无缝2DPerlin噪声下载

weixin_39821051 2019-09-26 12:00:23

基于VS2015_C#实现的Seamless Perlin2D 噪声，采用了两种方法实现，可为学习研究之用。摘要必须大于100个字节
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基于VS2015_C#实现的Seamless Perlin2D 噪声，采用了两种方法实现，可为学习研究之用。摘要必须大于100个字节

煲机的概述：　　指新买回的音响器材得通电一段时间后才会让重放的音质变好。煲机是一种快速使器材老化稳定的措施。有些元器件例如晶体管、集成电路、电容全新的时候电器参数不稳定，经过一段时间的使用后才能逐渐稳定。对于耳机来说，煲机实际就是在煲振膜折环，新耳机振膜折环机械顺性差，导致失真比较大，经过一段时间使用后，顺性逐渐变好，失真也会逐渐降到正常的水平。煲机是人为的以非正常使用的方式加速器材进入成熟期的过程，一般是让器材连续工作一定的时间。而未“煲”过或未“煲”够火候儿的音箱和耳机，声音的特点可以用“紧、冷、硬、粗”四个字来形容，而“煲”后的产品则醇和、顺滑、细腻很多，仿佛发酵不全的新酒与陈年佳酿相比一般，它们的“味道”还是大不一样的。这个“煲”字用得可是形象贴切的紧，意思是要着意伺弄，不宜“炒”、不宜“炸”，更不宜“烧”，而是要文火慢炖，慢功出细活。新的音响器材呢，就像新车，都有个磨合期。这里介绍一种比较安全、简单的煲机方法，你就拿着白噪音和粉红噪音轮流播放着煲去吧。音量要适中，可逐渐加大。下面这段是转的：白噪声或粉红噪声之类是自然状态的噪声。之所以叫白噪声，粉红噪声，是由光波的谱线图就是光谱图类比而来，白噪声的特点是各频段的能量均匀（频谱类似太阳光谱即白光光谱），粉红噪声是在低频段强在高频段弱的噪声（频谱图类似偏红的光谱即粉红光谱）。 1: 白噪音white noise 所谓白噪音是指一段声音中的频率分量的功率在整个可听范围（0～20KHZ）内都是均匀的。由于人耳对高频敏感一点这种声音听上去是很吵耳的沙沙声。 2: 粉红噪音pink noise 粉红噪音是自然界最常见的噪音，简单说来，粉红噪音的频率分量功率主要分布在中低频段。粉红噪音从人耳中听到的是平直的频率响应——"非常悦耳的一种噪声"最常用于进行声学测试的声音。 3: 电视机无信号时的背景噪声和调频收音机无台时的背景噪声均是白噪声。白噪声可用来测量扬声器和耳机的谐振和灵敏度等。 4: 从波形角度看，粉红噪音是分形的，在一定的范围内音频数据具有相同或类似的能量。粉红噪声的电平从低频向高频不断衰减，其幅度与频率成反比(1/f)。其幅度每倍频程(一个8度)下降3dB。噪声能量在每倍频程内是相等的。 5: 从频谱仪的图形上看，白噪声在全频谱内是一条平直的线。 6: 从频谱仪的图形上看，粉红噪声是在一个小段频谱内平直的线，并且以其倍数频率向下衰减。即1倍频，2倍频……频率越高谱线高度越低。白噪声是一种无规噪声，它的瞬时值是随机变化的。它的幅值对时间的分布满足正态分布。它具有连续的噪声谱，包含有各种频率成分的噪声。它的功率谱密度与频率无关，几个频率能量的分布是均匀的。它的等带宽输出的能量是相等的。它在线性坐标中，输出是一根平行与横坐标的直线。在对数坐标中，输出是按每倍频程带宽增加3dB的斜率而上升的。粉红噪声与白噪声一样也是一种无规噪声，也具有连续的噪声谱。不同之处在于,它的功率谱密度与频率成反比，在对数坐标中，起输出为一水平线，在线性坐标中，其输出以每倍频程3dB下降。在人耳可听的频率范围内，具有相同能量的噪声称为白噪声。白噪声广泛用于环境声学测量中。 ===================================分割线================================= 附上wav格式的白噪音粉红噪音各一个（文件大小：18.7M）

程序噪声在C ++ 11中实现各种噪声函数。 Bundled是用于实时调整和噪声可视化的噪声资源管理器。目标提供一整套噪声函数/算法的标准跨平台（Linux，macOS）实现以及对源和/或作者的引用。正确执行而不是速度。可读的代码而不是速度。为了促进算法和不同实现技术之间的比较，使用了不同算法的变体。该库的最终目标是成为许多项目的直接产生噪声的源。那些需要最快性能的人会发现优化起来很容易，而那些想要进行实验和学习的人应该会发现源代码可读性和吸引力。依存关系噪音头 C ++标准库 GLM 噪音浏览器程序（上述所有的） SDL2 的OpenGL 图形界面执照 MIT许可证（MIT）版权所有（c）2017 Alexander Lingtorp 特此免费授予获得此软件和相关文档文件（“软件”）副本的任何人无限制地处理软件的权利，包括但不限于使用，复制，修改，

一、Perlin Noise变种通过前面几篇文章，我们已经成功实现了1D,2D,3D,4D Perlin 噪声，Perlin噪声实现不是很复杂，但是我们也应该注意到，随着维度的增多，实现的复杂度也在大幅度增加，包括permutation表的检索和插值都会变得越来越难以控制，而且性能瓶颈表现得也是越来越明显。当然，我们平时很少用到超过4D以上的Perlin噪声，事情还不没有想象的那么困难。在...

最近想尝试体积云，需要用到3D的无缝噪声，所以学习了一下主要看到了两个思路一个是用利用圆的周期性在高一倍纬度的噪声中采样生成低纬度的无缝噪声比如在4d中采样2d无缝，在6d中采样3d无缝还有一种适用于那些基于网格位置得到随机值的噪声，只要让边界网格的随机值一样，结果自然是无缝的搜的一些资料： https://blog.csdn.net/yolon3000/article/deta...

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