高通滤波重映射（黑色）vs固体角技术（红色）。
在应用于一维信号抖动时，我们可以看到它与所有其他技术相比：
奇数行：“地面实况”偶数行：白噪声，黄金比例序列，高通滤波重映射，最后产生蓝噪声序列。
在我看来，感觉上很均匀（与黄金比例序列一致）。
我们可以再看一下这些错误的频谱：
黑-白噪音。红-黄比例序列。绿色-高通和重映射。黄色生成序列。
如果我们将这些图像变模糊，他们就会看起来特别接近最原始的简单的正弦信号：
如果我在这个限制或场景下对他们进行评级，我可能会使用从最坏到最坏的顺序：
1）黄金比例序列，
2）由SolidAngle技术产生的蓝色噪音，
3）由高通和重映射产生的蓝色噪声，
4）白噪声。
我们很幸运，虽然黄金比例序列看起来是最好的，因为共振的错误的频率并没有出现在这个序列中，所以不一定是最佳情况。
总结
在博客上发表的微系列中，我提到了蓝噪声的定义，参考了两种生成蓝噪声的技术和通用高频低差分采样序列之一，这一切还在一维域中，所以在下一篇文章中，我们将看看这些原理如何应用于二维信号量化的抖动。
参考
https://www.graphics.rwth-aachen.de/media/papers/jgt.pdf低比例抽样的黄金比率序列Colas Schretter和 Leif Kobbelt。
基于物理的渲染，第三版：从理论到实现Matt Pharr, Wenzel Jakob和 Greg Humphreys.
https://en.wikipedia.org/wiki/Colors_of_noise#Blue_noise
http://gpuopen.com/vdr-follow-up-fine-art-of-film-grain/电影艺术 TimothyLottes
蓝噪声抖动采样Iliyan Georgiev和Marcos Fajardo
