我正在尝试编写一个GPUImageFilter子类来渲染可能有数千个羽毛状圆圈(是的，这是一个笔触)。我目前的方法包括一个绘制大量正方形的glDrawArrays调用，以及每个正方形的顶点属性，该属性通知片段着色器每个正方形的质心在哪里，以便着色器可以绘制一个圆，其alpha值向边缘逐渐变细(离质心最远)。除非(a)超过1,000个圆圈或(b)圆圈非常大，否则这在我的测试设备(iPadMini)上已经足够快了。多边形很快，但着色器速度很快。我想知道将圆圈直接渲染到字节缓冲区是否会更快，并让GPUImage(使用GPUImageRawDataInput)尽可能地获取字节以渲染(通过其他过
有没有人知道如何使用AccelerateFramework进行数据平滑...？我希望根据加速度计的输入来平滑数据。我目前对传入的加速度计数据点进行一些基本过滤，然后将数据传递给一个函数，该函数然后基于此执行一些计算。然后我想对处理后的数据做一些进一步的数据平滑。我目前有一个使用Python库的原型(prototype)，该库对结果数据执行Savitzky-Golay过滤器。然后我在我的应用程序中使用它的输出。我的原型(prototype)可以很好地计算数据，但是我想在Objective-C/Swift中执行此操作。出于性能原因，我还想使用AccelerateFramework。到目前为
我有一个问题。好吧，我为Android设备制作了一个应用程序。哪个返回我的值SensorManagersensorManager;Sensorsensor;sensorManager=(SensorManager)getSystemService(SENSOR_SERVICE);sensor=sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_LINEAR_ACCELERATION);sensorManager.registerListener(this,sensor,SensorManager.SENSOR_DELAY_NORMAL);withpub
我在使用Apple的AccelerateFramework获得C++中的Matlab等效Hilbert变换时遇到问题。在PaulR'spost的帮助下，我已经能够让vDSP的FFT算法正常工作。,已经设法获得与Matlab相同的结果。我都读过:这个stackoverflowquestionbyJordan并阅读了Matlabalgorithm(underthe'Algorithms'sub-heading).将算法总结为3个阶段:对输入进行前向FFT。DC和Nyquist之间的零反射频率和双倍频率。对修改后的正向FFT输出进行反向FFT。下面是每个阶段的Matlab和C++的输出。这些
我可以使用AccelerateFramework对无符号8位整数数组求和而不转换为float组吗？我目前的做法是:vDSP_vfltu8(intArray,1,floatArray,1,size);vDSP_sve(floatArray,1,&result,size);但是vDSP_vfltu8相当慢。 最佳答案 如果vDSP_vfltu8()速度对您来说很重要，请提交错误报告。如有任何问题，请提交错误报告。性能不足是一个错误，如果您报告它，将被视为错误。图书馆作家使用这种反馈来确定如何确定他们工作的优先顺序；您的错误报告是位于优化
我正在尝试为一个项目设置FFT并且真的没有清楚地了解事情......基本上，我使用AudioUnits从设备的麦克风获取数据。然后我想对该数据执行FFT。到目前为止，这是我的理解:我需要为我的数据设置一个循环缓冲区。在每个填充的缓冲区上，我应用一个Hann窗口，然后执行一个FFT。但是，我仍然需要一些关于重叠的帮助。为了获得更精确的结果，我知道我需要特别使用它，因为我正在使用窗口。但是，我找不到任何东西...这是我目前所拥有的(用于音调检测)://Setup-------------UInt32log2N=10;//1024samplesUInt32N=(1那么在哪里以及如何包含重叠？
在过去的一周里，我一直在构建一个庞大的静态库(>1000个C文件)，其中包含由独立第三方生成的文件。目前，我正在编写一个需要进行大量计算的应用程序，看来我需要添加CLAPACK库。我相信加速框架是可行的方法，但我似乎无法让它正常运行:在没有框架的情况下，我有一堆链接器错误告诉我我丢失了cblas_zgemm和dgetrf(总共有十几个分布在大约30个文件中)。在我将框架添加到项目中并且不更改代码一丁点之后，cblas_zgemm链接器错误消失，但dgetrf仍然存在(尽管属于框架)。如果我添加#include(or#import)，我得到了超过1000个链接器错误，告诉我我正在重新声明
我正在尝试使用iOS上的Accelerate框架来绕过iOS上的CoreImage不支持自定义过滤器/内核这一事实。我正在使用Sobelkernel的两个卷积开发边缘检测过滤器，但从一个简单的高斯模糊开始，以掌握它的窍门。我知道vImage适合作为矩阵的图像处理，而vDSP专注于使用傅里叶变换处理数字信号。但是，虽然我开始使用vImage函数(vImageConvolve_XXXX等)，但我听到很多人在讨论使用vDSP的函数(vDSP_conv、vDSP_imgfir等)来做诸如卷积之类的事情。所以这让我想到了手头的问题:我什么时候应该使用一个而不是另一个？它们在卷积运算方面有什么区别
我可以在Accelerate.framework中使用哪些函数来按标量缩放矢量并归一化矢量？我在文档中找到了一个我认为可能适用于缩放的方法，但我对它的操作感到困惑。vDSP_vsmaVectorscalarmultiplyandvectoradd;singleprecision.voidvDSP_vsma(constfloat*__vDSP_A,vDSP_Stride__vDSP_I,constfloat*__vDSP_B,constfloat*__vDSP_C,vDSP_Stride__vDSP_K,float*__vDSP_D,vDSP_Stride__vDSP_L,vDSP_Le
我正在测试几种重新缩放UIImage的方法。我已经测试了发布的所有这些方法here并测量了他们调整图像大小所花费的时间。1)UIGraphicsBeginImageContextWithOptions&UIImage-drawInRect:letimage=UIImage(contentsOfFile:self.URL.path!)letsize=CGSizeApplyAffineTransform(image.size,CGAffineTransformMakeScale(0.5,0.5))lethasAlpha=falseletscale:CGFloat=0.0//Automati
