74、色彩模型的物理实现与特性解析

色彩模型的物理实现与特性解析

1. 色彩模型的物理实现与XYZ模型理论标准

理解色彩模型的物理实现,能帮助我们了解颜色如何被感知或捕获,也就是颜色如何转化为数字,以及这些数字对我们的感知意味着什么。而XYZ模型的理论标准,为创建一些无法物理实现但有助于理解颜色特性的模型提供了依据。实际上,人们常借鉴XYZ模型的特性来研究其他物理模型,实际模型中的颜色特性和关系也常通过XYZ模型来解释,这些特性通常用XYZ色度图来描述。

2. XYZ色度图

2.1 基本构成

XYZ模型的可见颜色构成一个类似金字塔的空间。从原点出发的每条线代表具有相同色度的颜色。色度坐标由以下公式定义:
- 公式(11.18)和(11.19)用于确定色度坐标。
- 通过这些定义得到如图11.3所示的色度图。

2.2 颜色特性展示

  • 颜色变化 :色度图原点标记为蓝色,轴的末端标记为红色和绿色,这显示了颜色沿每个轴的变化。y值代表感知的亮度。
  • 光谱线和紫色线 :与CIE RGB色度图类似,可见颜色形成一个马蹄形区域。马蹄形区域弯曲边缘的颜色是具有单一频率成分的颜色,这条线称为光谱线;马蹄形区域的直线称为紫色线,该线上的颜色是由400nm和700nm的单色光混合而成。

2.3 色调和饱和度可视化

  • 定义方式 :通过极坐标将颜色相对于白色表示,以白色点[1/3, 1/3]为参考,颜色的色调定义为角度分量,饱和度定义为
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模控制策略,结合Matlab代码Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态位置控制上具备更强的机动性自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码Simulink模型,逐步实现建模控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性适应性。
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