流媒体学习之路(WebRTC)——GCC分析（2）
背景
事实上，带宽估计的算法有很多，有三种比较经典方案：
GCC 算法[ https://datatracker.ietf.org/doc/html/draft-ietf-rmcat-gcc-02] 是出自 Google 的一种延时估计和丢包相结合的拥塞控制算法，在 WebRTC 中被默认使用。
NADA 算法[https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc8698] 是思科公司提出的一种基于延时估计的方法，这种算法带宽利用率高，跟踪带宽变化方面表现很优秀。
SCReAM 算法[https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc8298.html] 是爱立信公司提出的一种基于延时估计的算法，在 OpenWebRTC 中被采用。
这篇论文[Congestion Control for RTP Media: a Comparison on Simulated Environment] 比较了以上三种算法的效果。
我们后续可能会对其他算法的原理进行
一、 趋势线模块
1.1 模块简介
本模块主要针对趋势线滤波模块进行理论分析与解释，并对比旧的卡尔曼滤波器内容进行分析，来得到调整参数的参考。
1.2 到达时间模型
在https://blog.jianchihu.net/webrtc-research-interarrival.html说到了到达时间模型，主要包含几个包组时间差计算的概念：
● 到达时间差：
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