叉平台开发方法，连接宿主机和目标机的通信方式有多种，例如：以太网、串行口、并行口、ICE或ROM仿真器等。宿主机提供的基本开发工具是交叉编译器、交叉链接器和源代码调试器。在目标机和宿主机之间有一组连接，通过这组连接程序，代码映像从宿主机下载到目标机，这组连接同时也用来传输宿主机和目标机调试代理之间的信息。在实际开发实践中，经常采用的调试方法有直接测试法、调试监控法、在线仿真法、片上调试法及模拟器法等。

在数字通信中，根据采样定理，最小采样频率为语音信号最高频率的2倍。正常人耳听觉的声音频率范围大约在20Hz～20kHz之间，人的语音频率大概在300Hz～3.4kHz之间，所以电话话音编码使用的信号采样频率为8kHz。