采样是涉及到渲染的一个术语,就是对像素来取样来进行综合运算。简单理解采样率越高渲染质量就越好。
但采样有很多种类,在max和很多渲染器里都有出现,有的是针对锯齿采样,有的是对投影采样,有全局光采样,有光轮罩野线追踪采样等等,分工不同但目的都是为了提升渲染的精度。
下面说说超级采样。
普通的扫描线渲染有时候会发现画面里有些毛边,横纹或者锯齿,要消除这些缺陷就得启动超级采样,超级采样是单纯对像素进行的一个加强算法,精度可以细小到1/100个像素。启动超级采样后,上面提到的问题基本就得以解决,不过渲染速度也是大大地增加了,所以超级采样只在有问题的时候才敢使用。
只是到了max3之后又增加了几个采样类型,不过这些都是专业级的算法,对用基础用户来说不用去关心。关于详细的闷败解释,你在渲染面板选择采样方法的时候,就能看见下面列出文字解释算法。比如max 2.5 star的算法就是每5个像素进行一次加强运算,这5个像素排列是呈五角星的形状,当然比缺省的正方形腊喊算法要更进一步,也基本适合所有情形;Hammersley(这是个人名)就是4到40个采样点,X方向的像素是连续的,Y方向是随机,其余由程序来判断分配,既然x方向连续,那么就特别适合远景出现锯齿的情况,比如瓷砖地面延伸到远处锯齿就越来越明显,这时可以考虑这个算法。还有个blur的简直就是个模糊滤镜,要模糊都去后期软件处理了谁在这里折腾还浪费时间。
其实本来需要超级采样的情况就很少,况且这几种算法肉眼难以辨别差异,所以基本要用的话,使用最早的max 2.5 star的算法就足够了,提供这么多选项还真是让人头昏呢。
1、打开MATLAB,新建脚本。
2、在编辑器里输入代码。
3、Tp是观察时间,我们设置为64微妙,即64/1000;接着输入的伍丛代码是产生冲橘困M长采样序列x(n)。
4、把实验内容中给定的值设置好;再把给定的模拟信号式子输入进去。
5、subplot(3,2,1)的意思是:三行两列,在第一个位置作图。
6、代码输入完毕散念后,点击运行。
7、得到结果,对信号进行采样。
恩,程序明天给你。但是任意信号的采样后恢复是有条件的,必须是采样频率大于两倍的信号截至频率才行。文件1
文件名 main.m
clear
clc
f0=10000%用来模拟 模拟信号的 数字信号的采样频率 fs<<f0
f=[10 50 100]%f是模拟信号的频率表 max(f)<250
fs=500%信号的采样频率
N=500%数字信号的样点数
%模拟信号的生成
s=signal_generate(f,f0,N)
subplot(4,1,1)plot(s)axis([1 N min(s) max(s)])
%采样点数,间隔的计算
deltaN=f0/fs
Ns=N/deltaN
%采样
for i=1:Ns
sd(i)=s((i-1)*deltaN+1)
end
subplot(4,1,2)stem(sd,'.')axis([1 Ns min(s) max(s)])
%恢复出方波信号
sp=[]
for i=1:Ns
sp=[sp sd(i)*ones(1,deltaN)]
end
subplot(4,1,3)plot(sp)axis([1 N min(s) max(s)])
%低通滤波恢复出原始信号
Wm=fs/f0
level=5/Wm
b=low_filter(Wm,level)
delay=level/2
sp=[sp zeros(1,delay)]
so=filter(b,1,sp)
so=so(delay+1:delay+N)/deltaN
subplot(4,1,4)plot(so)axis([1 N min(s) max(s)])
文件1 结束
文件2
文件名 signal_generate.m
function s=signal_generate(f,f0,N)
f0=10000
num=length(f)
s=zeros(1,N)
for i=1:num
s=s+sin(f(i)*2*pi*(1:N)/f0)
end
文件2 结束
文件3
文件名 low_filter.m
function b=low_filter(Wm,level)
Nm=ceil(Wm/2*level)
H=zeros(1,level)
H(1:Nm)=ones(1,Nm)
H(Nm+1)=0.5
H(level-Nm+1)=-0.5
H(level-Nm+2:level)=-ones(1,Nm-1)
theta=-(level-1)/level*pi*(0:level-1) %phase
Hg=H.*exp(j*theta)
b=real(ifft(Hg))
b=b/(sum(b.^2))
文件3 结束
新建这三个文件后,拷贝在统一个目录里,运行main.m就可以了, 每一个过程都有相应的图形显示。
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