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        <title><![CDATA[《音视频开发技术：原理与实践》©]]></title>
        <description><![CDATA[音视频开发资料查询好帮手]]></description>
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        <author><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></author>
        <managingEditor><![CDATA[me@arikanli.com]]></managingEditor>
        <webMaster><![CDATA[me@arikanli.com]]></webMaster>
        <category><![CDATA[gitbook]]></category>
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            <title><![CDATA[《音视频开发技术：原理与实践》©]]></title>
            <description><![CDATA[<font color=oragan> =[>> 关于作者© <<]= </font>]]></description>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
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            <title><![CDATA[关于作者]]></title>
            <description><![CDATA[本书由 李述博©（Arikan.Li©）独立完成]]></description>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
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            <title><![CDATA[版权申明©]]></title>
            <description><![CDATA[本书由 李述博©（Arikan.Li©）独立完成]]></description>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
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            <title><![CDATA[难度向导]]></title>
            <description><![CDATA[入门的五章也是概念与基础理论最多的章节了。这几张的工程实践较少，但非常重要的原理、规格、定义及多。是后续更为复杂的工程实践中，被音视频工程师们做为根基般的存在。因此非常重要。]]></description>
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        <item>
            <title><![CDATA[买杯咖啡]]></title>
            <description><![CDATA[如果您愿意为本书爆肝的作者买一些精神食粮，来让他当一名 24H 狼灭的话...]]></description>
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            <title><![CDATA[一、音频的保存与还原]]></title>
            <description><![CDATA[声音是音视频的重要组成部分。当代计算机体系中对声音的一系列处理，被统称为数字音频技术（Digital Audio Tech）。什么是音频？音频是如何被数字化表示和重现的？]]></description>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[1.1 音频基础]]></title>
            <description><![CDATA[数字音频技术（DAT [Digital Audio Tech]） 是当代计算机音像学的基础综合科学。其代指一系列，以 电-力-声类比（Electrical-Mechanical-Acoustic Analogy） 、 心理声学模型（Psychoacoustics Model） 等数学工具对声音进行记录、转换、存储、编解为可由挂载数字音频设备处理、播放、操作的数据，的方法论。它是一门包含了 心理声学（Psychoacoustics） 、 电声学（Electroacoustics） 、 数字信号处理（DSP [Digital Signal Processing]） 等领域知识的复合学科。]]></description>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[1.2 声波三要素（Three Elements of Acoustics）]]></title>
            <description><![CDATA[声音（Sounds） 是对所有由振动产生，可以被人感知并理解的，由固体、液体、气体等介质而传播的一类 声波（Acoustic Wave） 的统称 [1] 。只有被人能够听到的声波，才属于声音。所以，声音也可以被称为狭义声波（Narrow Acoustic Wave）。由于其本质仍是声波。客观对声波的测定量，也是同作用于声音的。]]></description>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[1.3 声音三要素（Three Elements of Sounds）]]></title>
            <description><![CDATA[声音三要素（Three Elements of Sounds） 是人们从 心理声学（Psychoacoustics） 角度，对最能影响人对声音本身感官感受的，三个最重要关键参数的归纳。分别是：音高（Pitch） 、 响度（Loudness） 、 音色（Timbre）。]]></description>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[1.3.1 音高（Pitch）]]></title>
            <description><![CDATA[音高（Pitch） 是代表声音振动频率高低的 主观感知量（Subjective Perceptions），是映射自对应声波频率纯客观物理量的心里声学概念。有时，我们会用 音调/声调（Tone）代指音高的工程名称，这其实不够准确。若发生这种情况，我们就 不能 将代指音高的音调，与乐理中关联音阶（Octave）的音调（Tone）等同。两者存在换算但并不是一个概念。]]></description>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[1.3.2 响度（Loudness）]]></title>
            <description><![CDATA[响度（Loudness），有时虽不准确但也会被称为 音量（Volume），是指人对声音大小的 主观感知量（Subjective Perceptions），是对声波的 声压（Acoustic Pressure） 物理量的感观描述。响度是根据人对不同声压反应，而人为测量出的一种 非客观（Non-Objective） 的量化值。]]></description>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[1.3.3 音色（Timbre）]]></title>
            <description><![CDATA[音色（Timbre），是指声音的主观成色。本身更偏向于乐理而非工程。]]></description>
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        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[1.4 声音的解构]]></title>
            <description><![CDATA[声音，大多为复合声，从前文的介绍中我们可以发现，至少能够从三个角度去构建参考系。即，乐理角度（艺术） 、 心理声学（感观） 、 声乐工程（声音三要素）。]]></description>
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        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[1.4.1 乐理：音调（Notes）& 五度圈（Circle of Fifths）]]></title>
            <description><![CDATA[在声音三要素开始的部分，我们已经简单介绍了一些乐理基础概念。而乐理对声音的描述，都是基于 音调（Note） 为出发点的。通过音调指向基音，建立主观参考系下的客观不变量，从而构造统一的联系。结合 系统的 记录方式，完成对一定时间段下，音乐的保存。]]></description>
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        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[1.4.2 乐理：和声（Harmony） & 和弦（Chord）& 调性网络（Tonnetz）]]></title>
            <description><![CDATA[我们对乐理音调到感观转换已有基本认知。但当我们遇到一些频率不在表中，且也不属于表中任意一个独立音调频率倍数（即其它音级），却又悦耳到想要记录的，非隶属单一琴键的声音时。或者想要合理的创造一种不存在于自然中的合成音时。音调频率比关系的平滑听感，就成为了指引。]]></description>
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        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[1.4.3 感观：等响曲线（ELLC [Equal Loudness-Level Contour]）]]></title>
            <description><![CDATA[等响曲线（ELLC [Equal Loudness-Level Contour]） 是反映在面对指定常量响度的稳定纯音时，人耳对各纯音基波频率下的响度感知最小临界点情况 [12] 。作为心理测量值，最终的结果是基于多组样本测量结果所得的 平均值。]]></description>
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        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[1.4.4 感观：频响曲线（FRC [Frequency Response Contour]）]]></title>
            <description><![CDATA[频率响应（Frequency Response） 用来指代某系统（既可以是设备，也可以是人，泛指针对频率的感知器）在 接收频率（Frequency）输入时的输出响度（Loudness）（或最佳接收响度） 的特点 [16] 。是描述设备频段内，频率响度尺度 的客观测定结果。]]></description>
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        </item>
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            <title><![CDATA[1.4.5 工程：频谱图（Spectrum）]]></title>
            <description><![CDATA[如果说之前我们介绍的几种对声音的解构方式，或多或少都显得有些唯心的话，那 频谱图（Spectrum）则是一种纯客观的声音度量与观测法了。]]></description>
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            <title><![CDATA[1.5 声音数字化]]></title>
            <description><![CDATA[在本章伊始，我们提到了当下 音频录制（Audio Recording） 技术所处的时代，为 数字处理时代（The Digital era）。在数字时代最为显著的特征，就是从传统的纯物理记录方式，演变成了调制解调配合格式压缩存储的处理过程。]]></description>
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        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[1.5.1 数字信号（Digital Signal）& 模拟信号（Analog Signal）& 真实波源（Original Source）]]></title>
            <description><![CDATA[由于从数字处理时代开始，信号间的差异已逐步变大。为了 更好地区分 通过传感器采集的电流数据格式和数模模数转换后的格式，我们将其分为 模拟信号（Analog Signal） 和 数字信号（Digital Signal） 两种：]]></description>
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            <title><![CDATA[1.5.2 模数转换（A/D [Analog-to-Digital]）]]></title>
            <description><![CDATA[模数转换（A/D） 完成对采集到真实物理信息（如温度、气压、举例等）所得的 模拟信号，到 数字信号的映射。这么做的目的，是为了利用数字信号 可度量、可改动、可计算 的特性，来实现对信息的 操作、保存、传递。]]></description>
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            <title><![CDATA[1.5.3 数模转换（D/A [Digital-to-Analog]）]]></title>
            <description><![CDATA[数模转换（D/A） 是对模数转换（A/D）的逆向过程，完成 从数字信号还原至模拟信号 的工作。注意，还原的是模拟信号（Analog Signal），而并非真实波源（Original Source）。对音频来说，转换所得的模拟信号，再经过放音设备播放（如音响、扬声器单元等），成为真实波源。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_1/Language/cn/Docs_1_5_3.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[1.5.4 脉冲编码调制（PCM）& 脉冲密度调制（PDM）]]></title>
            <description><![CDATA[实际上，为了避免理解中的混淆，我们在上文中介绍的 模数转换（A/D）和 数模转换（D/A）方式，都是基于 脉冲编码调制（PCM [Pulse-Code Modulation]） 进行的。能够完成数模模数转换的方法，除了 PCM 法外，还有 脉冲密度调制（PDM [Pulse-Density Modulation]），以及一系列不同出发点的调制模式，比如 脉冲带宽调制（PDM [Pulse-Width Modulation]） 等。由于在本领域内相对非主流，或是已经属于相对落后技术，亦不再讨论。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_1/Language/cn/Docs_1_5_4.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[1.6 音频的存储]]></title>
            <description><![CDATA[经过上一小节，我们已经能够将大多数声音的模拟信号，转为 PCM 数字信号的音频数据。而接下来，在现代计算机系统内，这些数据具体该怎么进行 储存保存 呢？考虑到其本身 已经为数字码（Digital Codes） 格式，一种直接使然的思路，就是什么都不再进行变动，采用直接写入到磁盘中的方式，保存原始数字信号。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_1/Language/cn/Docs_1_6.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[1.6.1 音频格式（Audio Format）]]></title>
            <description><![CDATA[音频格式（Audio Format），也被称为 音频文件格式（Audio File Format）。其被用来指代，对当前目标 音频数字信号（Digital Signal） 数据，进行保存至数字存储设备中的 处理方式和最终数据结果。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_1/Language/cn/Docs_1_6_1.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[1.6.2 未压缩音频格式（Uncompressed Audio Format）]]></title>
            <description><![CDATA[未压缩音频格式（Uncompressed [Uncompressed Audio Format]） 即 没有经过任何压缩算法处理，而直接将数字信号的数字码，作为存储格式保存的音频格式。因此，未压缩音频格式的存储格式（Data Format） 与 原数字信号 在音频数据内容部分，具有 完全一致的数字码值。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_1/Language/cn/Docs_1_6_2.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[1.6.3 无损压缩编码格式（Lossless Compression Audio Format）]]></title>
            <description><![CDATA[无损压缩编码格式（Lossless [Lossless Compression Audio Format]） 是采用 无损压缩算法（Lossless Compression Method）对 PCM 数字信号数据，进行封装保存的音频格式（Audio Format）。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_1/Language/cn/Docs_1_6_3.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[1.6.4 有损压缩编码格式（Lossy Compression Audio Format）]]></title>
            <description><![CDATA[有损压缩编码格式（Lossy [Lossy Compression Audio Format]） 是一种 通过舍弃部分音频数据来减少文件大小的音频压缩技术。其采用 有损压缩算法（Lossy Compression Method）对 PCM 数字信号数据，进行封装保存的音频格式（Audio Format）。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_1/Language/cn/Docs_1_6_4.html</link>
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        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[一、【参考文献】]]></title>
            <description><![CDATA[[1] Fitz M P. Fundamentalsof Communications Systems[M]. 2007.]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_1/Language/cn/References_1.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[二、色彩的运用与存储]]></title>
            <description><![CDATA[自人类对世界有认知开始，从寄思于物的艺术创作，日常生活的打扮穿着，再到科学研究对物理规律的探索，色彩始终伴随左右。什么是色彩？色彩是如何被应用到视觉工程的？]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_2/Language/cn/Apex_2_Introduce.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2.1 色彩基础]]></title>
            <description><![CDATA[1666年，艾萨克·牛顿（Isaac Newton，1642 - 1726） 通过光的色散实验，发现了太阳光可以分解成依次为红、橙、黄、绿、蓝、靛、紫的单色光，并可以由单色光复合而成白光 ，由此提出了 牛顿颜色原理（Newton's theory of colour）。并于 1705 年结合他在光学领域的其他发现与猜想，编著为《光学》[1]。在此之前，亚里士多德提出的白光为一种纯粹光源才是学界共识。色散试验的伟大，在于为人们揭示了人类视觉感知色彩形式的光学物理特性。人们首次接触到了光谱（Spectrum）概念。此后，人们对光谱进行了大量基于颜色观测的研究，并逐步完成了奠基色彩学（Color Science）的理论归纳总结。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_2/Language/cn/Docs_2_1.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2.2 颜色三要素（Three Elements of Color）]]></title>
            <description><![CDATA[1853 年，赫尔曼·格拉斯曼（Hermann Günter Grassmann，1809 - 1877） 基于三色理论，取一组红绿蓝三色光源，尝试还原其他类型视觉单色（monochromat）的实验。这就是著名的光谱的 色度特性实验 （The Colorimetric Properties of the Spectrum） [7]。实验过程经过对红绿蓝三色灯源的水平位置调整，来间接的调整了三色最终组合情况。对比则选用了契合目标结果的参考光源。根据实验结果，格拉斯曼发现，确实可以用一个变权三元一次等式来对所有可见单色光源进行基于光学三原色（RGB）的合成。但是这样的合成是有条件的，对于部分特殊的颜色，例如 橄榄绿（Vibrantgreen），就需要将红色光源摆放到隔板左边靠近对比光源的位置，才能使目标色在目标采样区域合成出来。他将这种现象称为 负色匹配（'negative' colors matching）。而在此次试验中，格拉斯曼得到大量需要使用 1 个或 2 个 负色才能匹配的单色。这种现象的出现，在于当时的物理实验设备并不能很好的找到，合适作为人眼感知波峰基准值的光学三原色（RGB）波长，导致需要通过较多负拟合的方式，来人为的处理三相波叠加的还原它色问题。不过这并不影响实验有奠基理论产出。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_2/Language/cn/Docs_2_2.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2.2.1 色调（Hue）]]></title>
            <description><![CDATA[色调（Hue） 也被称为色相，指颜色实际种类。换一种角度来说。色调是对人眼可观察颜色的基础分类。通过色调，结合其他两个颜色的三要素，我们能够准确的描述自然界中能够形成的任意混合色。]]></description>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2.2.2 饱和度（Saturation）]]></title>
            <description><![CDATA[*饱和度 是指颜色的浓淡程度。以其对比标准的不同，被区分为 光学饱和度（Colorfulness） 和 感官饱和度（Saturation） [10]。光学饱和度多用于工程，感官饱和度则多用于艺术设计中。]]></description>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2.2.3 光亮度（Luminance）]]></title>
            <description><![CDATA[光亮度（Luminance） 也被称为辉度，是指固定光所照射单位平面面积光照区域的物理发光强度，单位是尼特（ $$Nit$$ ），代表烛光每立方米（ $$cd/m^2$$ ，candela per square metre）。光亮度属于光度学（Luminosity）概念。区别于亮度（Brightness）这种用来形容人生理光强直接感受的主观描述，光亮度是从可见光谱范围计量的物理量。]]></description>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2.3 色彩的衡量]]></title>
            <description><![CDATA[光学三要素的出现，让人们在对颜色的客观描述上，能够凭借传统色彩学体系内的参数，进行有限程度的量化。但这并不足以适用于除科学计算和测定外的批量工程作业。毕竟在算力限定的条件下，我们不可能对每一寸光的每一个物理量都进行独立的计算。同时，大量繁琐且模糊的设定也 无法便于简化，而我们也需要获得 能够将感官上的体验和客观上的物理值联系起来的方法论。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_2/Language/cn/Docs_2_3.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2.3.1 辐射亮度（Radiance）& 色温（Color Temperature）& 颜色的量化]]></title>
            <description><![CDATA[辐射亮度（Radiance） 也被称为辐亮度，是用于描述指定辐射源，单位方向上辐射强弱的客观物理量。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_2/Language/cn/Docs_2_3_1.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2.3.2 配色函数（Color Matching Functions）& 色彩空间（Color Space）]]></title>
            <description><![CDATA[配色函数（Color Matching Functions），又被称为 色匹配函数，狭义上是用来完成从物理计量到色彩学计量的转换函数的代称。广义上，我们将用来描述一个人为设定的色彩系统里，用于量化颜色的函数称为配色函数。]]></description>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2.3.3 经典三原色函数（Trichromatic Primaries Functions）]]></title>
            <description><![CDATA[1921 年左右，威廉·大卫·赖特（W. David Wright，1906 - 1997） ** [26] 与 约翰·吉尔德（John Guild，1889 - 1976） ** [27] 分别对光学三原色的基本度量系数进行了更为科学的测定，并分别于1928年 、1932年以论文形式发表了自己的结果。这两个实验，为 CIE 经典三原色函数（Trichromatic Primaries Functions）标准 的制定提供了极为关键的帮助。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_2/Language/cn/Docs_2_3_3.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2.3.4 经典三刺激函数（Tristimulus Values Functions）]]></title>
            <description><![CDATA[CIE 在 1931 年同年提出 CIE XYZ 色彩空间，尝试通过人为设计的色感函数 [12] [13]，来避 RGB 的 负色匹配 问题。为了区别于 CIE RGB 中，通过实验测定拟合而得的三原色色感函数。我们将新的函数称为 CIE 三刺激函数（Tristimulus Values Functions），用来代替原有 $${\overline {r}}(\lambda )$$ 、 $${\overline {g}}(\lambda )$$ 、 $${\overline {b}}(\lambda )$$ ，记为 $${\overline {x}}(\lambda )$$ 、 $${\overline {y}}(\lambda )$$ 、 $${\overline {z}}(\lambda )$$ 。三个刺激函数对应的刺激曲线如下图：]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_2/Language/cn/Docs_2_3_4.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2.3.5 现代色彩体系（Modern Color System）]]></title>
            <description><![CDATA[现代色彩体系（Modern Color System） 的基石，即为 1931 年由前身为国际光度委员会（1900, IPC [International Photometric Commission]）的国际照明委员会（CIE [International Commission on Illumination]) 提出的 CIE RGB & CIE YUV 色彩空间。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_2/Language/cn/Docs_2_3_5.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2.4 色彩的对比]]></title>
            <description><![CDATA[自 1931 年 CIE RGB & CIE XYZ 色彩空间 [12] 被提出后，色彩在工程中的对比标准就被统一在了 CIE 逐步采纳、整理和定义的 一系列规格之下。而 CIE XYZ 色彩空间具有直观客观和正向全可见光色域的特点，使得它更适合被用来作为工业应用的基准体系。所以，我们往往都会将需要处理的颜色数据， 转换到 CIE XYZ 之下进行权衡。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_2/Language/cn/Docs_2_4.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2.4.1 色域（Color Gamut）]]></title>
            <description><![CDATA[色域（Color Gamut） 是一个泛指的广义概念，代表对应色彩空间可被表达的所有颜色构成的区域。不同色彩空间的色域可能是不一样的，所以必须有一个统一的度量衡系统来进行比对。被选中作为度量衡的系统必须能客观的表示颜色的物理信息，并且不受其他主观因素影响。因此，只有设备无关色彩空间可以满足要求。当前最常用的度量衡系统，就是 CIE XYZ 色彩空间。CIE XYZ 色彩空间的色域，涵盖了人眼能够观察到的整个可见光谱范围，被 CIE 称为 CIE 标准观察者色域（CIE Standard Observer Gamut）。简称 标准色域。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_2/Language/cn/Docs_2_4_1.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2.4.2 色度（Chroma）& 色度平面（Chroma Plane）& 色度图（Chroma Diagram）]]></title>
            <description><![CDATA[色度（Chroma｜Chromaticity） 是一个泛指的广义概念，是对除 光亮度（Luminance） 之外，由色调和饱和度或其衍生参数组成的颜色信息的统称。现代工程上的色度概念，最早是在 CIE XYZ 色彩空间对标准色度图的推导过程中引入的。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_2/Language/cn/Docs_2_4_2.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2.4.3 色差（Chromatic Aberration）]]></title>
            <description><![CDATA[色差（Chromatic Aberration） 是一个相对概念，指的是两个色度不同的颜色之间的差异。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_2/Language/cn/Docs_2_4_3.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2.4.4 色温（Color Temperature）& 相关色温（Correlated Color Temperature）]]></title>
            <description><![CDATA[我们在之前讲述配色函数的理论基础时，已经阐述过色温的概念了。这里做一下回顾。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_2/Language/cn/Docs_2_4_4.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2.4.5 标准光源（Standard Illuminants）& 白点（White Point）]]></title>
            <description><![CDATA[相比其他几个概念，色温 无疑要“物理”的多。所以在工业体系中，由色温衍生出的指标有着更多的应用。CIE 以色温参考，从 1960 年后定义了一系列指定色温的可见光光源点（族）来规范工业用光标准，被称为 标准光源（Standard Illuminants）*。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_2/Language/cn/Docs_2_4_5.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2.4.6 显色指数（Color Rendering Index）]]></title>
            <description><![CDATA[显色指数（CRI [Color Rendering Index]） 是用来指代设备期望表达颜色与实际展示颜色差异程度的指标，单位为 $$Ra$$ ，取值范围 $$[0 \ Ra, \ 100 \ Ra]$$ 。通俗来讲， $$0 \ Ra$$ 意味着完全偏差，比如黑洞； $$100 \ Ra$$ 则代表着 100% 的颜色还原，比如太阳。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_2/Language/cn/Docs_2_4_6.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2.5 经典色彩空间（Classical Color Space）]]></title>
            <description><![CDATA[统一的标准制定和实践的演化推进总是需要循序渐进。而各个 经典色彩空间（Classical Color Space） 就是此领域内的关键节点。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_2/Language/cn/Docs_2_5.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2.5.1 光学三原色色彩空间（RGB Color Space）]]></title>
            <description><![CDATA[光学三原色色彩空间（RGB Color Space） 又被称为 光三原色空间 或 RGB 色彩空间。光学三原色色彩空间，是对颜色的加法混合论的有效应用。以光学三原色（RGB）的叠波权重作为三维坐标单位轴，来表示大部分可见光颜色的一种色彩模型。从亥姆霍兹的三色理论之后，光学三原色被广泛的用来表示颜色特性，但并没有形成工程化的系统。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_2/Language/cn/Docs_2_5_1.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2.5.2 颜料三原色色彩空间（CMY / CMYK Color Space）]]></title>
            <description><![CDATA[颜料三原色色彩空间，根据其是否包含对黑色（Black）的描述，被分为 印刷三分色模型（CMY Color Space） 即 CMY 色彩空间，和 印刷四分色模型（CMYK Color Space） 即 CMYK 色彩空间。其中，CMY 即指代颜料三原色，K 则为 Black 取尾字母，以和纯蓝色（Blue）作为区分。 颜料三原色色彩空间，是对颜色的减法混合论的直接应用。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_2/Language/cn/Docs_2_5_2.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2.5.3 CIE RGB 色彩空间（CIE 1931 RGB Color Space）]]></title>
            <description><![CDATA[在经过大量对理论的实践探索后，人们发现三维坐标系统无疑是从空间和原理上，最为合适构建色彩模型的描述载体。但传统的 RGB 色彩空间由于没有系统，且存在 基准波长校准问题，并不适用于现代工业。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_2/Language/cn/Docs_2_5_3.html</link>
            <guid isPermaLink="true">https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_2/Language/cn/Docs_2_5_3.html</guid>
            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2.5.4 CIE XYZ 色彩空间（CIE 1931 XYZ Color Space）]]></title>
            <description><![CDATA[1931年，国际照明委员会（CIE [International Commission on Illumination]） 提出，以经过设计的 XYZ 基准坐标系来锚定 RGB 边界的方案可以解决问题。这一映射方案所对应的颜色描述模型，被称为 XYZ 色彩空间（XYZ Color Space） [12] [13] 。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_2/Language/cn/Docs_2_5_4.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2.5.5 CIE LAB 色彩空间（CIE 1976 L*, a*, b* color space）]]></title>
            <description><![CDATA[1952 年，色彩科学家 里查德·塞瓦尔·亨特（Richard Sewall Hunter，1909–1991） 创建了至今任然是业界最高端颜色解决方案供应商的 亨特联合实验室（HunterLab [Hunter Associates Laboratory]），并在之后提出了著名的 Hunter L,a,b 色彩空间。 Hunter L,a,b 色彩空间结合 CIE XYZ 色彩空间，共同组成了 CIE 1976 LAB 色彩空间的前身。所以，CIE LAB 与 RGB 间需要通过 XYZ 来缔结转换关系。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_2/Language/cn/Docs_2_5_5.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2.5.6 CIE LUV 色彩空间（CIE 1976 L*, u*, v* color space）]]></title>
            <description><![CDATA[1976 年，在 CIE 采纳 CIE LAB 色彩空间的同年，CIE 以 CIE 1960 UCS 和 CIE 1964 UVW（这两个在前文色彩度量中介绍过，做为补充型色彩空间，用于量化色温和 CRI 到 CIE 标准体系内）为基础 进一步拓展，提出了 CIE LUV 色彩空间。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_2/Language/cn/Docs_2_5_6.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2.5.7 颜色三要素色彩空间（HSL [HSV / HSI / HSL（Lightness）]）]]></title>
            <description><![CDATA[HSL（Hue，Saturation，Luminance） 色彩空间 又被称为 颜色三要素色彩空间，是对 HSV（Hue，Saturation，Value）色彩空间、 HSI（Hue，Saturation，Intensity）色彩空间、HSL（Hue，Saturation，Lightness）色彩空间的统称，简称 三要素色彩空间。这里的 V（Value）、I（Intensity）、L（Lightness）其实代指的，基本等同于前文中提及的光亮度（Luminance）的简化概念。HSI 色彩空间，在设计理念上趋同于 HSV 色彩空间。HSL(Lightness) 在 HSV 、 HSI上进行了改进整合。因此，通常所称的 HSL 色彩空间，即为 HSL（Lightness）色彩空间。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_2/Language/cn/Docs_2_5_7.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2.6 色彩的存储]]></title>
            <description><![CDATA[1960年，来自 贝尔实验室（Bell Laboratories） 的 穆罕默德·阿塔拉（Mohamed M. Atalla，1924 - 2009） 和 姜大元（Dawon Kahng，1931 - 1992），发现 金属氧化物半导体（MOS [Metal Oxide Semiconductor]） 可以借由场效应进行信息存储的现象，成功开发了 金属氧化物半导体场效应晶体管（MOSFET [Metal Oxide Semiconductor Field Effect Transistor]）。随后，贝尔实验室（Bell Laboratories）联合喷气推进实验室（Jet Propulsion Laboratory）与其他研究机构，就 **“提高图像在计算机处理过程中的效果增强”**，提出了一系列用于数字图像处理（Digital Image Processing）的方法。其中 “关于如何利用有限的物理存储空间来保存图片像素点” 的部分，为图片灰度单色存储的提供了可行方案 [44]。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_2/Language/cn/Docs_2_6.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2.6.1 色彩格式（Color Format）]]></title>
            <description><![CDATA[色彩格式（Color Format） 包含了计算机对颜色的 存储格式（Data Format） 和 色彩格式空间（Color Format Space） 两部分。]]></description>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2.6.2 RGB 体系色彩格式]]></title>
            <description><![CDATA[原色格式（Primaries Format），或 RGB 体系色彩格式最大的特点就是在于，其对颜色表示的富集程度和存储空间大小密切相关。可以说 RGB 色彩格式中，每个通道能够占用的存储空间越大，则能够表示的颜色越多。非常的简单粗暴。统一的，RGB 色彩格式的格式空间，即为 归一化的 CIE RGB 色彩空间。]]></description>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2.6.3 YUV 体系色彩格式]]></title>
            <description><![CDATA[传输格式（Transport Format），即当下我们常用的 YUV 色彩格式也被称为 YCbCr、YPbPr、Y′UV 色彩格式。其中，Y/Y′ 指代光亮度分量，U/Cb/Pb 指代蓝色色度分量，V/Cr/Pr 指代红色色度分量。YUV 色彩格式受启发自，CIE LUV 中用与 xyY 色度图有线性转换关系的 uv 分量表示平面色彩信息的思想，最初被 国际电信联盟无线电通信部门（ITU-R [International Telecommunication Union Radiocommunication Sector]） 做为 彩色图像编解码流水线（Color Image Pipeline） 的一部分提出，用来 对图片进行压缩传输。]]></description>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[二、【参考文献】]]></title>
            <description><![CDATA[[1] Isaac Newton, Hypothesis explaining the properties of light, Letter from Newton to Henry Oldenburg, dated 14 December 1675.]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_2/Language/cn/References_2.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[三、音视频常用基础算法]]></title>
            <description><![CDATA[音视频中最为重要的组成部分，即是音频处理和视频处理。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_3/Language/cn/Apex_3_Introduce.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[3.1 信号分析的核心算法 - 傅立叶变换]]></title>
            <description><![CDATA[傅立叶变换（FT [Fourier Transform]） [1] 可理解为：任意函数都存在由给定复指数函数空间（Complex Exponential Functions Space）的一组正交基（Orthogonal Bases），使得原函数可以被分解为该复指数函数空间下最大完备解的权重向量形式表示 [2] 。利用原函数与分量函数内积为该方向解分量且正交基内任意两个方向的方向函数内积为 0 的特点，来用解的人为限定有限维度子集逼近函数本身的数学方法 [3] 。这里，描述构成原函数的分量函数集与其所占权重分量（即求得的正交基），共同构成了该函数的傅里叶基（Fourier Basis）[4] [5]。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_3/Language/cn/Docs_3_1.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[3.1.1 一维傅立叶（1D-FT）与一维离散傅立叶变换（1D-DFT）]]></title>
            <description><![CDATA[信号学中，将沿平面分布的信号称为一维信号（1D Signal），例如音频信号。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_3/Language/cn/Docs_3_1_1.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[3.1.2 二维傅立叶（2D-FT）与二维离散傅立叶变换（2D-DFT）]]></title>
            <description><![CDATA[信号学中，将沿空间分布的信号称为二维信号（2D Signal）。图像信号就是二维信号。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_3/Language/cn/Docs_3_1_2.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[3.1.3 快速傅立叶（FFT [Fast Fourier Transform]）]]></title>
            <description><![CDATA[快速傅立叶是对离散傅立叶的数学逼近。其旨在通过有限点的分布拟合，快速逼近离散傅立叶变换结果。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_3/Language/cn/Docs_3_1_3.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[3.1.4 傅里叶的硬件优化 - 多常数乘法矩阵逼近（Matrix-MCM Approach）]]></title>
            <description><![CDATA[2011 年， [12]。 【申请 IEEE 授权中】]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_3/Language/cn/Docs_3_1_4.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[3.2 频率信息提取 - 常用滤波算法]]></title>
            <description><![CDATA[上一节中，我们就数字信号处理（DSP）的核心算法，傅里叶变换，进行了详细的说明。而在对二维傅里叶变换进行讲解的时候。细心的读者可能已经发现了 图像在空频分布上的一些特点。在分布的频率（波矢 $${\vec{k}}$$ 的频率 $$\vert {\vec{k}} \vert = \omega$$ ）的占比（强度系数 $$\hat{f}_{\omega}(u,v)$$ ）中，低频信号的占比高，而高频信号的占比低。 这一现象产生的原因在于：]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_3/Language/cn/Docs_3_2.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[3.2.1 高斯滤波（Gauss Filter）]]></title>
            <description><![CDATA[高斯滤波是我们最常用的一种滤波器。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_3/Language/cn/Docs_3_2_1.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[3.2.2 双边滤波（Bilateral Filter）]]></title>
            <description><![CDATA[双边滤波（Bilateral Filter） 是在高斯滤波基础上，基于 边缘保存（Edge Preserving） 滤波思想，通过一个 空间域（Spatial Domain/Domain）标准高斯滤波 和 灰度值（Gray Range/Range）朴素高斯分布 的共同作用，形成的 高斯滤波变体。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_3/Language/cn/Docs_3_2_2.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[3.2.3 拉普拉斯滤波（Laplacian Filter）]]></title>
            <description><![CDATA[拉普拉斯滤波（Laplacian Filter） 是一种基于二阶微分方程的差异扩大化算子（Operator）。其不仅可以从灰度出发用于物体的 边缘锐化（Edge Sharpening），也可以应用于全通道的色彩变化增强，即 广义锐化（Sharpening）。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_3/Language/cn/Docs_3_2_3.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[3.2.4 马尔滤波（Marr Filter）]]></title>
            <description><![CDATA[马尔滤波（Marr Filter） 是拉普拉斯滤波采用 先行降噪（NRF [Noise Reduction First]） 的改进算法。利用高斯滤波对频率波动性的处理能力，对图片的高频信息进行模糊过滤。再行使标准拉普拉斯边缘检测，筛选突变明显的剩余高频部分并增强，达到更好的效果 [14] 。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_3/Language/cn/Docs_3_2_4.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[3.2.5 索贝尔滤波（Sobel Filter）]]></title>
            <description><![CDATA[索贝尔滤波（Sobel Filter） 是由 斯坦福人工智能实验室（SAIL [Stanford Artificial Intelligence Laboratory]） 的 艾尔文·索贝尔（Irwin Sobel，1940 - present） 和 格雷·费尔德曼（Gary Feldman，1942 - present） 于 1968 年提出的一种用于 边缘检测（Edge Detection） 的 去中心化（Center Insensitive）一阶离散微分算子 [15] 。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_3/Language/cn/Docs_3_2_5.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[3.2.6 各向异性扩散（Anisotropic Diffusion）]]></title>
            <description><![CDATA[【待补充】]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_3/Language/cn/Docs_3_2_6.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[3.3 时间冗余控制 - 常用特征提取与朴素阈值处理]]></title>
            <description><![CDATA[在本节之前，本书已经讲解了如何分离的处理 一维动态音频 和 二维静态图片 信号。如果我们 将一系列图片以时间轴串联，就得到一组由二维静态信号按序构成的二维动态信号。这种类型的信号，被称为 视频流（Visual Stream）。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_3/Language/cn/Docs_3_3.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[3.3.1 方向梯度直方图（HOG [Histogram of Oriented Gradient]）]]></title>
            <description><![CDATA[在前文中，我们提到了索贝尔滤波（Sobel Filter）卷积核对中心点周边方向信息的提炼，可以被用来获取方向梯度直方图的梯度矢量计算中。那么什么是方向梯度直方图呢？]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_3/Language/cn/Docs_3_3_1.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[3.3.2 朴素目标检测结果度量 - IoU & GIoU]]></title>
            <description><![CDATA[考虑到算法本身需要作为目标检测结果准确性的衡量标准，并用于模型的计算过程。所以不能采用较高复杂程度的算法。而 交并比（IoU [Intersection over Union]） 计算作为相对简单的区域检测算法，则是可被采用的不错方案。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_3/Language/cn/Docs_3_3_2.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[3.3.2 朴素目标检测物体锁定 - 分步滑动窗口（Simple Sliding Window）]]></title>
            <description><![CDATA[分步滑动窗口（Simple Sliding Window） 是一种常用的辅助锁定检测目标的手段。其优势在于，简单易行且精度可控。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_3/Language/cn/Docs_3_3_3.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[3.4 空域冗余控制 - 基础光流算法与色度压缩]]></title>
            <description><![CDATA[介于上一节分析的时域冗余性质可以得知，时空本身就是紧密相联的。时域冗余的压缩，主要体现于从覆盖整个数据过程的更广视角，来处理宏观上的实际物理物体运动所产生的信息。所以这里的 时域（Time Domain）冗余，指的是 广时空域（Full Spatiotemporal Domain）物体冗余（Objects Redundancy）。而我们 这里所指的空域（Spacial Domain）冗余，可以认为是 相较于时域（Time Domain）的整个数据过程的广度，在单一极短（如前后几帧）的范围内，更细节的像素运动情况的处理，即 狭时空域（Narrow Spatiotemporal Domain）像素冗余（Pixels Redundancy）。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_3/Language/cn/Docs_3_4.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[3.4.1 传统光流法（Classic Optical Flow Methods）]]></title>
            <description><![CDATA[在 计算机视觉（Computer Vision） 体系中，光流（Optical Flow） 指的是场景内像素点在观察者所观察场景空间视角下的瞬时相对运动速度。 光流法（Methods of Optical Flow） 即是利用场景序列间的像素时域运动与相邻像素相关性变化，构建前后场景间像素对应关系的数学模型，完成像素运动信息推算的方法。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_3/Language/cn/Docs_3_4_1.html</link>
            <guid isPermaLink="true">https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_3/Language/cn/Docs_3_4_1.html</guid>
            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[3.4.2 双向光流预测（BDOF [Bi-Directional Optical Flow]）]]></title>
            <description><![CDATA[双向光流预测值修正，简称 双向光流预测（BDOF [Bi-Directional Optical Flow]），最早在 H.265 的二版规格，由三星工程师以编码压缩补充手段的方式提出 [29] 。在 VVC 的初版制定过程中，贡献者们通过对算法层面的优化，提升了 BDOF 处理单元的性能。随 VVC 被采纳为 H.266 规格一起，作为标准的一部分被收录其中。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_3/Language/cn/Docs_3_4_2.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[3.4.3 光流仿射修正（PROF [Affine Prediction Refinement With Optical Flow]）]]></title>
            <description><![CDATA[BDOF 技术的引入，让音视频编解码工程能够进一步提高传输过程的数据压缩比。但由于仍然依托于分块和分块内小块（也是前文的梯度卷积核），当出现块的偏移、扭转、错切等情况时，像素位置的微小变动则会被此类变化成倍的放大误差。所以，还需要 适当的修正。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_3/Language/cn/Docs_3_4_3.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[3.4.4 色度缩放亮度映射（LMCS [Luma Mapping with Chroma Scaling]）]]></title>
            <description><![CDATA[色度缩放亮度映射（LMCS [Luma Mapping with Chroma Scaling]） 技术，是一类纯粹的空域数据处理技术，即本身不涉及时域相关性，直接针对像素原值的冗余分离手段。传统音视频编解码中，包括大部分帧内预测工具、帧内编码条带分块、色度重建等，严格来说都属于这种类型。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_3/Language/cn/Docs_3_4_4.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[3.4 空域冗余控制 - 基础光流算法与色度压缩]]></title>
            <description><![CDATA[频域冗余目前仍然采用的是一些传统方式，近些年还没有太大的突破。而工程中对频域冗余的控制，确切的来说，是指从频域角度，对 残差信号（Residual Singnal） 进行频域分离后再 压缩所得数据，以富集变换信息，减小存储空间由于波动数据的不集中分布，而产生存储冗余的过程。]]></description>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[3.5.1 整数离散正余弦变换（IDST/IDCT）]]></title>
            <description><![CDATA[整数离散正余弦变换（IDST/IDCT），顾名思义，就是将原本作用于浮点域的离散正余弦变换（DST/DCT），通过适当放缩量化到整数域进行。]]></description>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[3.5.2 哈达玛变换（WHT [Walsh-Hadamard Transform]）]]></title>
            <description><![CDATA[除了整数离散正余弦变换（IDST/IDCT）外，在早期的规格中（如 H.264）还会使用一种，被称为 沃尔什-哈达玛变换（WHT [Walsh-Hadamard Transform]） 的离散傅立叶的变换变体算法，来代为进一步的富集频域信息。]]></description>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[3.5.3 低频不可分变换（LFNST [Low-Frequency Non-Separable Transform]）]]></title>
            <description><![CDATA[低频不可分变换（LFNST [Low-Frequency Non-Separable Transform]） 是高频凋零技术的代表，通过一个 经过离线训练 所得的不可分变换矩阵，来进一步压缩指定范围内的前一次变换结果 [32] 。我们通常将首次变换称为 一次变换（First Transform） 或 主要变换（Primary Transform）。将以一次变换为输入的第二次变换，称为 二次变换（Secondary Transform）。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_3/Language/cn/Docs_3_5_3.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[No title]]></title>
            <description><![CDATA[{% urlembed %}
../../Examples/Playground/base_entry.html
{% endurlembed %}]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_3/Language/cn/Playground_3.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[三、【参考文献】]]></title>
            <description><![CDATA[[1] Fourier, J.B. Joseph (1878) [1822], The Analytical Theory of Heat, translated by Alexander Freeman, The University Press (translated from French).]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_3/Language/cn/References_3.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[四、音视频机器学习基础]]></title>
            <description><![CDATA[在前一章中，我们对基础音视频的关键技术工具，进行了详细介绍。其中，不少地方需要用到机器学习相关的处理手段。可见结合机器学习尤其是深度学习模型的优秀能力，来强化现有音视频工程的各方面，已逐步成为主流趋势。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Apex_4_Introduce.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.1 发展概览]]></title>
            <description><![CDATA[机器学习（ML） 传统意义上的方法，可以大致分为两类：有监督学习（Supervised Learning） 和 无监督学习（Unsupervised learning）。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_1.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.2 模型工程基础]]></title>
            <description><![CDATA[在深度学习（DL）中，我们通过计算损失函数（Loss Function），来衡量当次迭代结果对应各个关键参数权重，在实际描述问题上的有效程度。通过损失函数的变化方向，来获取对应关键参数权重，更趋近于实际结果的梯度方向。从而被我们使用来更新当前参数权重配置，以降低损失函数值，逼近最优解。这一过程被称为一次迭代（Iteration）过程。而通过多次迭代来获取最优解的过程，被称为一次训练（Training）。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_2.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.2.1 算子（Operator）& 层（Layer）]]></title>
            <description><![CDATA[算子（Operator） 和 层（Layer） 是当前各种通用神经网络模型中，最基础的组成元件。一般来说，算子用于表示模型中的数学运算，而层用于组织模型中的算子。我们通常将单一的数学函数，抽象为一个算子。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_2_1.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.2.2 神经元（Neuron）]]></title>
            <description><![CDATA[神经元（Neuron） 是对神经网络中的 节点（Node） 的一种，来自于仿生学的概念。上一节中我们提到的 输入/特征/输出节点集合 中的节点，都可以被称为神经元。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_2_2.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.2.3 神经网络（NN [Neural Network]）]]></title>
            <description><![CDATA[本书中的 神经网络（NN [Neural Network]） 主要是对深度神经网络（DNN，这是个大类别，见第一节）中，采用 反向传播（Back Propagation） 技术的一类深度神经网络的统称。也被称为 反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network），是个广义分类。]]></description>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.2.4 特征选择（Feature Selection）]]></title>
            <description><![CDATA[特征选择（Feature Selection） 是每个模型启动前最为重要的一环，也是 特征工程（Feature Engineering） 方法论所靶向的关键问题之一。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_2_4.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.3 经典激活函数（Classic Activation Function）]]></title>
            <description><![CDATA[激活函数（Activation Function） 是一种被设计用来，在模型训练的每个单元数据输入位置，为输入引入非对称性特征 的特殊辅助函数。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_3.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.3.1 Sigmoid]]></title>
            <description><![CDATA[迭代公式：]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_3_1.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.3.2 Tanh]]></title>
            <description><![CDATA[迭代公式：]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_3_2.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.3.3 Softplus]]></title>
            <description><![CDATA[迭代公式：]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_3_3.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.3.4 ReLU 族]]></title>
            <description><![CDATA[矫正线性单元（ReLU [Rectified Linear Unit]） 是整个经典激活函数中，被使用最广泛的经典中的经典。经过多年探索，已经形成了一系列以 ReLU 为基础的多种变体，用于各种突出场景。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_3_4.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.3.5 ELU & SELU]]></title>
            <description><![CDATA[迭代公式：]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_3_5.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.3.6 Mish]]></title>
            <description><![CDATA[迭代公式：]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_3_6.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.3.7 Swish]]></title>
            <description><![CDATA[在本节开始时，我们曾提到过可以用 Swish 来代替 Sigmoid 在模型中的作用，以获取平滑非线性特征。那么 Swish 具体是什么样的呢？]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_3_7.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.4 连接函数/衰减函数（Connection/Attenuation Function）]]></title>
            <description><![CDATA[连接函数（Connection Function） 是一种被设计用来，在模型训练的每个单元数据输入位置，为输入进行筛选收减的特殊辅助函数。常被用在诸如：全链接层（Full Connected Layer） 、 自注意力层（Self-Attention Layer） 等 输出层（Output Layer） 或 部分特殊隐藏层（Hidden Layer） 单元设计中。用来对经过激活（或纯输入）的当前层输入进行 特征提炼（Feature Extraction）。由于在当下占据主流的 Transformer 模型中，以自注意力层的注意力衰减机制存在，因而也被称为 衰减函数（Attenuation Function）。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_4.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.4.1 Dropout]]></title>
            <description><![CDATA[迭代公式：]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_4_1.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.4.2 Maxout]]></title>
            <description><![CDATA[迭代公式：]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_4_2.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.4.3 Softmax]]></title>
            <description><![CDATA[迭代公式：]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_4_3.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.5 损失函数（Loss Function）]]></title>
            <description><![CDATA[损失函数（Loss Function） 是用来，评估当前通过模型得到的预测值和实际样本真实值之间差异的大小。通过损失函数的导数，可以得到当前迭代预测值趋近实际值的变化情况，即梯度。因此常被我们用来作为下一次迭代的依据。损失函数的计算涉及所有引入的参数，计算的尺度是从整个模型层面进行的。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_5.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.5.1 回归项-平均绝对误差（MAE [Mean Absolute Error]）]]></title>
            <description><![CDATA[迭代公式：]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_5_1.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.5.2 回归项-均方误差（MSE [Mean Squared Error]）]]></title>
            <description><![CDATA[迭代公式：]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_5_2.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.5.3 回归项-休伯损失（Huber Loss）]]></title>
            <description><![CDATA[迭代公式：]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_5_3.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.5.4 回归项-分位数损失（Quantile Loss）]]></title>
            <description><![CDATA[迭代公式：]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_5_4.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.5.5 分类项-对数损失（Log Loss）]]></title>
            <description><![CDATA[迭代公式：]]></description>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.5.6 分类项-交叉熵损失（Cross Entropy Loss）]]></title>
            <description><![CDATA[迭代公式：]]></description>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.5.7 分类项-合页损失（Hinge Loss）]]></title>
            <description><![CDATA[迭代公式：]]></description>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.5.8 分类项-对比损失（Contrastive Loss）]]></title>
            <description><![CDATA[迭代公式：]]></description>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.5.9 分类项-三元损失（Triplet Loss）]]></title>
            <description><![CDATA[迭代公式：]]></description>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.5.10 分类项-对组排异损失（N-Pair Loss）]]></title>
            <description><![CDATA[迭代公式：]]></description>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.5.11 正则项-L1 惩罚]]></title>
            <description><![CDATA[迭代公式：]]></description>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.5.12 正则项-L2 惩罚]]></title>
            <description><![CDATA[迭代公式：]]></description>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.6 优化算法/优化器（Optimizer）]]></title>
            <description><![CDATA[优化算法（Optimize Function） 是一种更快实现权重更新的处理办法。常用优化算法能够根据梯度方向和一些其他的关键信息，对当前权重作出更有效率的更新，降低训练所需要的迭代次数，同时提高模型鲁棒性。根据其相对固定的作用位置，在工程中，部署优化算法的 关键单一组件，被称为 优化器（Optimizer）。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_6.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.6.1 经典优化算法（Classic Optimize Function）]]></title>
            <description><![CDATA[常用的经典优化算法，主要有三种，分别是：随即梯度下降法（SGD）、批量梯度下降法（BGD）、小批梯度下降法（MBGD）。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_6_1.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.6.2 优化算法的优化-应对震荡]]></title>
            <description><![CDATA[常用的减震算法，比较容易想到的就是利用 阻尼运动特性 和 加速度，即 动量（Momentum），来减小离散瞬时值的影响。因此，先贤们首先想到的就是梯度迭代动量化。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_6_2.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.6.3 优化算法的优化-应对重点强（弱）化更新]]></title>
            <description><![CDATA[另一个问题，就是针对性处理对结果影响更大/更小的权重，让重要的迭代的迭代更谨慎，而不重要的获得更快衰减。以保证优势权重，剔除不必要影响。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_6_3.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.6.4 自适应实时评估算法（Adam [Adaptive Moment Estimation]）]]></title>
            <description><![CDATA[自适应实时评估算法（Adam [Adaptive Moment Estimation]），相当于RMSprop 和 Momentum 结合的一种算法，标准Adam 可以认为是 一阶AdaDelta 的动量改进版。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_6_4.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.6.5 优化算法对比与使用建议]]></title>
            <description><![CDATA[这里引用一下特斯拉人工智能主管 安德烈·卡尔帕蒂（Andrej Karpathy） 的 在线 Demo（使用的是 pytouch） ，来做一下演示。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_6_5.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.7 模型结构速览]]></title>
            <description><![CDATA[现在，基本了解了神经网络的主要工程元件后，即能设计简单模型结构，做一些训练了。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_7.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.7.1 卷积神经网络（CNN [Convolutional Neural Network]）]]></title>
            <description><![CDATA[卷积神经网络（CNN [Convolutional Neural Network]），是对采用 卷积核（Convolutional Kernel），配合 层叠网格结构 构成的流水线，来进行特征提取的一类神经网络的统称。该类型最为擅长抽象图片或更复杂信息的高维特征。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_7_1.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.7.2 循环神经网络（RNN [Recurrent Neural Network]）]]></title>
            <description><![CDATA[循环神经网络（RNN [Recurrent Neural Network]），是指为了应对序列数据类型而专门设计的一种，具有一定程度 长期记忆（Long Term Memory） 和 短期记忆（Short Term Memory） 能力的神经网络模型类型。即然被称为“循环”神经网络，则循环在整个 RNN 流水线过程中，起到了至关重要的作用。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_7_2.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[4.7.3 自注意力网络（Transformer）]]></title>
            <description><![CDATA[自注意力网络（Transformer） 是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度神经网络结构分类。最初的设计原型来自于 2015 年由 约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio，1964～Present） 有关神经网络翻译模型优化而提出的设想 [22] 。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/Docs_4_7_3.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[四、【参考文献】]]></title>
            <description><![CDATA[[1] Hinton, G. E.; Salakhutdinov, R. R. (2006). "Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks.Science". 313 (5786): 504–507.]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_4/Language/cn/References_4.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[五、音视频帧分析与实践]]></title>
            <description><![CDATA[历经四个章节，我们详细探讨了音频与色彩的相关知识，以及常用算法和机器学习在音视频中的工程方向和理论原型。通过整理并学习这些内容，我们已经对音视频处理的基本概念和技术工具有了初步的了解。而音视频处理的核心任务之一，便是对音视频帧的分析与处理。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_5/Language/cn/Apex_5_Introduce.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[5.1 音视频帧 与 环境准备]]></title>
            <description><![CDATA[什么是音视频帧呢？首先需要了解，什么是帧。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_5/Language/cn/Docs_5_1.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[5.1.1 常用数学库（NumPy、Pandas、Mateplotlib）]]></title>
            <description><![CDATA[工程里对 数据分析和科学计算 的过程中，常用数学库是不可或缺的工具。这些库不仅提供了高效的数据处理能力，还为我们提供了 丰富的数学函数 和 可视化工具。其中，最为重要的库有三个，即 NumPy、Pandas、Mateplotlib，分别对应 [ 基础计算、数理统计、图表绘制 ] 的需求。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_5/Language/cn/Docs_5_1_1.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[5.1.2 音频分析库（SoundFile、PyAudio、Librosa、Aubio）]]></title>
            <description><![CDATA[在完成对基础库的熟悉后，我们接下来需要做的就是对工程中，音视频分析的相关核心功能库的学习。以音频分析库为切入点。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_5/Language/cn/Docs_5_1_2.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[5.1.3 视频分析库（PyOpenCV、Color-Science）]]></title>
            <description><![CDATA[和音频一样，外部工程里，对视频的分析处理焦点多在于 帧分析，并非于流分析。或者说，有关音视频编解码与网络流的评估，是属于完整编解码工程内部范畴。其更多的是与网络子系统进行结合，并依托于诸如 ITU-T（或其他音视频组织，较少）提出的相关协议（如 H.264、H.265 等）约束之标准规格背景，来作为整体工程中的 子评估系统。所以，音视频流分析（Audio/Video Stream Analysis）和编解码协议是强耦合的，一般会将之归属于 编解码器内部监测 部分，平行于项目的正常作业流水线，来监控各个环节。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_5/Language/cn/Docs_5_1_3.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[5.1.4 其他分析软件]]></title>
            <description><![CDATA[除了使用前三节提及的开源库，以自编辑脚本的方式进行分析外。工作中也能采用其他收费或免费的 第三方分析软件，处理需要查验的数据。]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_5/Language/cn/Docs_5_1_4.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[五、【参考文献】]]></title>
            <description><![CDATA[[1] Oliphant, Travis E. Guide to numpy. Vol. 1. USA: Trelgol Publishing, 2006.]]></description>
            <link>https://arikanli.cyberfederal.io/Chapter_5/Language/cn/References_5.html</link>
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            <dc:creator><![CDATA[李述博 (Arikan.Li)]]></dc:creator>
        </item>
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