从球域采样分布分析360质量评估

360视频在实际显示时,需要由2D平面投影到球面,最终呈现给观众的是球形视频,因此,直接评估2D平面视频是不准确的,于是引入了WS-PSNR、S-PSNR和CPP-PSNR。之前的学习中,都是从球面到平面变换公式中进行分析的,下面就来从球域采样分布,来更加直观的理解一下目前主要投影格式ERP和CMP质量评估中存在的问题。

在360lib中,直接给出了ERP的2D平面坐标系(u, v)到球面坐标系(ϕ, θ)的变换公式:
这里写图片描述

对于CMP格式,需要先根据面排列顺序由2D平面坐标和所在面序号求3D坐标,再由3D坐标求球面坐标,过程较复杂,不贴了。详细可见JVET-F1003。

通过球面坐标,可以绘制对应的球域采样情况。

“An Efficient Spherical Video Sampling Scheme Based on Cube Model”文中给出了ERP和CMP的球域采样图。

ERP:
这里写图片描述

CMP:

### 心电信号处理结果分析的方法与工具 心电信号处理后的结果分析对于理解心脏功能至关重要。常用的结果分析方法和技术涵盖了多个方面,包括但不限于时间特征提取、频率分析以及非线性动力学特性评估。 #### 时间特征提取 通过计算RR间期(相邻两个R波之间的时间间隔)、PR间期和其他重要时间段来量化心跳周期的变化情况。这些参数能够反映自主神经系统活动状态及其对心脏的影响[^1]。 ```matlab % 计算RR间期 rr_intervals = diff(R_peaks_indices); % R_peaks_indices 是检测到的R峰位置索引数组 mean_rr_interval = mean(rr_intervals); std_rr_interval = std(rr_intervals); disp(['平均 RR 间期: ', num2str(mean_rr_interval)]); disp(['标准差 RR 间期: ', num2str(std_rr_interval)]); ``` #### 频率分析 采用傅里叶变换或其他频谱估计技术将时信号转换成频表示形式,从而可以研究不同频率成分所占比例及分布特点。这种方法有助于识别潜在的心律失常模式并评价交感神经和迷走神经张力之间的平衡关系[^2]。 ```matlab Fs = 360; % 假设采样率为360Hz [Pxx,f] = pwelch(detrend(ecg_signal),[],[],[],Fs); % 使用Welch法估算功率谱密度 plot(f,Pxx,'LineWidth',1.5) xlabel('Frequency (Hz)') ylabel('Power/Frequency (dB/Hz)') title('ECG Power Spectral Density') grid on; ``` #### 非线性动力学特性评估 利用混沌理论中的分形维数、Lyapunov指数等概念衡量复杂系统的内在规律性和随机程度。这类指标可用于探测微弱但具有临床意义的信息变化趋势,在预测急性事件发生风险方面展现出一定潜力。
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