Merge commit 'origin/master-tx'
[profile/ivi/pulseaudio.git] / src / pulsecore / time-smoother.c
1 /***
2   This file is part of PulseAudio.
3
4   Copyright 2007 Lennart Poettering
5
6   PulseAudio is free software; you can redistribute it and/or modify
7   it under the terms of the GNU Lesser General Public License as
8   published by the Free Software Foundation; either version 2.1 of the
9   License, or (at your option) any later version.
10
11   PulseAudio is distributed in the hope that it will be useful, but
12   WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
13   MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the GNU
14   Lesser General Public License for more details.
15
16   You should have received a copy of the GNU Lesser General Public
17   License along with PulseAudio; if not, write to the Free Software
18   Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA 02111-1307
19   USA.
20 ***/
21
22 #ifdef HAVE_CONFIG_H
23 #include <config.h>
24 #endif
25
26 #include <stdio.h>
27
28 #include <pulse/sample.h>
29 #include <pulse/xmalloc.h>
30
31 #include <pulsecore/macro.h>
32
33 #include "time-smoother.h"
34
35 #define HISTORY_MAX 64
36
37 /*
38  * Implementation of a time smoothing algorithm to synchronize remote
39  * clocks to a local one. Evens out noise, adjusts to clock skew and
40  * allows cheap estimations of the remote time while clock updates may
41  * be seldom and recieved in non-equidistant intervals.
42  *
43  * Basically, we estimate the gradient of received clock samples in a
44  * certain history window (of size 'history_time') with linear
45  * regression. With that info we estimate the remote time in
46  * 'adjust_time' ahead and smoothen our current estimation function
47  * towards that point with a 3rd order polynomial interpolation with
48  * fitting derivatives. (more or less a b-spline)
49  *
50  * The larger 'history_time' is chosen the better we will surpress
51  * noise -- but we'll adjust to clock skew slower..
52  *
53  * The larger 'adjust_time' is chosen the smoother our estimation
54  * function will be -- but we'll adjust to clock skew slower, too.
55  *
56  * If 'monotonic' is TRUE the resulting estimation function is
57  * guaranteed to be monotonic.
58  */
59
60 struct pa_smoother {
61     pa_usec_t adjust_time, history_time;
62
63     pa_usec_t time_offset;
64
65     pa_usec_t px, py;     /* Point p, where we want to reach stability */
66     double dp;            /* Gradient we want at point p */
67
68     pa_usec_t ex, ey;     /* Point e, which we estimated before and need to smooth to */
69     double de;            /* Gradient we estimated for point e */
70     pa_usec_t ry;         /* The original y value for ex */
71
72                           /* History of last measurements */
73     pa_usec_t history_x[HISTORY_MAX], history_y[HISTORY_MAX];
74     unsigned history_idx, n_history;
75
76     /* To even out for monotonicity */
77     pa_usec_t last_y, last_x;
78
79     /* Cached parameters for our interpolation polynomial y=ax^3+b^2+cx */
80     double a, b, c;
81     pa_bool_t abc_valid:1;
82
83     pa_bool_t monotonic:1;
84     pa_bool_t paused:1;
85     pa_bool_t smoothing:1; /* If FALSE we skip the polonyomial interpolation step */
86
87     pa_usec_t pause_time;
88
89     unsigned min_history;
90 };
91
92 pa_smoother* pa_smoother_new(
93         pa_usec_t adjust_time,
94         pa_usec_t history_time,
95         pa_bool_t monotonic,
96         pa_bool_t smoothing,
97         unsigned min_history,
98         pa_usec_t time_offset,
99         pa_bool_t paused) {
100
101     pa_smoother *s;
102
103     pa_assert(adjust_time > 0);
104     pa_assert(history_time > 0);
105     pa_assert(min_history >= 2);
106     pa_assert(min_history <= HISTORY_MAX);
107
108     s = pa_xnew(pa_smoother, 1);
109     s->adjust_time = adjust_time;
110     s->history_time = history_time;
111     s->time_offset = 0;
112     s->monotonic = monotonic;
113
114     s->px = s->py = 0;
115     s->dp = 1;
116
117     s->ex = s->ey = s->ry = 0;
118     s->de = 1;
119
120     s->history_idx = 0;
121     s->n_history = 0;
122
123     s->last_y = s->last_x = 0;
124
125     s->abc_valid = FALSE;
126
127     s->paused = FALSE;
128     s->smoothing = smoothing;
129
130     s->min_history = min_history;
131
132     s->paused = paused;
133     s->time_offset = s->pause_time = time_offset;
134
135     return s;
136 }
137
138 void pa_smoother_free(pa_smoother* s) {
139     pa_assert(s);
140
141     pa_xfree(s);
142 }
143
144 #define REDUCE(x)                               \
145     do {                                        \
146         x = (x) % HISTORY_MAX;                  \
147     } while(FALSE)
148
149 #define REDUCE_INC(x)                           \
150     do {                                        \
151         x = ((x)+1) % HISTORY_MAX;              \
152     } while(FALSE)
153
154
155 static void drop_old(pa_smoother *s, pa_usec_t x) {
156
157     /* Drop items from history which are too old, but make sure to
158      * always keep min_history in the history */
159
160     while (s->n_history > s->min_history) {
161
162         if (s->history_x[s->history_idx] + s->history_time >= x)
163             /* This item is still valid, and thus all following ones
164              * are too, so let's quit this loop */
165             break;
166
167         /* Item is too old, let's drop it */
168         REDUCE_INC(s->history_idx);
169
170         s->n_history --;
171     }
172 }
173
174 static void add_to_history(pa_smoother *s, pa_usec_t x, pa_usec_t y) {
175     unsigned j, i;
176     pa_assert(s);
177
178     /* First try to update an existing history entry */
179     i = s->history_idx;
180     for (j = s->n_history; j > 0; j--) {
181
182         if (s->history_x[i] == x) {
183             s->history_y[i] = y;
184             return;
185         }
186
187         REDUCE_INC(i);
188     }
189
190     /* Drop old entries */
191     drop_old(s, x);
192
193     /* Calculate position for new entry */
194     j = s->history_idx + s->n_history;
195     REDUCE(j);
196
197     /* Fill in entry */
198     s->history_x[j] = x;
199     s->history_y[j] = y;
200
201     /* Adjust counter */
202     s->n_history ++;
203
204     /* And make sure we don't store more entries than fit in */
205     if (s->n_history > HISTORY_MAX) {
206         s->history_idx += s->n_history - HISTORY_MAX;
207         REDUCE(s->history_idx);
208         s->n_history = HISTORY_MAX;
209     }
210 }
211
212 static double avg_gradient(pa_smoother *s, pa_usec_t x) {
213     unsigned i, j, c = 0;
214     int64_t ax = 0, ay = 0, k, t;
215     double r;
216
217     /* Too few measurements, assume gradient of 1 */
218     if (s->n_history < s->min_history)
219         return 1;
220
221     /* First, calculate average of all measurements */
222     i = s->history_idx;
223     for (j = s->n_history; j > 0; j--) {
224
225         ax += (int64_t) s->history_x[i];
226         ay += (int64_t) s->history_y[i];
227         c++;
228
229         REDUCE_INC(i);
230     }
231
232     pa_assert(c >= s->min_history);
233     ax /= c;
234     ay /= c;
235
236     /* Now, do linear regression */
237     k = t = 0;
238
239     i = s->history_idx;
240     for (j = s->n_history; j > 0; j--) {
241         int64_t dx, dy;
242
243         dx = (int64_t) s->history_x[i] - ax;
244         dy = (int64_t) s->history_y[i] - ay;
245
246         k += dx*dy;
247         t += dx*dx;
248
249         REDUCE_INC(i);
250     }
251
252     r = (double) k / (double) t;
253
254     return (s->monotonic && r < 0) ? 0 : r;
255 }
256
257 static void calc_abc(pa_smoother *s) {
258     pa_usec_t ex, ey, px, py;
259     int64_t kx, ky;
260     double de, dp;
261
262     pa_assert(s);
263
264     if (s->abc_valid)
265         return;
266
267     /* We have two points: (ex|ey) and (px|py) with two gradients at
268      * these points de and dp. We do a polynomial
269      * interpolation of degree 3 with these 6 values */
270
271     ex = s->ex; ey = s->ey;
272     px = s->px; py = s->py;
273     de = s->de; dp = s->dp;
274
275     pa_assert(ex < px);
276
277     /* To increase the dynamic range and symplify calculation, we
278      * move these values to the origin */
279     kx = (int64_t) px - (int64_t) ex;
280     ky = (int64_t) py - (int64_t) ey;
281
282     /* Calculate a, b, c for y=ax^3+bx^2+cx */
283     s->c = de;
284     s->b = (((double) (3*ky)/ (double) kx - dp - (double) (2*de))) / (double) kx;
285     s->a = (dp/(double) kx - 2*s->b - de/(double) kx) / (double) (3*kx);
286
287     s->abc_valid = TRUE;
288 }
289
290 static void estimate(pa_smoother *s, pa_usec_t x, pa_usec_t *y, double *deriv) {
291     pa_assert(s);
292     pa_assert(y);
293
294     if (!s->smoothing || x >= s->px) {
295         int64_t t;
296
297         /* The requested point is right of the point where we wanted
298          * to be on track again, thus just linearly estimate */
299
300         t = (int64_t) s->py + (int64_t) llrint(s->dp * (double) (x - s->px));
301
302         if (t < 0)
303             t = 0;
304
305         *y = (pa_usec_t) t;
306
307         if (deriv)
308             *deriv = s->dp;
309
310     } else {
311         double tx, ty;
312
313         /* Ok, we're not yet on track, thus let's interpolate, and
314          * make sure that the first derivative is smooth */
315
316         calc_abc(s);
317
318         tx = (double) x;
319
320         /* Move to origin */
321         tx -= (double) s->ex;
322
323         /* Horner scheme */
324         ty = (tx * (s->c + tx * (s->b + tx * s->a)));
325
326         /* Move back from origin */
327         ty += (double) s->ey;
328
329         *y = ty >= 0 ? (pa_usec_t) llrint(ty) : 0;
330
331         /* Horner scheme */
332         if (deriv)
333             *deriv = s->c + (tx * (s->b*2 + tx * s->a*3));
334     }
335
336     /* Guarantee monotonicity */
337     if (s->monotonic) {
338
339         if (deriv && *deriv < 0)
340             *deriv = 0;
341     }
342 }
343
344 void pa_smoother_put(pa_smoother *s, pa_usec_t x, pa_usec_t y) {
345     pa_usec_t ney;
346     double nde;
347     pa_bool_t is_new;
348
349     pa_assert(s);
350
351     /* Fix up x value */
352     if (s->paused)
353         x = s->pause_time;
354
355     x = PA_LIKELY(x >= s->time_offset) ? x - s->time_offset : 0;
356
357     is_new = x >= s->ex;
358
359     if (is_new) {
360         /* First, we calculate the position we'd estimate for x, so that
361          * we can adjust our position smoothly from this one */
362         estimate(s, x, &ney, &nde);
363         s->ex = x; s->ey = ney; s->de = nde;
364         s->ry = y;
365     }
366
367     /* Then, we add the new measurement to our history */
368     add_to_history(s, x, y);
369
370     /* And determine the average gradient of the history */
371     s->dp = avg_gradient(s, x);
372
373     /* And calculate when we want to be on track again */
374     if (s->smoothing) {
375         s->px = s->ex + s->adjust_time;
376         s->py = s->ry + (pa_usec_t) llrint(s->dp * (double) s->adjust_time);
377     } else {
378         s->px = s->ex;
379         s->py = s->ry;
380     }
381
382     s->abc_valid = FALSE;
383
384 /*     pa_log_debug("put(%llu | %llu) = %llu", (unsigned long long)  (x + s->time_offset), (unsigned long long) x, (unsigned long long) y); */
385 }
386
387 pa_usec_t pa_smoother_get(pa_smoother *s, pa_usec_t x) {
388     pa_usec_t y;
389
390     pa_assert(s);
391
392     /* Fix up x value */
393     if (s->paused)
394         x = s->pause_time;
395
396     x = PA_LIKELY(x >= s->time_offset) ? x - s->time_offset : 0;
397
398     if (s->monotonic)
399         if (x <= s->last_x)
400             x = s->last_x;
401
402     estimate(s, x, &y, NULL);
403
404     if (s->monotonic) {
405
406         /* Make sure the querier doesn't jump forth and back. */
407         s->last_x = x;
408
409         if (y < s->last_y)
410             y = s->last_y;
411         else
412             s->last_y = y;
413     }
414
415 /*     pa_log_debug("get(%llu | %llu) = %llu", (unsigned long long) (x + s->time_offset), (unsigned long long) x, (unsigned long long) y); */
416
417     return y;
418 }
419
420 void pa_smoother_set_time_offset(pa_smoother *s, pa_usec_t offset) {
421     pa_assert(s);
422
423     s->time_offset = offset;
424
425 /*     pa_log_debug("offset(%llu)", (unsigned long long) offset); */
426 }
427
428 void pa_smoother_pause(pa_smoother *s, pa_usec_t x) {
429     pa_assert(s);
430
431     if (s->paused)
432         return;
433
434 /*     pa_log_debug("pause(%llu)", (unsigned long long)  x); */
435
436     s->paused = TRUE;
437     s->pause_time = x;
438 }
439
440 void pa_smoother_resume(pa_smoother *s, pa_usec_t x, pa_bool_t fix_now) {
441     pa_assert(s);
442
443     if (!s->paused)
444         return;
445
446     if (x < s->pause_time)
447         x = s->pause_time;
448
449 /*     pa_log_debug("resume(%llu)", (unsigned long long) x); */
450
451     s->paused = FALSE;
452     s->time_offset += x - s->pause_time;
453
454     if (fix_now)
455         pa_smoother_fix_now(s);
456 }
457
458 void pa_smoother_fix_now(pa_smoother *s) {
459     pa_assert(s);
460
461     s->px = s->ex;
462     s->py = s->ry;
463 }
464
465 pa_usec_t pa_smoother_translate(pa_smoother *s, pa_usec_t x, pa_usec_t y_delay) {
466     pa_usec_t ney;
467     double nde;
468
469     pa_assert(s);
470
471     /* Fix up x value */
472     if (s->paused)
473         x = s->pause_time;
474
475     x = PA_LIKELY(x >= s->time_offset) ? x - s->time_offset : 0;
476
477     estimate(s, x, &ney, &nde);
478
479     /* Play safe and take the larger gradient, so that we wakeup
480      * earlier when this is used for sleeping */
481     if (s->dp > nde)
482         nde = s->dp;
483
484 /*     pa_log_debug("translate(%llu) = %llu (%0.2f)", (unsigned long long) y_delay, (unsigned long long) ((double) y_delay / nde), nde); */
485
486     return (pa_usec_t) llrint((double) y_delay / nde);
487 }
488
489 void pa_smoother_reset(pa_smoother *s) {
490     pa_assert(s);
491
492     s->n_history = 0;
493     s->abc_valid = FALSE;
494 }