24、多光源重要性采样技术解析

多光源重要性采样技术解析

1. 概率性 BVH 遍历

在遍历加速数据结构时,目标是选择能引导我们找到对当前着色点贡献最大的光源的节点,每个光源被选中的概率与其贡献成正比。贡献取决于多个参数,可使用参数的近似值或精确值,并尝试不同组合以优化质量和性能。
- 距离(Distance) :计算着色点与所考虑节点的 AABB 中心之间的距离。若节点的 AABB 较小,更倾向于选择靠近着色点的节点(进而靠近的光源)。但在 BVH 的前几层,节点的 AABB 较大,包含场景的大部分,不能很好地近似着色点与节点内某些光源的实际距离。
- 光通量(Light Flux) :节点的光通量计算为该节点内所有光源发出的光通量之和。为提高性能,在构建 BVH 时会预先计算。若某些光源的光通量随时间变化,由于光通量也用于引导构建步骤,可能需要重建 BVH。
- 光方向(Light Orientation) :之前的选择未考虑光源的方向,可能会对直接照射着色点的光源和背对着色点的光源给予相同权重。为此,引入了一个额外项到节点的重要性函数中,保守估计光法线与从节点 AABB 中心到着色点的方向之间的角度。
- 光可见性(Light Visibility) :为避免考虑位于着色点地平线以下的光源,在每个节点的重要性函数中使用夹紧的 (n \cdot l) 项。
- 节点重要性(Node Importance) :给定着色点 (X) 和子节点 (C),重要性函数定义为:
[
importance(

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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