本文深入探讨了FEC（前向纠错）在流媒体弱网环境中的应用，通过理论分析与实际仿真，展示了FEC如何有效降低丢包率和重传概率。在高丢包和延迟的网络条件下，FEC能够通过冗余数据快速恢复原始信息，减少重传次数，从而改善流媒体质量。作者还分享了一个GitHub项目，供读者实践与研究FEC算法。
流媒体弱网优化之路(FEC)——FEC的应用奥秘（附demo）
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我正在的github给大家开发一个用于做实验的项目 —— github.com/qw225967/Bifrost
目标：可以让大家熟悉各类Qos能力、带宽估计能力，提供每个环节关键参数调节接口并实现一个json全配置，提供全面的可视化算法观察能力。
欢迎大家使用
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提示：demo链接在文章末尾，有兴趣自取。
一、FEC应用简析
前面的NACK方案能在延迟较小的情况下快速补偿丢包，但是随着丢包率上升以及延迟增加，纯NACK方案逐渐无法满足传输需求了。那么在已知高延迟高丢包的环境下，我们可以通过提前冗余去做数据补充，让我们可以快速有效的抵抗丢包，这就是FEC（前向纠错）在较差环境下抗丢包的优势，当然它的劣势就是会固定地增加带宽来抵抗丢包，因此我们更多考虑将他使用在超过20%丢包以上的场景上。
1.1 FEC原理简述
我这里有一篇文章简单分析了固定冗余的FEC算法原理，从中可以了解FEC的基本逻辑：FEC原理
1.2 FEC编码的不同
各类FEC编码都是为了优化冗余比以及算力的，这里有一些记录可以看一下：RS与FEC编码
二、FEC丢包模型
根据上次nack中提到的丢包模型NACK丢包模型，我们来计算一下这里使用fec可以达到的效果：
上图提到重传问题，我们在这里加入冗余比较低的基于范德蒙矩阵的fec
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