图解trendline

已于 2022-11-11 12:51:02 修改
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分类专栏： 音视频 文章标签： trendline webrtc
于 2020-09-23 17:16:16 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/fdsafwagdagadg6576/article/details/108757114
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本文介绍了WebRTC码率评估的关键组成部分，主要聚焦于trendline算法。内容涉及transport-cc传输时间delta，并结合流程图进行详细解析。虽然TransportFeedBackAdapter和AckowledgedBitrateEstimator在图中出现，但并非讨论重点。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 Webrtc码率评估分成两部分：1 transport-cc传输时间delta 2 trendline 算法

下图是transport-cc传输时序图。后面有详细的流程图

notes:上图中TransportFeedBackAdapter和AckowledgedBitrateEstimator可以忽略

在这里插入图片描述

 

WebRTC发送端带宽估计(trendline)
fdsafwagdagadg6576的专栏
07-15 1370
下文前面是理论介绍,后面是源码分析 ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 整体架构 上面这张图是一个比较老的架构图，但是也基本能说明整体架构，早期webrtc版本带宽估计是放到接收端处理，目前最新版本带宽估计放到了发送端，但是接收端计算得到的带宽并没有废弃，而是通过rtcp remb反馈给发送端。 在发送端带宽估计由3个元素结合决定，基于丢包率估算的带宽（丢包率通过rtcp rr得到）、接收端的remb反馈的带宽、发送端带宽估计（方法
Transport-cc详解
fdsafwagdagadg6576的专栏
01-02 2625
Transport-CC Transport-cc 是⽬前 Webrtc 中最新的拥塞控制算法，替代旧的 GCC 算法; Transport-CC 需要在 RTP 中增加扩展，接收端记录 RTP 包的到达时间、间隔并反馈给发送端，这⾥不做详细介绍，后期可以和 GCC ⼀起分享。 http://www.dawuzhe.cn/140140.html rtcp扩展报头RTPFB的fmt=15即transport-cc transport-cc使用需要rtp,rtcp联合使用 1) rtp 设置 2..
WebRTC基于延迟的码率控制-Trendline
lincaig的专栏
06-02 3174
一、测试用例 为了了解google trendline估计分析。我们以webrtc的trendline_estimator_unittest.cc文件为入口，可以更好的了解其对应提供的能力和外部的入参含义。 trendline estimator的测试用例。 // 网络正常情况，发送和接收端分别对应的发送和接受时间一致 TEST_F(TrendlineEstimatorTest, Norm...
webrtc-TrendlineEstimator
qq_16135205的博客
03-26 1226
webrtc网络排队趋势推测器（TrendlineEstimator）,用于推测网络的延迟趋势，延迟值。 用于计算直线 y=ax+b 创建 // window_size： 窗口大小，数据点数组的大小，如果数据过多则删除老的数据 // smoothing_coef :平滑输入y的因子 ， (使用滑动平滑算法，相当把 1/smoothing_coef 个数据点进行 行平均 ) // t...
WebRTC 拥塞控制 | Trendline 滤波器
irainsa的博客
12-12 326
而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。回归公式（Regression Equation）：C3 = − 27.641 + 0.416902C1，求得的拟合直线的斜率为 0.416902，加大样本的数据量，线性回归模型的预测会更加接近 0.5。注意，计算一次指数平滑值的公式为 ，实际观测值前面的系数为。前的平滑系数为 0.1，这意味着新的延迟梯度观测值的变化对平滑值的影响较小，减少了修正幅度。
webrtc的拥塞控制之trendline filter分析
u010643777的专栏
06-04 5209
 首先说明，本文基于[1]，这篇文章是有学霸君的工程师写的，但是有些小的错误。原作者直接将webrtc中的拥塞控制采用c重写了，代码见[2]。之前在网上也读过大牛的一些文章，例如这一个[3].  webrtc最早的拥塞控制器分别运行在发送端和接收端，在发送端运行基于丢包的拥塞控制机制，而在接收端运行的是时延查的拥塞控制机制。这个数据包单向时延差信息，求解网络中的排队时延差mmm，这个值可以用来作...
WebRTC基于TransportCC和Trendline Filter的发送端码率估计(Sendside-BWE)
fdsafwagdagadg6576的专栏
03-13 1662
下文写的十分不错，改了一下格式，画了一下重点 ，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，， 1引言 众所周知，WebRTC的拥塞控制和码率估计算法采用GCC算法[1]。该算法充分考虑了网络丢包和网络延迟对码率估计的不同影响，分别基于丢包率和网络延迟进行码率估计，最后综合这另种码率得出最优值。在算法实现上，基于丢包率的码率估计在发送...
webrtc-MedianSlopeEstimator
qq_16135205的博客
03-27 399
webrtc中网络排队，基于趋势中值算法(MedianSlopeEstimator),用于推测网络的延迟趋势，延迟值。 用于计算直线 y=ax+b 创建对象 // window_size:窗口大小，最多这多点 // threshold_gain： MedianSlopeEstimator(size_t window_size, double threshold_gain)：median_f...
webrtc 带宽估计
EveryDayOneHour的博客
02-06 3208
1、整体架构： 此图是接收端码率控制整体结构图分成3个部分。 第一部分采集和发送：camera encode通过Pacer并结合fec发送。 第二部分基于延时的码率计算（卡尔曼模型）。 第三部分是结合丢包和延时计算出综合码率发送编码器。 2 发送端基于丢包率的码率控制 接收端维护两个计数器，每收到一个RTP包都更新： transmitted，接收到的RTP包的总数； ret...
时序数据常用趋势检测方法
szwx855的专栏
02-15 5433
时序数据常用趋势检测方法
【mediasoup TRANSPORT_CC 3】接收端 RTCP Feedback 报文 Receive Delta 解析与构造
突围
04-12 306
上一篇系统梳理了transport-cc ，并且分析了chunk 的解析和构造 本篇，重点跟进 Receive Delta 参考 FeedbackRtpTransportPacket E:\ADDEV\RTCTRANS\mediasoup\worker\include\RTC\RTCP\FeedbackRtpTransport.hpp std::vector<Chunk*> chunks; std::vector<int16_t> deltas; c...
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WebRTC系列分享 第五期 | WebRTC QoS方法之Sender Side BWE实现
Lce的专栏
09-01 540
BWE（Bandwidth Estimation）可能是WebRTC视频引擎中最关键的模块了。BWE模块决定视频通讯中可以发送多大码率视频不会使网络拥塞，防止视频通讯质量下降。早期的带宽评估算法比较简单，大多是基于丢包来估计，基本的策略是逐步增加发送的数据量，直到检测到丢包为止。为了让发送端获悉网络上的丢包信息，可以使用标准的RTCP的RR来发送周期性的报告。现代的带宽评估算法则可以在网络链路发生丢包以前就监测到网络拥塞，它可以通过侦测数据包接收的时延来预测未来可能的拥塞。
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aggresss
09-01 2173
参考文档 小议WebRTC拥塞控制算法：GCC介绍 https://www.dazhuanlan.com/2019/08/18/5d58c6377debc/
WebRTC的拥塞控制技术（Congestion Control
liuhongxian的专栏
12-03 2198
http://www.jianshu.com/p/9061b6d0a901 1. 概述 对于共享网络资源的各类应用来说，拥塞控制技术的使用有利于提高带宽利用率，同时也使得终端用户在使用网络时能够获得更好的体验。在协议层面上拥塞控制是TCP的一个总要的组成部分；但是对于非面向链接的传输层协议，如UDP，其在协议层面上并没有对拥塞控制进行强制性的要求，这样做保证了最优的传输性能，且
webrtc源码分析(8)-拥塞控制(上)-码率预估
fdsafwagdagadg6576的专栏
01-01 1522
1. 前言 本文是webrtc中拥塞控制的上文，主要是分析webrtc中的拥塞控制的码率探测，预估和调整的部分，介绍了整体框架和原理以及相关的类； webrtc版本:M91 2.正文 2.1 整体框架 webrtc中的部分码控结构如下图所示，从socket层接收到数据后，到transport解析rtcp包处理得到feedback，通过call将feedback转发到对应sendstream上的rtcp处理模块，最终通过RtpTransportControllerSend将feedback转发到Goo
WebRTC拥塞控制策略
u012996572的博客
09-06 1052
影响视频会议质量的因素主要在于视频图像质量和传输时延。视频图像质量对于视频会议的影响不在此赘述。视频会议等实时流媒体应用对于实时性的要求很高，实时性要求我们必须要有较低的时延（时延敏感）。影响时延的因素包含： 媒体数据在收发端的处理速度 网络拥塞 网络拥塞是本文的研究重点，TCP协议拥有完善的拥塞控制机制，UDP则没有在拥塞控制方面有所规定。由于目前大多实时流媒体应用都是基于UDP传输，所以高效的...
plotly.trendline
06-01
plotly.trendline 是 Plotly Python 库中的一个函数，用于在散点图中添加趋势线。它可以绘制线性、多项式和指数趋势线，并提供多种参数来调整趋势线的外观和行为。要使用 plotly.trendline 函数，需要先导入 plotly.express 模块。以下是一个示例代码： ```python import plotly.express as px df = px.data.tips() fig = px.scatter(df, x="total_bill", y="tip", trendline="ols") fig.show() ``` 这段代码会生成一个散点图，并在图中添加一个线性趋势线。
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