QHYCCD型号Q9进行LRGB拍摄操作记录

本文详细记录了使用QHYCCD型号Q9相机,配合QHYCFW2-S滤镜轮和LRGB滤镜进行天文摄影的操作过程。通过Maxim DL Pro软件,设置了相机冷却、曝光时间和滤镜轮切换,成功拍摄并合成了LRGB彩色图像。在拍摄中注意了焦点、曝光和色彩平衡的调整。

QHYCCD型号Q9进行LRGB拍摄操作记录

起因:

数码彩色拍摄模式有几种,最常见的多个像素BAYER滤镜RGGB模式;三层图像传感器模式比如适马的FOVEAN;分色棱镜模式用三个传感器同时接收分出RGB色的单色图后合成彩色图;LRGB滤镜模式是用相机+LRGB滤镜轮分别拍摄同场景的四幅单色图像然后合成彩色图;本文尝试拍摄LRGB+滤镜轮的彩色图。

材料:

相机qhyccd q9,QHYCFW2-S滤镜轮6孔1.25英寸小号,宇龙LRGB滤镜,镜头海鸥50F1/1.4,转接环m42转md卡口连接相机和滤镜轮,m42外丝的直筒用于连接相机和滤镜轮。用于qhyccd的usb2.0方口线两根,9新电源线一根,DC201电源12V/6A电源各一个。可用的电脑。

后截距:

文中q9s和滤镜轮各15mm,M42转接MD开口为30mm,大于标准MD后截距(md卡口标准后截距为43.5mm),可以近摄。本例主要看图像彩色合成效果可以用。

软件

QHYCCD驱动官网的q9的,qhycfw2-s驱动ascom,滤镜轮usb驱动

maxim dl pro 6,ascom平台

安装系统及软件。ascom需要.NET3.5,VS运行时2017,安装完成后启动计算,先插相机usb线识别后接上相机电源,相机风扇转动正常。接上cfw2滤镜轮的usb线(跳线到USB,参考手册)系统能正常识别cp2102转的串口,记住串口号后边选填。

maxim dl pro设置相机和滤镜轮参考下图:

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代码进行实践操作,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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