81、探秘自然光:特性、模拟与应用

探秘自然光:特性、模拟与应用

1. 自然光的感知与光谱基础

自然光的特性很容易被察觉,比如低角度太阳发出的暖光,以及没有阳光照射的房间里的冷光。通常朝南的房间会被普遍认为“温暖”,朝北的房间则被认为“凉爽”,在高纬度地区,如斯堪的纳维亚国家,这种感觉尤为明显。设计师有时会通过选择暖色调的涂料或装饰来中和朝北房间给人的寒冷感,但目前缺乏基于实证的系统方法将这些考虑应用到空间色彩设计中。

描述不同类型的自然光,使用光谱功率分布(SPD)往往比色度坐标更简单且更具启发性。近年来,可变透射玻璃技术的进步以及对自然光非视觉效应的理解,都表明在这些领域的研究中,更需要关注自然光的SPD而非色度坐标。

2. 标准太阳光谱

可见光只是自然光辐射总能量的一部分,其完整光谱范围约为300 - 4000纳米,涵盖近紫外线到远红外线(这两者人眼不可见)。太阳辐射到达地球大气层之前的部分称为地外辐射,它近似于温度为5800K的黑体辐射器,在长红外波段有一个逐渐减小到零的大“尾巴”,可见光光谱有输出峰值,在紫外线波长处有陡峭的截止。

太阳光在大气中被空气、水蒸气、灰尘等散射,使得天空看起来像一个自发光的半球形光源。太阳光通常被称为直射光,因为它似乎来自一个小光源,可以投射出清晰的阴影;而天空是一个扩展的照明源,只能投射出柔和的阴影,因此天光通常被称为漫射光。在可见光谱中,较短波长(即“蓝色”)的光比其他颜色的光更容易被散射。所以在晴朗的日子里,天空呈现蓝色,而太阳看起来是黄色的。随着太阳在天空中的角度降低,太阳光在大气中传播的距离增加,更多的蓝色(和绿色)波长的光被散射掉,太阳在日落时会逐渐呈现出黄色、橙色,最后变成红色。

3. 标准日光照明
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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