• 本文是大神 https://www.cnblogs.com/ishen 的文章的学习笔记。
• 大神的webrtc源码分析(8)-拥塞控制(上)-码率预估 详尽而具体，堪称神作。
• 本文使用的代码是m79 ，与大神有不同。

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• ChatGPT可以做WebRTC音视频质量性能优化，惊艳到我了 指出了一些QOS学习的方向。

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大神给出的码率预估的总体流程

• 大神的webrtc源码分析(8)-拥塞控制(上)-码率预估 ：
• 首先进行探测码率计算和吞吐量计算
• 基于探测码率和吞吐量，开始基于延迟计算码率： 使用线性回归预估出网络的状态后，通过aimd调整码率
• 有了延迟预估码率后，基于丢包率调整码率，得到丢包预估码率，丢包预估码率以延迟预估码率为上限
• 将新的目标码率设置到探测控制器上，检测后续是否进行探测，以及探测码率的大小
• 通过拥塞窗口进一步对