4 優(yōu)化提速
用戶總是希望系統(tǒng)越快越好，但是嵌入式系統(tǒng)受主頻較低、內存較小的限制，對于一些計算量比較大的工作，很難達到理想的效果。于是本解析引擎在應用了多頁面緩沖機制和異步并行機制的優(yōu)化策略。
各渲染器異步并行地工作，第一個完成任務的渲染器立即把數據提交給屏幕顯示。電子紙整屏刷新速度為1 s，利用這個刷屏間歇，其余渲染器完成任務，再采用局部刷屏的方式把增量部分刷新到屏幕上。這樣整體速度取決于渲染速度最慢的那一個。此外，異步執(zhí)行不阻塞輸入，如果這時用戶翻頁，未完成解析線程會被終止，并建立新線程來解析下一頁。例如：打開一頁圖文混排的幻燈片，打開時先顯示文字，隨后顯示出圖像，并且不會阻塞用戶輸入，假如用戶快速連續(xù)翻若干頁后停止，中間頁解析會被終止。

5 驗證
在主頻200 MHz的電子紙閱讀器上實現效果如圖4所示。

隨機選擇60個樣本文件，進入書籍最短時間2.82s，最長11.92s，如圖5所示。

解析引擎采用分層裝載方法，提高了打開書籍速度，這里選擇了3個第一頁完全相同但是大小差別較大的PPT文檔。實驗表明，雖然文檔大小差別很大，但是打開速度差異不大。如表2所列。

結語
由于電子紙的特性和嵌入式設備的資源限制，本文僅僅聚焦在常用元素的解析上，如文字、圖形、圖像、表格等，而對于嵌入對象(如視頻、音頻等)沒有支持。對于未知元素的解析將成為未來的主要工作。本文模塊化的設計架構，有利于下一步進行功能擴展，另外，隨著Office開放文檔格式(OOXML)的誕生并成為國際標準，未來將開發(fā)支持OOXML的嵌入式解析器。