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基于光谱数据的显色指数计算与色度图绘制

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简介:
本研究探讨了利用光谱数据分析技术来精确计算光源的显色指数,并介绍了一种新的方法用于生成准确的色度图。通过这种方法,可以更有效地评估和优化照明产品的色彩表现。 # 项目说明文档 ## 项目概述 本项目旨在实现将色坐标或依据光谱计算得出的色坐标精准绘制于CIE1931色度图中,帮助用户直观地分析和研究颜色相关特性。 ## 运行步骤 1. 将lib路径加入系统环境变量Path(以管理员身份运行`setup_env.bat`仅在第一次使用时需要)。 2. 在`bin`目录下运行`main.exe`启动程序。 ## 使用方法 ### 功能一:色坐标输入模式 1. 点击菜单栏中的“File”选项,选择“Color coordinates”子项。 2. 按照指定规则准确填写色坐标信息。 3. 填写完成后点击“OK”,以触发后续处理流程。 ### 功能二:光谱输入模式 1. 从菜单中选择“File”,然后在下拉列表里找到并选择“spectrum”选项。 2. 点击“选择文件”按钮,在本地计算机上选取所需的光谱数据文件。 3. (可选步骤)根据需要输入功率数值。 4. 检查所有信息无误后,点击“OK”,完成提交操作。 ### 其他功能:绘图操作 1. 单击左键选择点标注序号。 2. 双击左键重置图像显示状态。 3. 使用中键滚轮进行缩放或平移。

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    本研究探讨了利用光谱数据分析技术来精确计算光源的显色指数,并介绍了一种新的方法用于生成准确的色度图。通过这种方法,可以更有效地评估和优化照明产品的色彩表现。 # 项目说明文档 ## 项目概述 本项目旨在实现将色坐标或依据光谱计算得出的色坐标精准绘制于CIE1931色度图中,帮助用户直观地分析和研究颜色相关特性。 ## 运行步骤 1. 将lib路径加入系统环境变量Path(以管理员身份运行`setup_env.bat`仅在第一次使用时需要)。 2. 在`bin`目录下运行`main.exe`启动程序。 ## 使用方法 ### 功能一:色坐标输入模式 1. 点击菜单栏中的“File”选项,选择“Color coordinates”子项。 2. 按照指定规则准确填写色坐标信息。 3. 填写完成后点击“OK”,以触发后续处理流程。 ### 功能二:光谱输入模式 1. 从菜单中选择“File”,然后在下拉列表里找到并选择“spectrum”选项。 2. 点击“选择文件”按钮,在本地计算机上选取所需的光谱数据文件。 3. (可选步骤)根据需要输入功率数值。 4. 检查所有信息无误后,点击“OK”,完成提交操作。 ### 其他功能:绘图操作 1. 单击左键选择点标注序号。 2. 双击左键重置图像显示状态。 3. 使用中键滚轮进行缩放或平移。
  • CRI_Calculator.rar_CRI()_CRI_Calculator__cage1po_
    优质
    这是一个名为CRI Calculator的工具软件,由用户cage1po开发并分享。它能够帮助使用者快速准确地计算光源的显色指数(CRI),适用于照明设计和研究等领域。下载文件为rar格式压缩包。 计算显色指数方便快捷,操作简单,过程准确易行。
  • LabVIEW (CRI).zip
    优质
    本资源提供了使用LabVIEW软件计算显色指数(CRI)的程序包,适用于照明工程与研究领域,帮助用户评估光源色彩还原性能。 使用Labview编写的显色指数计算工具已制作成安装包,能够准确计算CRI及R1到R15的值,并且经过实际验证与标准仪器测试结果一致。该软件操作简便,只需导入光谱数据Excel文件即可进行计算。附件中提供了一个光谱数据范例。 此代码编写过程中参考了大量数学公式,在网上难以找到类似的显色指数计算工具及源代码。此外还提供了C# .net版本的程序库(dll)。
  • MATLAB PPT_SPD__性CRI程序
    优质
    本PPT介绍了一套使用MATLAB编写的SPD(光源光谱数据)处理及分析工具,涵盖显色指数(CRI)等参数的计算方法与应用实例。 该程序能够计算光源的SPD(光谱功率分布)。
  • MATLAB中程序
    优质
    本简介提供了一段用于在MATLAB环境中计算光源显色指数的程序代码。该程序旨在帮助研究人员和工程师快速准确地评估各种照明条件下颜色再现的质量。 显色指数可以通过此MATLAB程序进行计算。
  • SPD_D65__颜科学_matlab_
    优质
    这段资料包含了在标准光源D65下的SPD(光谱功率分布)数据,主要用于颜色科学研究,并提供了使用Matlab进行数据分析的方法和资源。 颜色科学中使用的光源D65的数据可以在MATLAB中进行应用。
  • 法:功能分析工具
    优质
    《色谱法:色谱与质谱数据的功能分析工具》一书专注于介绍如何利用先进的色谱和质谱技术进行数据分析,为科研人员提供强有力的实验手段。 色谱法是一种广泛应用于化学、生物学、环境科学及药物分析中的分离技术。它结合了物理与化学原理,在移动相和固定相之间的分配差异中实现组分的分离。在现代科技领域,色谱法经常与质谱联用,形成高效且精确的分析系统,用于解析复杂混合物的组成和浓度。 MATLAB是一种强大的数值计算及数据处理工具,在色谱和质谱数据分析方面具有显著优势。具体应用如下: 1. **数据采集与预处理**:实时接收来自色谱仪的数据,并进行清洗(如去除噪声、基线校正)以确保后续分析的准确性。 2. **峰检测与积分**:自动识别色谱图中的峰值,确定其起点、终点及面积,这对于定量分析尤为关键。此外还能通过评估峰对称性和保留时间来评价分离效果。 3. **建立校准曲线**:在标准曲线法中使用已知浓度的标准品数据构建模型,并据此预测未知样品的浓度。 4. **化学计量学应用**:利用数学、统计和计算机科学方法处理化学数据。MATLAB提供了多元线性回归、主成分分析(PCA)、偏最小二乘回归(PLS)等工具,用于模式识别、变量选择及样本分类。 5. **质谱数据分析**:当色谱与质谱联用时,可利用MATLAB进行MS/MS数据分析,包括分子离子和碎片离子的解析以帮助确定化合物结构信息。 6. **结果可视化**:强大的图形用户界面(GUI)功能支持创建直观展示分析结果的各种图表。 7. **算法开发与优化**:科研人员可以使用MATLAB环境来编写新的分析程序或改进现有算法,满足特定实验需求。 “chromatography-master”文件可能包含用于色谱数据分析的MATLAB代码示例、函数库和软件工具包。这些资源涵盖数据导入模块、峰检测算法、校准曲线计算及多种化学计量学方法实现等。通过学习使用这些资源,科研人员与分析工作者能够更高效地处理相关数据并提升实验质量和效率。
  • 本原理及方法.pdf
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    本文档深入探讨了显色指数的概念及其在色彩表现中的作用,并详细介绍了如何进行显色指数的计算与评估。适合照明设计和研究领域的专业人士参考学习。 众所周知,色表和显色性是衡量光源颜色的两个重要指标。不同光谱功率分布的光源可以具有相同的色表,但几种具有相同色表的光源其显色性能可能有所不同。
  • 标准(包含标准Excel文件)
    优质
    本资源提供标准光学计算所需的数据集,包括常用色样的光谱信息,以方便用户进行色彩科学相关研究与应用。所有数据均存储于易于操作的Excel表格中。 CES99_1nm cies0263 ciexyz314 ciexyz645 cri_test_colours6 reference_illuminants
  • 最优三个波段组合_than491_wordqsp__.zip
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    本资源包含用于计算光谱指数的高光谱数据及其最优三波段组合,适用于遥感和环境监测研究。 1. 计算高光谱各个波段的OIF指数。 2. 根据OIF指数确定高光谱数据的最佳三个波段组合。