资料来源：https://sites.cs.ucsb.edu/~lingqi/teaching/games101.html
Antialiasing
抗锯齿
原因：
采样出现Artfacts(不准确的现象或结果)，在时域与频域上的解释是信号变化太快，以至于采样速度跟不上，用同样的采样方法，采样两种不同频率的函数信号，得出来的结果我们无法区分它，这就是频率上的走样.
解决方法：
在采样之前做模糊（低通滤波）
滤波就是去掉一系列的频率，等于平均，等于卷积.
Filtering = Convolution (= Averaging)
低通滤波，过滤掉高频信息，采样重叠的信号（Artfacts）就会被去掉，再在用稀疏的采样频率采样，就不会发生混叠，这样就进行了反走样，对应于图像就是抗锯齿.
0.滤波要涉及频域的信息，频域是信号的重复，在图形上可以就是一个函数时一系列的正余弦波的线性组合（傅立叶级数展开）
也就是时域（一个函数）可以通过傅立叶变换成频域（不同的正余弦波组合），频域也可以通过逆傅立叶变化成时域
2.Filtering = Convolution (= Averaging) - 卷积
转换成频域频率信号，原始信号的任何一个位置，取周围的数量，做一个加权平均，只要再将平均后的信号，逆傅立叶变换回时域就可以得到模糊后的图像（时域）
总结：
时域的 ‘卷积’ 等于频域的 ‘乘积’ 在频域中，反之亦然
卷积炒作后需要做一个数量平均，否则会过亮
1 x 1 + 1 x 1 + 1 x 1 +…+ 1 x 1 = 9
9 * * 1/9 = 1
在屏幕空间中，一个像素显示一个三角形时可能存在多种情况，覆盖50%，覆盖30%，覆盖100%，覆盖率从0-100%不等
对于任何一个像素内部，我们都对覆盖面积求一个平均（卷积），如果覆盖了1/8，就是7/8的亮度，覆盖了1/2，就是1/2的亮度，像素内部的值平均起来，这样就不会明显的亮度边界，出现锯齿，会有一个过渡的效果
MSAA
用更多的采样点进行采样，一个像素内虚拟出更多的小的像素点进行采样，同样会消耗更多的计算量，指数级的增长计算量
1个像素4个虚拟点，就是1920x1080x4
