相同的光圈,相同的快门大小,不同的焦段,进光量是否相同

文章讲述了在光圈和快门速度相同时,不同焦段的镜头由于物理直径和光学构造差异导致进光量不同。长焦镜头进光量大,短焦镜头小,这影响了相机在不同焦段下的曝光策略。

对于相同的光圈和快门速度,不同焦段的镜头进光量并不相同。进光量是指单位时间内通过镜头的光线量,它取决于镜头的光学设计和焦段。

在相同光圈和快门速度下,不同焦段的镜头会有不同的物理直径和光学构造。较长焦段的镜头通常具有更大的物理直径,可以接收更多的光线,因此相对来说进光量更大。相反,较短焦段的镜头相对较小,进光量较少。

举个例子,假设使用两个镜头,一个是50mm的镜头,另一个是200mm的镜头,光圈和快门速度都设置为相同的值,比如f/2.8和1/200秒。虽然它们的光圈和快门速度相同,但由于200mm镜头的物理直径较大,能够接收更多的光线,进光量将会更大。

因此,在实际使用中,快门速度和光圈设置相同时,不同焦段的镜头会有不同的进光量。这也是为什么在不同焦段的镜头上,相机校正测光和曝光补偿的需要

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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