Fill factor

The fill factor of an image sensor array is the ratio of a pixel's light sensitive area to its total area. For pixels without microlenses, the fill factor is the ratio of photodiode area to total pixel area,[1] but the use of microlenses increases the effective fill factor, often to nearly 100%, by converging light from the whole pixel area into the photodiode.[2]

Another case that reduces the fill factor of an image is to add additional memory beside each pixel, so as to achieve a global shutter on CMOS sensors.[3]

图像传感器阵列的填充系数是像素的光敏面积与其总面积的比率。对于没有微透镜的像素,填充系数是光电二极管面积与总像素面积的比值,[1]但微透镜的使用增加了有效填充系数,通常接近100%,通过将光从整个像素区域聚集到光电二极管[2]。
另一种减少图像填充因子的情况是在每个像素旁边添加额外的内存,从而实现CMOS传感器的全局快门。[3]

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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