利用Fractal Noise生成地形，再加上山体shader，外加雪shaderNoise生成结果noise生成主要参考这篇文章，就不再赘述Value3D:Perlin2D:Fractal Noise:地形生成结果生成地形网格方法主要参考这篇文章，就不再赘述noise频率：22，分辨率：256Va...
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2015-08-07 08:15:41
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离散傅里叶变换(DFT)的输入是一组离散的值，输出同样是一组离散的值。在输入信号而言，相邻两个采样点的间隔为采样时间Ts。在输出信号而言，相邻两个采样点的间隔为频率分辨率fs/N，其中fs为采样频率，其大小等于1/Ts，N为输入信号的采样点数。这也就是说，DFT的频域分辨率不仅与采样频率有关，也与信...
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2015-04-11 23:57:20
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一般的，对正余弦信号进行采样并DFT运算，画出频谱图，会发现频谱并不干净。这种现象称为频谱泄漏。因为DFT运算只能是有限序列，突然的截断产生了泄漏。
会有这样的特殊情况，当采样截取的刚好是整数个周期，则频谱图显得特别干净。可以理解为刚好取的完整周期，周期性明显了，频率就比较单一。
为此做了matlab实验：
ts = 0.01;%采样率100Hz
n = 0:2/ts;
y = sin(...
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2014-10-15 23:58:11
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1.短时能量分析（音强），决定短时能量特性有两个条件：不同的窗口的形状和长度。窗长越长，频率分辨率越高，而时间分辨率越低（N为帧长，M为步长）。
*典型窗函数：矩形窗谱平滑性能好，但损失高频成分，波形细节丢失，海明窗与之相反。一帧内含1~7个基音周期，10kHz下采100~200点。 2.短时平均振...
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2014-05-21 19:41:53
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