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LED智能光源具有色光可调的特点,其内置微处理系统可以通过无线数据传输等技术调整发光方式,控制光色及发光强度,进而实现照明光源的动态调节,因此特别适合于博物馆展陈、家居照明等智能化照明设计环节。现阶段,鉴于LED光源智能混光技术尚未普及,目前绝大多数商用LED智能光源在混光控制方面仅局限于设备制造商所设定的几类固定模式,无法充分发挥智能LED光源色光可调的技术优势。针对此问题,提出了一种基于BP神经网络以及有效集算法的LED智能光源混光呈色模型构建方法,实现了LED智能光源控制信号与对应发光光谱辐亮度分布之间的双向高精度映射。研究中首先提出了一种基于BP神经网络的LED混光呈色预测方法,实现了由LED智能光源驱动控制值向光源实际发光光谱辐亮度分布的准确预测;在此基础上运用有效集算法实现了由光源实际发光光谱辐亮度分布向LED智能光源驱动控制值的反向高精度预测。实验结果显示,所提出的方法整体建模误差显著小于人眼视觉可分辨阈值(CIEUCS Duv值可低至0.002 7),达到了较为理想的建模效果。该方法的提出,将为当前LED智能光源制造以及现有商用LED智能光源的二次开发与优化提供有效的理论与方法支撑。 相似文献
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训练样本构成是影响光谱重建精度的一个重要因素,针对学习型光谱重建算法中训练样本选择问题,提出了一种基于主成分分析的训练样本选择方法。为了保证训练样本与重建样本的相似度,首先根据欧式距离最小原则从待选样本集中选择与重建样本相机响应值相似的样本,并去掉其中的重复样本;然后进行主成分分析;设定阈值筛选各主成分系数较大的样本作为训练样本,最后得到与主成分个数相同的训练样本子集。为验证该方法的有效性,通过在镜头前加载宽带滤色片搭建多通道图像获取系统采集多通道图像信息,将得到的各样本子集用作训练样本,利用伪逆法重建光谱信息,最后将重建的光谱精度与常用的训练样本及训练样本选择方法得到的重建光谱精度进行比较。实验结果表明:提出的方法显著提高了光谱重建的色度精度和光谱精度,优于常用的样本选择方法,能较大程度满足高精度颜色复制要求。 相似文献
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机场跑道的异物对飞机起降过程的安全带来非常大的威胁,所以机场跑道的异物精确检测已经成为保障飞机飞行安全一个非常重大的问题。文章主要从软硬件两个部分来研究了机场跑道异物检测系统,主要包括了机场道路监控中心和应急中心两个服务平台,重点分析了采用Camshift目标跟踪算法并应用在系统中,从而实现了监控系统前景目标识别和多目标跟踪两大功能;最后在Windows系统下做了测试实验,以VS2008为实验环境,采用OpenCV函数库开发一款机场跑道异物监控系统;通过实验结果的分析,该软件系统可靠性高,运行稳定,满足了识别精确度高和跟踪实时可靠的要求,显示系统具有较高的检测精确机场跑道异物检测系统设计度,为机场跑道放入侵监测系统更深入的理论研究和进一步的实际应用提供了方便。 相似文献
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设Un是n维复空间Cn中的单位多圆柱,ψ=(ψ1,…ψn)是Un到自身的一个全纯映射,文中探讨了Bloch型空间βp(Un)(p>O)上复合算子Cψ几个紧性条件是否具有等价性,并给出了紧性条件的最简表示. 相似文献
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