需要系数

作者：i_dovelemon 日期：2020-01-04 主题：Rendering Equation,Irradiance Environment Map,Spherical Harmonic 引言 在实时图形渲染中，Global Illumination 是圣杯级的效果。为了实现这个效果，前辈们开发了很多的技术。但是这些技术大都只能用于静态物体上，对于动态的物体却不能很好的支持。所以，为了让动态的物体也有一点 GI 的效果，开发出了一系列的技术。今天，我们就来介绍其中一种技术：Diffuse Irradiance Environment Map。在游戏开发领域，一般称之为 Light Probe(注：当然 Light Probe 能够实现更多的效果，Diffuse 的 GI 是其中一种)。 Diffuse Irradiance Environment Map 是基于 Environment Map 来实现的。所以，它不会考虑阴影和模型本身的光照影响。同时，我们也只探讨光照中的 Diffuse 部分，即 Lambert BRDF 部分。 文章中会存在大量的渲染相关的术语，诸如 irradiance，radiance，solid angle 等等。我们假设你已经了解了这些基础性的概念知识，如果不是，PBRT [文献1] 是一个很好的参考资料。 本文将主要从两个方面来讲述

本文转自： h.264 去块滤波 原作者： https://www.cnblogs.com/TaigaCon h.264 去块滤波 块效应及其产生原因 我们在观看视频的时候，在运动剧烈的场景常能观察到图像出现小方块，小方块在边界处呈现不连续的效果（如下图），这种现象被称为块效应（blocking artifact）。 首先我们需要搞清楚块效应产生的原因。h.264在编码过程中对像素残差进行了DCT变换，变换后得到的DCT系数是与每个像素都相关的，这些系数代表了被变换数据的基础色调与细节。h.264在DCT变换后对DCT系数进行了量化，量化能有效去除相邻像素间的空间冗余，也就是说会抹去元素数据的部分细节。比较理想的情况是量化抹去人眼无法识别的细节部分，但是在低码率的情况下就会导致原始数据的细节丢失过多。而且，DCT变换时基于块的，即将8x8或者4x4的像素残差进行变换后得到8x8或者4x4DCT系数，此时如果进行了低码率的量化，就会使得相邻两个块的相关性变差，从而出现块效应。 h.264的运动补偿加剧了由变换量化导致的块效应。由于运动补偿块的匹配不可能绝对准确，各个块的残差大小程度存在差异，尤其是当相邻两个块所用参考帧不同、运动矢量或参考块的差距过大时，块边界上产生的数据不连续就更加明显。 块效应主要有两种形式：一种是由于DCT高频系数被量化为0，使得强边缘在跨边界处出现锯齿状

原作者： https://www.cnblogs.com/TaigaCon h.264 去块滤波 块效应及其产生原因 我们在观看视频的时候，在运动剧烈的场景常能观察到图像出现小方块，小方块在边界处呈现不连续的效果（如下图），这种现象被称为块效应（blocking artifact）。 首先我们需要搞清楚块效应产生的原因。h.264在编码过程中对像素残差进行了DCT变换，变换后得到的DCT系数是与每个像素都相关的，这些系数代表了被变换数据的基础色调与细节。h.264在DCT变换后对DCT系数进行了量化，量化能有效去除相邻像素间的空间冗余，也就是说会抹去元素数据的部分细节。比较理想的情况是量化抹去人眼无法识别的细节部分，但是在低码率的情况下就会导致原始数据的细节丢失过多。而且，DCT变换时基于块的，即将8x8或者4x4的像素残差进行变换后得到8x8或者4x4DCT系数，此时如果进行了低码率的量化，就会使得相邻两个块的相关性变差，从而出现块效应。 h.264的运动补偿加剧了由变换量化导致的块效应。由于运动补偿块的匹配不可能绝对准确，各个块的残差大小程度存在差异，尤其是当相邻两个块所用参考帧不同、运动矢量或参考块的差距过大时，块边界上产生的数据不连续就更加明显。 块效应主要有两种形式：一种是由于DCT高频系数被量化为0，使得强边缘在跨边界处出现锯齿状，称为梯形噪声；另一种经常出现在平坦区域

专题7-ARM跑快了---时钟初始化 一．概念解析 1．时钟脉冲信号 时钟脉冲信号：按一定的电压幅度，一定的时间间隔连续发出的脉冲信号。时钟脉冲信号是时序逻辑的基础，它用于决定逻辑单元中的状态核实更新。数字芯片中众多的晶体管都工作在开关状态，他们的导通和管段动作无不适按照时钟信号的节奏进行的。 2．时钟频率 时钟脉冲频率：在单位时间（如1秒）内产生的时钟脉冲个数。 3．时钟源 时钟信号有两种产生的方式： 晶振和锁相环 PLL 晶振： （1）晶振全称晶体振荡器，是用石英晶体经精密切割磨削并且镀上电极焊上引线做成。这种晶体有一个很重要的特性，如果给他通电，他就会产生机械震荡，他们有一个很重要的特点，其震荡频率与他们的形状，材料，切割方向等密切相关。由于适应晶体化学性能非常稳定，热膨胀系数非常小，其震荡频率与非常稳定，由于控制几何尺寸可以做到很精密，因此，其谐振频率也很精确。 （2）晶体震荡器时钟的有点包括结构简单和噪声低，以及可以客户提供精确的定制频率等方面；但另一方面，它的缺点也比较明显，例如其频率仅由晶体决定，通常是特定晶体被制成客户所需的振荡器，导致生产成本高、交贷周期较长，不利于客户加快产品上市时间，而且难以获得非标准的频率。 锁相环PLL （1）PPL（锁相环）合成器是一种更为复杂的系统时钟源

　　　　　　转载自----- http://blog.csdn.net/qw4990/article/details/14055183 这个文章主要讲一下ACM中1个常用的莫比乌斯反演公式，看到很多博客上面公式是有，但是都没证明，《组合数学》上的证明又没看懂， 就自己想了种证明方法，觉得比《组合数学》的证明简单些，就写一下，希望对初学莫比乌斯反演的同学有帮助。 PS：下面公式出现的sigma是累加，另外建议大家看的时候 把公式在纸上写出来！ 一：什么是莫比乌斯反演 简单点的说，就是先给出一个函数 F(n) ,然后再由 F(n)定义一个新函数 G(n) 其中 G(n) = sigma(F(d)) (其中d被“包含”于n) 然后 现在我们不知道 F(n)的值 ， 却知道 G(n)， 接着我们就可以通过 反演由G(n)反向得到F(n) 什么叫 (其中d被“包含”于n) ？以及怎么理解反演？ 通过下面的几个例子说明 例1： 我们直接定义 G(n)=sigma(F(i)) (1<=i<=n) {这里的每个F(i)，相对于G(n)实际上就是一种包含关系了！！} 然后我们现在已经知道 G(n)=n*(n+1)/2; 接下来 我们要通过 G(n)反向得到F(n) 的过程，就是反演 当然，这个问题很简单，很容易都可以看出来 F(n)=n ～～ ----------------------------

http://hi.baidu.com/hieda/blog/item/fe93c63e917504fd828b13f7.html Part 1: Basics 1.1 什么是FIR滤波器? FIR 滤波器是在数字信号处理(DSP)中经常使用的两种基本的滤波器之一,另一个为IIR滤波器. 1.2 FIR代表什么? FIR是有限冲激响应(Finite Impulse Response)的简称. 1.3 FIR(有限冲激响应)中的有限该如何理解? 冲激响应是有限的意味着在滤波器中没有发反馈. 1.4 FIR 怎么发音? 有些人直接读字母音 F-I-R; 也有人发做fir的音[:], fir是冷杉树. 1.5 FIR 滤波器外有什么其他选择? DSP滤波器还有一类: IIR(无限冲激响应,Infinite Impulse Response). IIR滤波器使用反馈,因此当信号输入后,输出是根据算法循环的. 1.6 FIR滤波器与IIR滤波器比较? 每一种都有优缺点.但总得来说, FIR滤波器的优点远大于缺点,因此在实际运用中,FIR滤波器比IIR滤波器使用的比较多. 1.6.1 相对于IIR滤波器, FIR滤波器有什么优点? 相较于IIR滤波器, FIR滤波器有以下的优点: * 可以很容易地设计线性相位的滤波器. 线性相位滤波器延时输入信号,却并不扭曲其相位. * 实现简单.

FIR滤波器 Part 1: Basics 1.1 什么是FIR滤波器? FIR 滤波器是在数字信号处理(DSP)中经常使用的两种基本的滤波器之一,另一个为IIR滤波器. 1.2 FIR代表什么? FIR是有限冲激响应(Finite Impulse Response)的简称. 1.3 FIR(有限冲激响应)中的有限该如何理解? 冲激响应是有限的意味着在滤波器中没有发反馈. 1.4 FIR 怎么发音? 有些人直接读字母音 F-I-R; 也有人发做fir的音[:], fir是冷杉树. 1.5 FIR 滤波器外有什么其他选择? DSP滤波器还有一类: IIR(无限冲激响应,Infinite Impulse Response).IIR滤波器使用反馈,因此当信号输入后,输出是根据算法循环的. 1.6 FIR滤波器与IIR滤波器比较? 每一种都有优缺点.但总得来说, FIR滤波器的优点远大于缺点,因此在实际运用中,FIR滤波器比IIR滤波器使用的比较多. 1.6.1 相对于IIR滤波器, FIR滤波器有什么优点? 相较于IIR滤波器, FIR滤波器有以下的优点: 　　* 可以很容易地设计线性相位的滤波器. 线性相位滤波器延时输入信号,却并不扭曲其相位. 　　* 实现简单. 在大多数DSP处理器, 只需要对一个指令积习循环就可以完成FIR计算. 　　* 适合于多采样率转换,它包括抽取(降低采样率