带宽、通信协议等限制，会占用3ms到4ms之间的时间，很难再减少了。
在硬件上传输完成后，就是软件算法处理的过程了。
由于模拟信号本身的噪声和漂移，转换成数字信号后，数据中存在大量的噪声和漂移。
于是需要复杂的数字信号处理方法将这些噪声和漂移过滤掉。
这样，传感器传来的9轴数据就成为了渲染游戏所需的头部旋转的四元数旋转数据。
处理这个数据一般在1ms以内。
渲染时只要将这个旋转的四元数乘以摄像机的坐标，就得出了观察方向，可以用于渲染场景。
通过特殊的算法(例如Time-warp，目前最快的算法)，根据先前的数据处理得到的图像，完成真正被显示的画面。
幸亏有了Time-warp算法，我们可以基本忽略渲染场景的延迟。
当场景渲染完之后还需要做反畸变，反色散等处理。这些处理一般需要消耗GPU0.5ms的时间。
为了安全起见，将这个时间设为3ms，来保证准备传输下一帧到显示器，也就是下一个垂直同步信号来之前，GPU必定能把反畸变、反色散做成。
然后就是传输图像到显示器的时间了。
如前所述，按照75Hz计算，那么需要13.3ms。
到此就结束了吗？
不是的，还有显示器将图像显示出来的时间。
由于LCD显示器是晶体由电场控制旋转的物理过程，所以传统的LCD显示器需要15~28ms不等的时间来响应。
而最新的OLED技术则将这个时间减少到了6ms左右。
这样综合加起来，至少需要19.3ms才能完成显示。
矩阵数码在全息显示上的技术储备还不如Oculus，自然也没办法从物理层面去解决这个问题。
幸好杨林的大脑中还有一套矩阵系统。
杨林发现，虽然没办法在硬件上做到百分之百地解决延迟问题，但通过对软件的优化，将延迟降低在可接受的范围内还是没有任何问题的。
矩阵数码的工程师们开发在完成《
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