如何由非定标序列图象计算出相机和景物的度量特性是相机自定标技术要解决的主要问题。相机定标方法是利用景物的已知三维点坐标或几何特性，如正交方向的灭点等， 确定相机的定标矩阵K，而相机自定标方法是直接根据图象和相机内外参数的约束来确定相机和景物的度量特性。相机定标对于计算机视觉的许多应用来说是非常重要，而在实际应用中，定标过程往往是很复杂的，因而，在过去的几年中，许多学者在相机自定标方面做了大量的工作，其研究结果表明，对于刚性景物来说，相机自定标是可行的。本文给出了一种新的基于线性模型摄像机的相

首先对输入音频PCM信号进行时频分析，决定MDCT的长度，即加窗，然后进行MDCT变换；同时对原始音频信号要进行FFT分析。两种变换的频谱系输入给心理声学模型单元，MDCT系数用于噪声掩蔽计算，H可结果用于音调掩蔽特性计算，共同构造总的掩蔽曲线。然后根据MDCT系数及掩蔽曲线，对频谱系数进行线性预测分析用LPC(Linear Prediction Coefficience，线性预测系数)表示频谱包络，即基底曲线(Floor Curve)；或通过线性分段逼近方式获得基底曲线。从MDCT系数中去掉