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【gcc】RtpTransportControllerSend学习笔记 3:gcc 算法
本文是大神 https://www.cnblogs.com/ishen 的文章的学习笔记。
大神的
webrtc源码分析(8)-拥塞控制(上)-码率预估
详尽而具体,堪称神作。
本文使用的代码是m79 ,与大神有不同。
ChatGPT可以做WebRTC音视频质量性能优化,惊艳到我了
指出了一些QOS学习的方向。
大神给出的码率预估的总体流程
大神的
webrtc源码分析(8)-拥塞控制(上)-码率预估
:
首先进行
探测码率计算
和
吞吐量计算
基于探测码率和吞吐量
,开始
基于延迟计算码率
: 使用
线性回归预估出网络的状态
后,通过
aimd调整
码率
有了延迟预估码率后,
基于丢包率
调整码率,得到
丢包预估码率
,丢包预估码率以延迟预估码率为上限
将新的目标码率设置到
探测控制器
上,检测
后续是否进行探测
,以及
探测码率
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原文地址:https://blog.csdn.net/commshare/article/details/133642080
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