多边形裁剪是渲染管线中重要的一个子阶段,它将视截体外的多边形去除.一种简单的裁剪策略是一旦发现一个顶点在裁剪区域以外,就立刻丢弃该多边形.更加精细的做法则是,将原来的多边形拆为多个不跨越边界的多边形,仅丢弃在区域外的,譬如: 矩形裁剪三角形ABC示例 上图中,输入的△ABC被分为△DGE.△DFG.△ADE.□CFGB,△DGE.△DFG被作为输出保留. 一.最简单的情境 先考虑一个简单的情境:用裁剪给定的三角形,其轴左边的部分都被去掉(仅保留横坐标不小于0的部分).我们将问题分为四种简单的情况

目前基于麦克风阵列的声源定位方法大致可以分为三类:基于最大输出功率的可控波束形成技术.基于高分辨率谱图估计技术和基于声音时间差(time-delay estimation,TDE)的声源定位技术. 基于TDE的算法核心在于对传播时延的准确估计,一般通过对麦克风间信号做互相关处理得到.进一步获得声源位置信息,可以通过简单的延时求和.几何计算或是直接利用互相关结果进行可控功率响应搜索等方法.这类算法实现相对简单,运算量小,便于实时处理,因此在实际中运用最广. GCC-PHAT 基于广义互相关函数的时

介绍完S-PN型结构之后,下面介绍AES算法.由于内容比较多所以将其分为两篇来介绍,本篇主要讲AES的历史时间节点.产生背景.与DES的对比.算法框图(粗略)以及一些数学基础. 7.1 AES的历史时间节点及产生背景 7.1.1 AES的历史时间节点 1997年,美国政府(NIST)向社会公开征集高级数据加密标准(AES): 第一轮:1998年8月20日从应征的21个算法中选出15个算法. 第二轮:1999年8月又选中其中5个算法. 第三轮:2000年10月2日再选出1个算法. 2001年11月

在上一篇简单复习了AES的历史时间节点.产生背景.与DES的对比.算法框图(粗略)以及一些数学基础,如果不记得的话点击这里回顾.下面将介绍AES算法的细节. 下面给出AES算法的流程,图片来源:密码算法详解--AES. 通过上图可以知道,AES的加密算法主要可以概括为: ① 一个初始轮密钥加变换 ② Nr-1轮的标准轮变换 ③ 最后一轮的非标准轮变换 注意: ① 第一步和最后一步都用了轮密钥加,因为没有密钥参与的变换都是容易被攻破的. ② DES的IP和IP-1都没有密钥的参与. 8.1 轮变换

小组讨论 今天大家讨论了之前各自想的方案的问题,基本确定了寻找击球点的方案,以及击球手运动轨迹规划的方案,这里我只是简单的说下我们的击球点的确定方案. 击球策略方案 方案分析 首先我们建立平面在直角坐标系,图中算法选择线为六等分线,是我们选择不同击球方案的一条分界线,我们的击球行为大部分发生在击球区,击球区的大小按照两条四等分线确定. 策略假定 1 假定不考虑对方击球手阻挡等情况 2 假定只考虑击球手速度对准冰球球心 3 假定必要时可以优先防守,再考虑进球 4 假定击球手击球时速度大小固定为最大

1.任务说明 将LENA图像用JPEG方式压缩. 2.算法原理 JPEG(Joint Photographic Experts Group)是一个由ISO和IEC两个组织机构联合组成的一个专家组,负责制定静态 的数字图像数据压缩编码标准,这个专家组开发的算法称为JPEG算法,并且成为国际上通用的标准,因此又称为JPEG标准. JPEG是一个适用范围很广的静态图像数据压缩标准,既可用于灰度图像又可用于彩色图像. JPEG专家组开发了两种基本的压缩算法,一种是采用以离散余弦变换(Discrete C

C程序设计实验报告 实验项目:2.3.3字符与ASCII码,2.3.4运算符的表达式与应用,2.3.5顺序结构应用程序,3.3.1数学函数的算法描述,3.3.2鸡兔同笼的算法描述,3.3.3确定坐标的算法描述 姓名:_____张涛_______实验地点:____514实验室_____实验时间___2019.3.19________ 一.实验目的与要求 2.3.3.字符与ASCLL码 ● 了解字符在计算机中以ASCII码方式表示:● 了解字符的类型,字长其数的表示范围: 2.3.4.运算符与表达式

论文分享第三期-2019.03.29 Fully convolutional networks for semantic segmentation,CVPR 2015,FCN 一.全连接层与全局平均池化 在介绍FCN网络的全卷积连接之前,先介绍一下全连接层(fully connected layers)和全局平均池化(global average pooling) 全连接层可以将前面的多层卷积学到的“分布式特征表示”(或者说是高层的鲁棒特征)映射到样本类别空间,与softmax组合具有“分类器”

论文地址:基于隐马尔科夫模型的电话语音频带扩展 博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12151866.html 摘要 本文提出了一种从lowpass-bandlimited(低通带限)语音中恢复宽带语音的算法.窄带输入信号被分类为有限数量的语音,关于宽带频谱包络的信息取自预先训练的码本.在码本搜索算法中,采用了一种基于隐马尔可夫模型的统计方法,该方法考虑了带限语音的不同特征,使均方误差准则最小化.新算法只需要一个宽带码本,本质上保证

论文地址:基于码本映射的窄带语音宽带重建算法 博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12144324.html 摘要 本文提出了一种从窄带语音中重构宽带语音的新算法,该算法有两个新的特点.第一是基于码本映射的频谱包络重构.第二是利用重构的频谱包络进行语音信号重构.由于该算法无需使用任何附加的发送信息就能生成高质量的语音(盲源),所以它适用于任何网络,如现有的电话网络.支持模拟和ISDN服务的网络等.该算法应用于20个说话人.通过aco

目录 文章来源 摘要 基本概念 粒子滤波 时间序列模型 系统模型 通信系统 经典状态空间表示 论文所提出的状态空间表示 借鉴之处 文章来源 IEEE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS, VOL. 56, NO. 3, MARCH 2008,Frederic Lehmann 摘要 该论文对STTC(space-time trellis codes)下的未知平坦信道进行盲估计,在接收端使用粒子滤波算法.其结果与已知完美信道条件下使用VA(Viterbi Algorithm

思路很简单  按时链表的题做起来很容易犯小错误,思维要缜密 还要多练习啊 做之前最好画算法框图 public ListNode[] splitListToParts(ListNode root, int k) { ListNode[] res = new ListNode[k]; int count = 0; ListNode temp = root; //计算长度 while (temp!=null) { count++; temp = temp.next; } //计算链表长度 int si

摘要:本文带领大家一起剖析了鸿蒙轻内核的动态内存模块的源代码,包含动态内存的结构体.动态内存池初始化.动态内存申请.释放等. 本文分享自华为云社区<鸿蒙轻内核M核源码分析系列九 动态内存Dynamic Memory 第一部分>,原文作者:zhushy. 内存管理模块管理系统的内存资源,它是操作系统的核心模块之一,主要包括内存的初始化.分配以及释放. 在系统运行过程中,内存管理模块通过对内存的申请/释放来管理用户和OS对内存的使用,使内存的利用率和使用效率达到最优,同时最大限度地解决系统的内存碎

论文地址:http://www.interspeech2020.org/uploadfile/pdf/Thu-1-10-5.pdf 基于GAN的回声消除 摘要 生成对抗网络(GANs)已成为语音增强(如噪声抑制)中的热门研究主题.通过在对抗性场景中训练噪声抑制算法,基于GAN的解决方案通常会产生良好的性能.在本文中,提出了卷积循环GAN架构(CRGAN-EC),以解决线性和非线性回声情况.所提出的体系结构在频域中进行了训练,并预测了目标语音的时频(TF)掩码.部署了几种度量损失函数,并研究了它们

对称密码体制 对称密码体制:一种加密系统.其加密密钥和解密密钥是相同的,或者能够从其中之一推知另一个.对称密码体制根据对明文加密方式不同分为分组密码和流密码. 分组密码 分组密码按照一定长度(如64bit.128bit)对名文分组,然后以组为单位进行加.解密. 分组密码系统:对不同的组采用同样的密钥k来进行性加密.解密. 明文组: 密文: 分组密码设计就是找到一种算法,能在密钥的控制下,从一个足够大.足够好的置换子集中简单.迅速的选出一个置换.对当前输入的明文数字组进行加密变换. 算法要求: 分

本课题隶属于学校的创新性课题研究项目.2012年就已经做完了,今天一并拿来发表.   目录: --基于谱减法的语音信号增强算法..................................................................... 1 一:语音增强技术概述........................................................................................ 3 二:语音增强的目的.....

转自:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7647500 TLD(Tracking-Learning-Detection)是英国萨里大学的一个捷克籍博士生在其攻读博士学位期间提出的一种新的单目标长时间(long term tracking)跟踪算法.该算法与传统跟踪算法的显著区别在于将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合来解决被跟踪目标在被跟踪过程中发生的形变.部分遮挡等问题.同时,通过一种改进的在线学习机制不断更新跟踪模块的“显著特征

TLD(Tracking-Learning-Detection)是一种新的单目标长时间(long term tracking)跟踪算法.该算法与传统跟踪算法的显著区别在于将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合来解决被跟踪目标在被跟踪过程中发生的形变.部分遮挡等问题.同时,通过一种改进的在线学习机制不断更新跟踪模块的"显著特征点"和检测模块的目标模型及相关参数,从而使得跟踪效果更加稳定.鲁棒.可靠. 对于长时间跟踪而言,一个关键的问题是:当目标重新出现在相机视野中时,系统应该能重新检测到

在自动控制中,PID及其衍生出来的算法是应用最广的算法之一.各个做自动控制的厂家基本都有会实现这一经典算法.我们在做项目的过程中,也时常会遇到类似的需求,所以就想实现这一算法以适用于更多的应用场景. 1.PID算法基本原理 PID算法是控制行业最经典.最简单.而又最能体现反馈控制思想的算法.对于一般的研发人员来说,设计和实现PID算法是完成自动控制系统的基本要求.这一算法虽然简单,但真正要实现好,却也需要下一定功夫.首先我们从PID算法最基本的原理开始分析和设计这一经典命题. PID算法的执行流

https://blog.csdn.net/john_xyz/article/details/78933253 目录目录CTR预估综述Factorization Machines(FM)算法原理代码实现Field-aware Factorization Machines(FFM)算法原理代码实现Deep FM算法原理代码实现参考文献CTR预估综述点击率(Click through rate)是点击特定链接的用户与查看页面,电子邮件或广告的总用户数量之比. 它通常用于衡量某个网站的在线广告活动是否