16、色彩系统与均匀色彩空间全解析

色彩系统与均匀色彩空间详解

色彩系统与均匀色彩空间全解析

1. CMYK 色彩系统概述

色彩视觉基于视网膜中三类视锥细胞的响应,每类视锥细胞具有宽带敏感性,但在不同波长处有最大敏感性。这使得色彩再现是三色的,使用三种原色可以再现广泛的颜色。色彩混合行为大致可分为加色混合和减色混合。减色系统的最佳原色是青色(C)、品红色(M)和黄色(Y),使用这三种减色原色能再现相当大但有限的色域。在实际印刷系统中,通常还会使用黑色(K),因此 CMYK 在印刷中无处不在。

2. 加色与减色混合
  • 加色混合 :描述光的混合,通常通过三种原色光的空间叠加实现。实际中,当加色原色为红色(R)、绿色(G)和蓝色(B)时,可获得最大色域。
  • 减色混合 :许多色彩图像再现技术,尤其是印刷,基于吸收光而非发光的原色,由减色混合理论描述。减色系统涉及吸收电磁光谱特定区域辐射功率的彩色染料、颜料或滤光片(统称着色剂)。染料和颜料选择性吸收某些波长的光,反射未被吸收的光。由于加色三色混合系统的最佳色域由红、绿、蓝原色产生,减色系统中,主要吸收光谱红色区域的青色染料、主要吸收绿色区域的品红色染料和主要吸收蓝色区域的黄色染料可产生最佳减色域。
graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px
    A(加色混合):::process --> B(空间叠加红、绿、蓝光):::process
    C(减色混合):::process 
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
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