Question

我经常通过将百分比和反百分比混合到下面来平滑值：

current_value = (current_value * 0.95f) + (goal_value * 0.05f)

我遇到了我想要执行此操作n次的情况，n是浮点值。

执行上述操作的正确方法是什么，例如12.5次？

Answer 1

执行此操作的一种方法是处理整数金额，然后估算剩余金额。例如（我假设有效输入，你想检查那些）：

void Smooth(float& current, float goal, float times, float factor){
    // Handle the integer steps;
    int numberIterations = (int)times;
    for (int i = 0; i < numberIterations; ++i){
        current = (factor * current) + (goal * (1 - factor));
    }

    // Aproximate the rest of the step
    float remainingIteration = times - numberIterations;
    float adjusted_factor = factor + ((1 - factor) * (1 - remainingIteration));
    current = (adjusted_factor * current) + (goal * (1 - adjusted_factor));
}

运行以下值，我得到：

当前= 1目标= 2因子= 0.95

12.0次 - 1.45964

12.5次 - 1.47315

13.0次 - 1.48666

Answer 2

我很感激帮助！我一直在尝试与复利有关的几件事，我相信我可能用以下方法解决了这个问题。我的最终目标（这里实际上没有说明）是用很少的迭代处理实际做到这一点。 powf（）可能是最耗时的部分。

float blend_n(float c, float g, float f, float n)
{
    if (g != 0.0f)
        return c + ((g - c) / g) * (g - g * powf(1.0f - f, n));
    else
        return c * powf(1.0 - f, n);
}

现在已经很晚了，而且我的redbull正在磨损，所以可能会有一些部分可以用掉。

用法是将c设置为blend_n ...

的返回值

再次感谢！

[编辑] 我应该在这里解释一下，c是（当前）值，g是（目标）值，f是（因子），n是（步数） [/编辑]

[EDIT2] 必须对目标值为0进行例外处理，因为它将导致NaN（非数字）...对上面的代码进行了更改 [/ EDIT2]

步骤独立平滑

2 个答案: