git.sesse.net Git - ffmpeg/blob - libavutil/lls.h

   1 /*
   2  * linear least squares model
   3  *
   4  * Copyright (c) 2006 Michael Niedermayer <michaelni@gmx.at>
   5  *
   6  * This file is part of FFmpeg.
   7  *
   8  * FFmpeg is free software; you can redistribute it and/or
   9  * modify it under the terms of the GNU Lesser General Public
  10  * License as published by the Free Software Foundation; either
  11  * version 2.1 of the License, or (at your option) any later version.
  12  *
  13  * FFmpeg is distributed in the hope that it will be useful,
  14  * but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  15  * MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
  16  * Lesser General Public License for more details.
  17  *
  18  * You should have received a copy of the GNU Lesser General Public
  19  * License along with FFmpeg; if not, write to the Free Software
  20  * Foundation, Inc., 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA 02110-1301 USA
  21  */
  22
  23 #ifndef AVUTIL_LLS_H
  24 #define AVUTIL_LLS_H
  25
  26 #include "common.h"
  27 #include "mem.h"
  28 #include "version.h"
  29
  30 #define MAX_VARS 32
  31 #define MAX_VARS_ALIGN FFALIGN(MAX_VARS+1,4)
  32
  33 //FIXME avoid direct access to LLSModel from outside
  34
  35 /**
  36  * Linear least squares model.
  37  */
  38 typedef struct LLSModel {
  39     DECLARE_ALIGNED(32, double, covariance[MAX_VARS_ALIGN][MAX_VARS_ALIGN]);
  40     DECLARE_ALIGNED(32, double, coeff[MAX_VARS][MAX_VARS]);
  41     double variance[MAX_VARS];
  42     int indep_count;
  43     /**
  44      * Take the outer-product of var[] with itself, and add to the covariance matrix.
  45      * @param m this context
  46      * @param var training samples, starting with the value to be predicted
  47      *            32-byte aligned, and any padding elements must be initialized
  48      *            (i.e not denormal/nan).
  49      */
  50     void (*update_lls)(struct LLSModel *m, const double *var);
  51     /**
  52      * Inner product of var[] and the LPC coefs.
  53      * @param m this context
  54      * @param var training samples, excluding the value to be predicted. unaligned.
  55      * @param order lpc order
  56      */
  57     double (*evaluate_lls)(struct LLSModel *m, const double *var, int order);
  58 } LLSModel;
  59
  60 void avpriv_init_lls(LLSModel *m, int indep_count);
  61 void ff_init_lls_x86(LLSModel *m);
  62 void avpriv_solve_lls(LLSModel *m, double threshold, unsigned short min_order);
  63
  64 #endif /* AVUTIL_LLS_H */