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未来，该算法可以在低延迟视频编码领域得到广泛应用。例如，该算法可以用于实时视频传输、视频会议、视频监控等场景，以提高视频编码的效率和质量。此外，该算法还可以扩展到其他编码平台，如H.264/AVC、VP9等，以满足不同应用场景的需求。

关于每个图和公式的位置，以下是简要说明：

• 图1：位于第2页，显示了所提出的速率控制算法的块图。

• 图2：位于第3页，显示了所提出算法和HM-16.0参考软件的R-D曲线。

• 图3：位于第4页，显示了所提出算法和HM-16.0参考软件的BD-rate性能。

• 图4：位于第5页，显示了所提出算法在不同比特率下的速率控制性能。

• 公式（11）：位于第4页，表示所提出的速率控制算法的目标函数。

• 公式（18）：位于第5页，表示使用采样步骤近似目标函数。

• 公式（21）：位于第5页，表示归一化后目标函数的简化形式。

关于实验步骤，以下是简要说明：

1. 作者首先实现了所提出的算法，并将其与HM-16.0参考软件进行了比较。

2. 然后，他们在HEVC测试序列上进行了实验，包括A、B、C和D类序列。

3. 实验在不同比特率下进行，范围从100 kbps到5000 kbps。

4. 使用Bjøntegaard delta bit rate（BD-rate）指标评估速率控制性能。

5. 最后，作者分析了实验结果，并将其与最先进的速率控制算法进行了比较。

希望这些信息能够帮助您！

好的，以下是该算法的简略部分，具体到公式的位置：

1. 引入R-D模型的方差，将速率分配形式化为决策问题。具体来说，公式在论文第2页第1段中提到：

• 引入R-D模型的方差：$Var(R-D)$
• 将速率分配形式化为决策问题：${\min }_{\mathbf{R}}E(D(\mathbf{R}))$
• 约束条件：${\sum }_{i=1}^{N_{CTU}}{R}_i\le R_{total}$

2. 基于凸优化理论，提出一个两阶段二分法解决方案。具体来说，公式在论文第5页中提到：

• 初始速率分配方案：$R_i^{(0)}$
• 目标函数：$E(D(\mathbf{R}))$
• 约束条件：${\sum }_{i=1}^{N_{CTU}}{R}_i\le R_{total}$
• 二分法迭代过程：$R_i^{(t+1)}=\frac{1}{2}(R_i^{(t)}+R_{i+1}^{(t)})$

3. 通过迭代算法来调整速率分配方案，直到满足给定的速率约束。具体来说，公式在论文第11页中提到：

• 目标函数：$E(D(\mathbf{R}))$
• 约束条件：${\sum }_{i=1}^{N_{CTU}}{R}_i\le R_{total}$
• 迭代过程：$R_i^{(t+1)}=R_i^{(t)}-\alpha \frac{\partial E(D(\mathbf{R}))}{\partial R_i}$

需要注意的是，以上公式只是该算法的简略部分，具体的推导过程和细节需要参考论文的具体位置进行查看。