54、CIE白度与CIE94色差公式详解

CIE白度与CIE94色差公式详解

1. CIE白度公式

1.1 定义

国际照明委员会(CIE)于1986年推荐了白度公式,作为白色材料的评估方法。对于CIE 1931标准色度观察者,白度指数W的计算公式为:
[W = Y + 800(x_n - x) + 1700(y_n - y)]
其中,(x)、(y)是样品的色度坐标,(x_n)、(y_n)是照明体的色度坐标。

对于CIE 1964补充标准色度观察者,白度指数(W_{10})的计算公式为:
[W_{10} = Y + 800(x_{n,10} - x_{10}) + 1700(y_{n,10} - y_{10})]
其中,(x_{10})、(y_{10})和(x_{n,10})、(y_{n,10})分别是样品和照明体的色度坐标。

色调系数(T_w)或(T_{w,10})的计算公式如下:
对于CIE 1931标准色度观察者:
[T_w = 1000(x_n - x) - 650(y_n - y)]
对于CIE 1964补充标准色度观察者:
[T_{w,10} = 900(x_{n,10} - x_{10}) - 650(y_{n,10} - y_{10})]
色调系数用于区分具有相同白度指数但色调不同的两个样品。(T_w)或(T_{w,10})的值越正,表明样品越偏绿;值越负,表明样品越偏红。

白度指数(W)或(W_{10})的值越高,样品的白度越高。不过,CIE标准有以下限制:
公式的应用仅限于商业上称为“白色”的样品,这些样品在颜色和荧光方面差异不大,并且在同一仪器上几乎同时进行测

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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