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L2-026

时间: 2025-05-16 09:05:26 浏览: 22
### 关于L2-026的相关IT内容 #### 问题描述 L2-026 是 PAT 天梯赛中的一道题目,主要涉及广度优先搜索(BFS)算法的应用。该题的核心在于通过构建家族树结构并遍历找到最小辈分的成员列表[^2]。 #### 输入与输出说明 输入部分提供了家族总人数 \(N\) 和每位成员的父亲/母亲编号。对于根节点的老祖宗,其父亲/母亲编号设定为 \(-1\) 表明无上级节点存在[^3]。最终目标是计算出最小辈分以及这些成员的具体编号,并按照升序排列输出结果[^4]。 #### 解决方案概述 解决此问题的关键步骤如下: - 构建图或者树形数据结构表示家庭关系; - 使用 BFS 遍历整个树状结构以定位最深层即最低代次的所有个体; - 对获取的结果集进行排序处理以便满足输出需求; 以下是基于 Python 实现的一个可能解决方案: ```python from collections import deque, defaultdict def find_min_generation(n, parents): graph = defaultdict(list) root = None # 建立子到父的关系映射 同时寻找root children_map = defaultdict(list) for child in range(1, n+1): parent = parents[child-1] if parent != -1: children_map[parent].append(child) else: root = child queue = deque() visited_generations = {} # 初始化队列 加入起点 并记录初始代数 queue.append((root, 1)) while(queue): current_node, generation = queue.popleft() if(current_node not in visited_generations or (current_node in visited_generations and visited_generations[current_node]>generation)): visited_generations[current_node]=generation # 添加所有孩子进入queue 更新他们的gen number for kid in children_map.get(current_node, []): queue.append((kid, generation + 1)) min_gen = min(visited_generations.values()) result_members = sorted([node for node, gen in visited_generations.items() if gen==min_gen]) return min_gen, result_members if __name__ == "__main__": num_people = int(input().strip()) # 获取人口数量 parental_relations = list(map(int, input().split()))[:num_people] minimum_generation, members_of_minimum_gen = find_min_generation(num_people, parental_relations) print(minimum_generation) print(' '.join(str(member) for member in members_of_minimum_gen)) ``` 上述代码实现了从读取输入至完成输出的整体流程,利用了 `collections` 库中的 `deque` 来辅助实现高效的 BFS 过程^。 ###
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length1=0.032; length2=0.084; length4=0.045; length5=0.035; L1=0.106; L2=0.048; EF=0.026; bs2=0.042; cs4=0.03; m2=3000; m3=50000; m4=4500; JS2=12000000; JS4=25000000; omega1 = 12; alpha1 = 0; hd = pi/180; du = 180/pi; %调用函数计算六杆机构的位移、速度、加速度 for n1 = 1:361 theta1 = (n1-1)*hd; % 将角度转换为弧度制 [theta,omega,alpha] = analysis_data_6(theta1,omega1,alpha1,length1,length2,length4,length5,L1,L2); theta2(n1) = theta(1); % 杆2的角位移 theta4(n1) = theta(2); % 杆4的角位移 theta5(n1) = theta(3); % 杆5的角位移 length3(n1) = theta(4); omega2(n1) = omega(1); % 杆2的角速度 omega4(n1) = omega(2); % 杆4的角速度 omega5(n1) = omega(3); % 杆5的角位移 velocity(n1) = omega(4); alpha2(n1) = alpha(1); % 杆2的角加速度 alpha4(n1) = alpha(2); % 杆4的角加速度 alpha5(n1) = alpha(3); % 杆5的角加速度 alpha_line(n1) = alpha(4); end % 主循环(theta1从0°到360°) for n1 = 1:361 % ===== 1. 运动学参数计算(需实际求解)===== % 假设已获得以下参数(此处仅为示例,需替换为实际计算) % theta2(n1) = …; % omega2(n1) = …; % alpha2(n1) = …; % theta3(n1) = …; % omega3(n1) = …; % alpha3(n1) = …; % theta4(n1) = …; % omega4(n1) = …; % alpha4(n1) = …; % a3x(n1) = …; % 滑块加速度 % 杆2质心加速度(使用当前索引值) aS2x = -bs2*omega2(n1)^2*cos(theta2(n1)) + bs2*alpha2(n1)*sin(theta2(n1)); aS2y = -bs2*omega2(n1)^2*sin(theta2(n1)) - bs2*alpha2(n1)*cos(theta2(n1)); % 杆4质心加速度(使用当前索引值) aS4x = -cs4*omega4(n1)^2*cos(theta4(n1)) + cs4*alpha4(n1)*sin(theta4(n1)); aS4y = -cs4*omega4(n1)^2*sin(theta4(n1)) - cs4*alpha4(n1)*cos(theta4(n1)); % ===== 2. 惯性力和重力计算 ===== % 杆2(使用当前值) Fs2x = -m2 * aS2x; Fs2y = -m2 * aS2y; M2 = -JS2 * alpha2(n1); G2 = m2 * g; % 杆3(滑块)(使用当前值) Fs3x = -m3 * alpha_line(n1); G3 = m3 * g; % 杆4(使用当前值) Fs4x = -m4 * aS4x; Fs4y = -m4 * aS4y; M4 = -JS4 * alpha4(n1); G4 = m4 * g; % ===== 3. 构建15×15系数矩阵C和常数向量D ===== C = zeros(15); D = zeros(15, 1); % 杆1平衡 (O点) C(1,1) = 1; C(1,4) = -1; % x: Fr61x - Fr12x = 0 C(2,2) = 1; C(2,5) = -1; % y: Fr61y - Fr12y = 0 C(3,3) = 1; % 输入力矩M C(3,4) = -length1*sin(theta1(n1)); C(3,5) = length1*cos(theta1(n1)); % M + Fr12x*l1*sinθ1 - Fr12y*l1*cosθ1 = 0 % 杆2平衡 (A到B) - 使用当前角度theta2(n1) C(4,4) = 1; C(4,6) = 1; % x: Fr12x + Fr23x = m2*aS2x C(5,5) = 1; C(5,7) = 1; % y: Fr12y + Fr23y - G2 = m2*aS2y C(6,4) = -bs2*sin(theta2(n1)); % 力矩平衡 (对S2) C(6,5) = bs2*cos(theta2(n1)); C(6,6) = (length2-bs2)*sin(theta2(n1)); C(6,7) = -(length2-bs2)*cos(theta2(n1)); D(4) = Fs2x; D(5) = Fs2y + G2; D(6) = M2; % 滑块平衡 (杆3) C(7,6) = -1; C(7,8) = 1; C(7,10) = 1; % x: -Fr23x + Fr63x + Fr34x = m3*a3x C(8,7) = -1; C(8,9) = 1; C(8,11) = 1; % y: -Fr23y + Fr63y + Fr34y - G3 = 0 D(7) = Fs3x; D(8) = G3; % 杆4平衡 (C到D) - 使用当前角度theta4(n1) C(9,10) = -1; C(9,12) = 1; % x: -Fr34x + Fr45x = m4*aS4x C(10,11) = -1; C(10,13) = 1;% y: -Fr34y + Fr45y - G4 = m4*aS4y C(11,10) = -cs4*sin(theta4(n1)); % 力矩平衡 (对S4) C(11,11) = cs4*cos(theta4(n1)); C(11,12) = (length4-cs4)*sin(theta4(n1)); C(11,13) = -(length4-cs4)*cos(theta4(n1)); D(9) = Fs4x; D(10) = Fs4y + G4; D(11) = M4; % 杆5平衡 (D到E) - 使用当前角度theta3(n1) C(12,12) = 1; C(12,14) = 1; % x: Fr45x + Fr65x = 0 C(13,13) = 1; C(13,15) = 1; % y: Fr45y + Fr65y - Pr = 0 C(14,12) = length5*sin(theta3(n1)); % 力矩平衡 (对E点) C(14,13) = -length5*cos(theta3(n1)); D(13) = Pr; % y方向常数项 D(14) = Pr*d_Pr; % Pr产生的力矩 % ===== 4. 求解线性方程组 ===== FR = C \ D; % ===== 5. 存储结果 ===== Fr61x(n1) = FR(1); Fr61y(n1) = FR(2); M(n1) = FR(3); Fr12x(n1) = FR(4); Fr12y(n1) = FR(5); Fr23x(n1) = FR(6); Fr23y(n1) = FR(7); Fr63x(n1) = FR(8); Fr63y(n1) = FR(9); Fr34x(n1) = FR(10); Fr34y(n1) = FR(11); Fr45x(n1) = FR(12); Fr45y(n1) = FR(13); Fr65x(n1) = FR(14); Fr65y(n1) = FR(15); end n1 = 1:361; % 绘制图像 subplot(2,2,1); % plot(n1,(theta5-theta5(1))length5,‘k’); % 杆5角位移随角度变化 plot(n1,theta5du,‘k’); % 杆5角位移随角度变化 xlabel(‘曲柄转角 \theta1/\circ’); ylabel(‘角位移/\circ’); legend(‘theta5’); grid on; hold on; subplot(2,2,2); % 杆5角速度变化 plot(n1,omega5,‘k’); xlabel(‘曲柄转角 \theta1/\circ’); ylabel(‘角速度/ rad\cdots^{-1}’); legend(‘w5’); grid on; hold on; subplot(2,2,3); %杆5角加速度变化 plot(n1,alpha5,‘k’); xlabel(‘曲柄转角 \theta1/\circ’); ylabel(‘角加速度/ m\cdots^{-1}’); legend(‘a5’); grid on; hold on; figure(2); subplot(2,2,1); plot(n1,theta2*du,‘r’); % 杆2随角度变化 xlabel(‘曲柄转角 \theta1/\circ’); ylabel(‘角位移/\circ’); legend(‘theta2’); grid on; hold on; subplot(2,2,2); plot(n1,omega2,‘r’); % 杆2随角度变化 xlabel(‘曲柄转角 \theta1/\circ’); ylabel(‘角速度/rad\cdots^{-1}\circ’); legend(‘w2’); grid on; hold on; subplot(2,2,3); % 杆2角加速度变化 plot(n1,alpha2,‘k’); xlabel(‘曲柄转角 \theta1/\circ’); ylabel(‘角加速度/ m\cdots^{-1}’); legend(‘a2’); grid on; hold on; figure(3); subplot(2,2,1); % plot(n1,(theta5-theta5(1))length5,‘k’); % 杆5角位移随角度变化 plot(n1,theta4du,‘k’); % 杆4角位移随角度变化 xlabel(‘曲柄转角 \theta1/\circ’); ylabel(‘角位移/\circ’); legend(‘theta4’); grid on; hold on; subplot(2,2,2); % 杆4角速度变化 plot(n1,omega4,‘k’); xlabel(‘曲柄转角 \theta1/\circ’); ylabel(‘角速度/ rad\cdots^{-1}’); legend(‘w4’); grid on; hold on; subplot(2,2,3); %杆4角加速度变化 plot(n1,alpha4,‘k’); xlabel(‘曲柄转角 \theta1/\circ’); ylabel(‘角加速度/ m\cdots^{-1}’); legend(‘a4’); grid on; hold on; figure(4); subplot(2,2,1); plot(n1,length3,‘k’); %物块位移随角度变化 xlabel(‘曲柄转角 \theta1/\circ’); ylabel(‘物块位移/\circ’); legend(‘s’); grid on; hold on; subplot(2,2,2); % 物块速度变化 plot(n1,velocity,‘k’); xlabel(‘曲柄转角 \theta1/\circ’); ylabel(‘物块速度/ rad\cdots^{-1}’); legend(‘v’); grid on; hold on; subplot(2,2,3); %杆4角加速度变化 plot(n1,alpha_line,‘k’); xlabel(‘曲柄转角 \theta1/\circ’); ylabel(‘物块加速度/ m\cdots^{-1}’); legend(‘a3’); grid on; hold on; 警告: 矩阵在工作精度内为奇异的。 位置:untitled (第 112 行) 警告: 矩阵在工作精度内为奇异的。 位置:untitled (第 112 行) 警告: 矩阵在工作精度内为奇异的。 位置:untitled (第 112 行) 警告: 矩阵在工作精度内为奇异的。 位置:untitled (第 112 行) untitled5 警告: 矩阵在工作精度内为奇异的。 位置:untitled5 (第 135 行) 索引超过数组元素的数量。索引不能超过 1。 出错 untitled5 (第 95 行) C(3,4) = -length1*sin(theta1(n1)); 修改一下

clc; clear; % ============================== % 1. 加载SPD数据 % ============================== wavelength_range = (360:830)'; spd_uniform = zeros(size(wavelength_range)); % 提供的SPD数据 (380nm-780nm) spd_data = [ 380, 0.021608529; 381, 0.018694264; 382, 0.017377406; 383, 0.030297232; 384, 0.029682046; 385, 0.036093368; 386, 0.019471422; 387, 0.019676484; 388, 0.030977207; 389, 0.022569051; 390, 0.03220758; 391, 0.026130897; 392, 0.017949501; 393, 0.015574937; 394, 0.021856682; 395, 0.024339125; 396, 0.033405558; 397, 0.03796032; 398, 0.04034558; 399, 0.053999168; 400, 0.062936024; 401, 0.08373005; 402, 0.113050808; 403, 0.13985997; 404, 0.197109142; 405, 0.249658697; 406, 0.327715769; 407, 0.429331695; 408, 0.540649101; 409, 0.703401456; 410, 0.883055934; 411, 1.078100276; 412, 1.348361506; 413, 1.611840104; 414, 1.953801177; 415, 2.307667527; 416, 2.667705968; 417, 3.203668957; 418, 3.759319255; 419, 4.398523324; 420, 5.081767332; 421, 5.770522411; 422, 6.567811115; 423, 7.377835069; 424, 8.151807454; 425, 8.824999376; 426, 9.496309196; 427, 9.915708658; 428, 10.25328635; 429, 10.60439818; 430, 10.59647543; 431, 10.50510341; 432, 10.2508016; 433, 9.84749075; 434, 9.433736274; 435, 8.908624288; 436, 8.425792671; 437, 7.974165688; 438, 7.612117145; 439, 7.291147688; 440, 7.123279829; 441, 7.006257884; 442, 7.025406784; 443, 7.149890959; 444, 7.355293335; 445, 7.677737058; 446, 8.131301899; 447, 8.704863429; 448, 9.421167533; 449, 10.21262372; 450, 11.09660154; 451, 11.96118407; 452, 12.75440893; 453, 13.45116343; 454, 13.96375243; 455, 14.20217153; 456, 14.1852743; 457, 13.8368643; 458, 13.2837718; 459, 12.51169217; 460, 11.65975216; 461, 10.77712004; 462, 9.969739326; 463, 9.243374226; 464, 8.613017298; 465, 8.08587209; 466, 7.675843026; 467, 7.368134925; 468, 7.085566001; 469, 6.860217368; 470, 6.616172907; 471, 6.364352801; 472, 6.09283932; 473, 5.802795446; 474, 5.51008184; 475, 5.21613722; 476, 4.946964678; 477, 4.70803478; 478, 4.482311948; 479, 4.29295244; 480, 4.152951951; 481, 4.060289127; 482, 4.020927916; 483, 4.0032086; 484, 4.019216675; 485, 4.0610385; 486, 4.137333932; 487, 4.220121949; 488, 4.32326157; 489, 4.439588389; 490, 4.602361046; 491, 4.753973686; 492, 4.937876028; 493, 5.151954338; 494, 5.377030853; 495, 5.634862641; 496, 5.890852923; 497, 6.201075866; 498, 6.511555757; 499, 6.864082982; 500, 7.235156975; 501, 7.62978736; 502, 8.096616934; 503, 8.584850946; 504, 9.069123363; 505, 9.563319438; 506, 10.05732713; 507, 10.62255346; 508, 11.16172848; 509, 11.71150022; 510, 12.26459489; 511, 12.76507563; 512, 13.32048284; 513, 13.8921908; 514, 14.37779509; 515, 14.87652806; 516, 15.29401718; 517, 15.73393281; 518, 16.0881197; 519, 16.37738476; 520, 16.66298615; 521, 16.81982334; 522, 16.90753943; 523, 16.98996529; 524, 16.95429537; 525, 16.89578056; 526, 16.87736403; 527, 16.74743968; 528, 16.58747421; 529, 16.42084468; 530, 16.16573974; 531, 15.97999238; 532, 15.73965741; 533, 15.49614712; 534, 15.18826301; 535, 14.94237956; 536, 14.68245325; 537, 14.40732702; 538, 14.17780463; 539, 13.94165198; 540, 13.734232; 541, 13.52245406; 542, 13.32513337; 543, 13.12101742; 544, 12.94211116; 545, 12.77999817; 546, 12.62662295; 547, 12.4821933; 548, 12.35177497; 549, 12.21991073; 550, 12.08647619; 551, 11.98452482; 552, 11.90825142; 553, 11.81823837; 554, 11.74523699; 555, 11.66722429; 556, 11.60004609; 557, 11.53319817; 558, 11.50226392; 559, 11.42899377; 560, 11.41685611; 561, 11.41582369; 562, 11.43024218; 563, 11.42735896; 564, 11.46659906; 565, 11.48453868; 566, 11.4960408; 567, 11.52142283; 568, 11.56664365; 569, 11.58980425; 570, 11.61547065; 571, 11.67084621; 572, 11.72180551; 573, 11.76755648; 574, 11.82873218; 575, 11.88561655; 576, 12.02230227; 577, 12.04914668; 578, 12.12537132; 579, 12.24252349; 580, 12.30913683; 581, 12.37825032; 582, 12.50464162; 583, 12.59773767; 584, 12.72233224; 585, 12.82786734; 586, 12.87388886; 587, 12.97625691; 588, 13.10585869; 589, 13.21762636; 590, 13.31173478; 591, 13.43644095; 592, 13.54634277; 593, 13.69224625; 594, 13.81960726; 595, 13.95574166; 596, 14.10882655; 597, 14.30497622; 598, 14.44630907; 599, 14.61495672; 600, 14.87107246; 601, 15.08449012; 602, 15.30068156; 603, 15.58451597; 604, 15.86187994; 605, 16.20487429; 606, 16.50361951; 607, 16.92018559; 608, 17.26286027; 609, 17.68946088; 610, 18.12876108; 611, 18.64473908; 612, 19.14451373; 613, 19.70514418; 614, 20.30129329; 615, 20.85780228; 616, 21.43525988; 617, 21.96044347; 618, 22.46147343; 619, 22.89012259; 620, 23.05214788; 621, 23.23966442; 622, 23.09381519; 623, 22.97773561; 624, 22.48085461; 625, 21.92017459; 626, 21.12662955; 627, 20.28861518; 628, 19.37899094; 629, 18.45518315; 630, 17.62095139; 631, 16.72342124; 632, 15.95016577; 633, 15.28844731; 634, 14.67243156; 635, 14.18599657; 636, 13.74806248; 637, 13.36475573; 638, 13.01406488; 639, 12.71729631; 640, 12.46373965; 641, 12.20058203; 642, 11.94480268; 643, 11.78453312; 644, 11.55936197; 645, 11.38567051; 646, 11.23078998; 647, 11.07311068; 648, 10.87315426; 649, 10.6907593; 650, 10.56628731; 651, 10.37654918; 652, 10.2468707; 653, 10.13221104; 654, 9.977966793; 655, 9.790495143; 656, 9.673641681; 657, 9.525438256; 658, 9.336615723; 659, 9.189255488; 660, 9.066462809; 661, 8.921741595; 662, 8.789070779; 663, 8.659671649; 664, 8.503942729; 665, 8.348296548; 666, 8.199182175; 667, 8.062405648; 668, 7.925061398; 669, 7.799759393; 670, 7.683344237; 671, 7.553353471; 672, 7.427152555; 673, 7.285093843; 674, 7.170646368; 675, 7.074476911; 676, 6.901647803; 677, 6.765016355; 678, 6.635779854; 679, 6.512784383; 680, 6.386380242; 681, 6.27638586; 682, 6.14920132; 683, 6.016945916; 684, 5.888819214; 685, 5.765535804; 686, 5.656481795; 687, 5.536624171; 688, 5.402825517; 689, 5.293449339; 690, 5.159820111; 691, 5.06336754; 692, 4.946325593; 693, 4.848210827; 694, 4.722264916; 695, 4.630391613; 696, 4.512755809; 697, 4.413606938; 698, 4.301500227; 699, 4.200315644; 700, 4.111376531; 701, 4.004798914; 702, 3.907295121; 703, 3.810927263; 704, 3.737455746; 705, 3.639137755; 706, 3.553947028; 707, 3.462972203; 708, 3.380352035; 709, 3.285806778; 710, 3.200276766; 711, 3.126856164; 712, 3.038392396; 713, 2.965327761; 714, 2.898351846; 715, 2.813534203; 716, 2.748797225; 717, 2.672765035; 718, 2.605874266; 719, 2.533674744; 720, 2.472109411; 721, 2.405133928; 722, 2.341719859; 723, 2.276779655; 724, 2.217724513; 725, 2.169950708; 726, 2.103022899; 727, 2.052033177; 728, 2.010329956; 729, 1.954223898; 730, 1.892428772; 731, 1.840564485; 732, 1.783799194; 733, 1.745825456; 734, 1.692400804; 735, 1.644251106; 736, 1.600290477; 737, 1.56900072; 738, 1.515950989; 739, 1.479744083; 740, 1.440297933; 741, 1.400521727; 742, 1.354590608; 743, 1.322099695; 744, 1.28661579; 745, 1.251047173; 746, 1.213361805; 747, 1.168943379; 748, 1.142587454; 749, 1.116214413; 750, 1.08327774; 751, 1.046999995; 752, 1.020016414; 753, 0.996289192; 754, 0.965150341; 755, 0.941575862; 756, 0.913523944; 757, 0.888405782; 758, 0.860336748; 759, 0.838220806; 760, 0.81927651; 761, 0.796108913; 762, 0.77080421; 763, 0.747365358; 764, 0.72784432; 765, 0.711749068; 766, 0.689870582; 767, 0.671282254; 768, 0.645129554; 769, 0.63683613; 770, 0.611277287; 771, 0.59703077; 772, 0.582818053; 773, 0.561312651; 774, 0.543589435; 775, 0.529682204; 776, 0.513383294; 777, 0.500714259; 778, 0.487417569; 779, 0.474595791; 780, 0.463096922 ]; % 您的原始数据 % 将SPD数据映射到波长范围 spd_uniform(21:421) = spd_data(:,2); % 380nm→索引21,780nm→索引421 % ============================== % 2. 加载CIE标准数据和D65 SPD % ============================== % CIE 1931 2°标准观察者 cie_raw = [ 360, 0.17556, 0.005294, 0.819146; 365, 0.175161, 0.005256, 0.819582; 370, 0.174821, 0.005221, 0.819959; 375, 0.17451, 0.005182, 0.820309; 380, 0.174112, 0.004964, 0.820924; 385, 0.174008, 0.004981, 0.821012; 390, 0.173801, 0.004915, 0.821284; 395, 0.17356, 0.004923, 0.821517; 400, 0.173337, 0.004797, 0.821866; 405, 0.173021, 0.004775, 0.822204; 410, 0.172577, 0.004799, 0.822624; 415, 0.172087, 0.004833, 0.823081; 420, 0.171407, 0.005102, 0.82349; 425, 0.170301, 0.005789, 0.823911; 430, 0.168878, 0.0069, 0.824222; 435, 0.166895, 0.008556, 0.824549; 440, 0.164412, 0.010858, 0.824731; 445, 0.161105, 0.013793, 0.825102; 450, 0.156641, 0.017705, 0.825654; 455, 0.150985, 0.02274, 0.826274; 460, 0.14396, 0.029703, 0.826337; 465, 0.135503, 0.039879, 0.824618; 470, 0.124118, 0.057803, 0.818079; 475, 0.109594, 0.086843, 0.803563; 480, 0.091294, 0.132702, 0.776004; 485, 0.068706, 0.200723, 0.730571; 490, 0.045391, 0.294976, 0.659633; 495, 0.02346, 0.412703, 0.563837; 500, 0.008168, 0.538423, 0.453409; 505, 0.003859, 0.654823, 0.341318; 510, 0.01387, 0.750186, 0.235943; 515, 0.038852, 0.812016, 0.149132; 520, 0.074302, 0.833803, 0.091894; 525, 0.114161, 0.826207, 0.059632; 530, 0.154722, 0.805864, 0.039414; 535, 0.192876, 0.781629, 0.025495; 540, 0.22962, 0.754329, 0.016051; 545, 0.265775, 0.724324, 0.009901; 550, 0.301604, 0.692308, 0.006088; 555, 0.337363, 0.658848, 0.003788; 560, 0.373102, 0.624451, 0.002448; 565, 0.408736, 0.589607, 0.001657; 570, 0.444062, 0.554714, 0.001224; 575, 0.478775, 0.520202, 0.001023; 580, 0.512486, 0.486591, 0.000923; 585, 0.544787, 0.454434, 0.000779; 590, 0.575151, 0.424232, 0.000616; 595, 0.602933, 0.396497, 0.000571; 600, 0.627037, 0.372491, 0.000472; 605, 0.648233, 0.351395, 0.000372; 610, 0.665764, 0.334011, 0.000226; 615, 0.680079, 0.319747, 0.000174; 620, 0.691504, 0.308342, 0.000154; 625, 0.700606, 0.299301, 0.000093; 630, 0.707918, 0.292027, 0.000055; 635, 0.714032, 0.285929, 0.00004; 640, 0.719033, 0.280935, 0.000032; 645, 0.723032, 0.276948, 0.00002; 650, 0.725992, 0.274008, 0; 655, 0.728272, 0.271728, 0; 660, 0.729969, 0.270031, 0; 665, 0.731089, 0.268911, 0; 670, 0.731993, 0.268007, 0; 675, 0.732719, 0.267281, 0; 680, 0.733417, 0.266583, 0; 685, 0.734047, 0.265953, 0; 690, 0.73439, 0.26561, 0; 695, 0.734592, 0.265408, 0; 700, 0.73469, 0.26531, 0; 705, 0.73469, 0.26531, 0; 710, 0.73469, 0.26531, 0; 715, 0.734548, 0.265452, 0; 720, 0.73469, 0.26531, 0; 725, 0.73469, 0.26531, 0; 730, 0.73469, 0.26531, 0; 735, 0.73469, 0.26531, 0; 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317 , 15.1535 ; 318 , 16.8477 ; 319 , 18.5418 ; 320 , 20.236 ; 321 , 21.9177 ; 322 , 23.5995 ; 323 , 25.2812 ; 324 , 26.963 ; 325 , 28.6447 ; 326 , 30.3265 ; 327 , 32.0082 ; 328 , 33.69 ; 329 , 35.3717 ; 330 , 37.0535 ; 331 , 37.343 ; 332 , 37.6326 ; 333 , 37.9221 ; 334 , 38.2116 ; 335 , 38.5011 ; 336 , 38.7907 ; 337 , 39.0802 ; 338 , 39.3697 ; 339 , 39.6593 ; 340 , 39.9488 ; 341 , 40.4451 ; 342 , 40.9414 ; 343 , 41.4377 ; 344 , 41.934 ; 345 , 42.4302 ; 346 , 42.9265 ; 347 , 43.4228 ; 348 , 43.9191 ; 349 , 44.4154 ; 350 , 44.9117 ; 351 , 45.0844 ; 352 , 45.257 ; 353 , 45.4297 ; 354 , 45.6023 ; 355 , 45.775 ; 356 , 45.9477 ; 357 , 46.1203 ; 358 , 46.293 ; 359 , 46.4656 ; 360 , 46.6383 ; 361 , 47.1834 ; 362 , 47.7285 ; 363 , 48.2735 ; 364 , 48.8186 ; 365 , 49.3637 ; 366 , 49.9088 ; 367 , 50.4539 ; 368 , 50.9989 ; 369 , 51.544 ; 370 , 52.0891 ; 371 , 51.8777 ; 372 , 51.6664 ; 373 , 51.455 ; 374 , 51.2437 ; 375 , 51.0323 ; 376 , 50.8209 ; 377 , 50.6096 ; 378 , 50.3982 ; 379 , 50.1869 ; 380 , 49.9755 ; 381 , 50.4428 ; 382 , 50.91 ; 383 , 51.3773 ; 384 , 51.8446 ; 385 , 52.3118 ; 386 , 52.7791 ; 387 , 53.2464 ; 388 , 53.7137 ; 389 , 54.1809 ; 390 , 54.6482 ; 391 , 57.4589 ; 392 , 60.2695 ; 393 , 63.0802 ; 394 , 65.8909 ; 395 , 68.7015 ; 396 , 71.5122 ; 397 , 74.3229 ; 398 , 77.1336 ; 399 , 79.9442 ; 400 , 82.7549 ; 401 , 83.628 ; 402 , 84.5011 ; 403 , 85.3742 ; 404 , 86.2473 ; 405 , 87.1204 ; 406 , 87.9936 ; 407 , 88.8667 ; 408 , 89.7398 ; 409 , 90.6129 ; 410 , 91.486 ; 411 , 91.6806 ; 412 , 91.8752 ; 413 , 92.0697 ; 414 , 92.2643 ; 415 , 92.4589 ; 416 , 92.6535 ; 417 , 92.8481 ; 418 , 93.0426 ; 419 , 93.2372 ; 420 , 93.4318 ; 421 , 92.7568 ; 422 , 92.0819 ; 423 , 91.4069 ; 424 , 90.732 ; 425 , 90.057 ; 426 , 89.3821 ; 427 , 88.7071 ; 428 , 88.0322 ; 429 , 87.3572 ; 430 , 86.6823 ; 431 , 88.5006 ; 432 , 90.3188 ; 433 , 92.1371 ; 434 , 93.9554 ; 435 , 95.7736 ; 436 , 97.5919 ; 437 , 99.4102 ; 438 , 101.228 ; 439 , 103.047 ; 440 , 104.865 ; 441 , 106.079 ; 442 , 107.294 ; 443 , 108.508 ; 444 , 109.722 ; 445 , 110.936 ; 446 , 112.151 ; 447 , 113.365 ; 448 , 114.579 ; 449 , 115.794 ; 450 , 117.008 ; 451 , 117.088 ; 452 , 117.169 ; 453 , 117.249 ; 454 , 117.33 ; 455 , 117.41 ; 456 , 117.49 ; 457 , 117.571 ; 458 , 117.651 ; 459 , 117.732 ; 460 , 117.812 ; 461 , 117.517 ; 462 , 117.222 ; 463 , 116.927 ; 464 , 116.632 ; 465 , 116.336 ; 466 , 116.041 ; 467 , 115.746 ; 468 , 115.451 ; 469 , 115.156 ; 470 , 114.861 ; 471 , 114.967 ; 472 , 115.073 ; 473 , 115.18 ; 474 , 115.286 ; 475 , 115.392 ; 476 , 115.498 ; 477 , 115.604 ; 478 , 115.711 ; 479 , 115.817 ; 480 , 115.923 ; 481 , 115.212 ; 482 , 114.501 ; 483 , 113.789 ; 484 , 113.078 ; 485 , 112.367 ; 486 , 111.656 ; 487 , 110.945 ; 488 , 110.233 ; 489 , 109.522 ; 490 , 108.811 ; 491 , 108.865 ; 492 , 108.92 ; 493 , 108.974 ; 494 , 109.028 ; 495 , 109.082 ; 496 , 109.137 ; 497 , 109.191 ; 498 , 109.245 ; 499 , 109.3 ; 500 , 109.354 ; 501 , 109.199 ; 502 , 109.044 ; 503 , 108.888 ; 504 , 108.733 ; 505 , 108.578 ; 506 , 108.423 ; 507 , 108.268 ; 508 , 108.112 ; 509 , 107.957 ; 510 , 107.802 ; 511 , 107.501 ; 512 , 107.2 ; 513 , 106.898 ; 514 , 106.597 ; 515 , 106.296 ; 516 , 105.995 ; 517 , 105.694 ; 518 , 105.392 ; 519 , 105.091 ; 520 , 104.79 ; 521 , 105.08 ; 522 , 105.37 ; 523 , 105.66 ; 524 , 105.95 ; 525 , 106.239 ; 526 , 106.529 ; 527 , 106.819 ; 528 , 107.109 ; 529 , 107.399 ; 530 , 107.689 ; 531 , 107.361 ; 532 , 107.032 ; 533 , 106.704 ; 534 , 106.375 ; 535 , 106.047 ; 536 , 105.719 ; 537 , 105.39 ; 538 , 105.062 ; 539 , 104.733 ; 540 , 104.405 ; 541 , 104.369 ; 542 , 104.333 ; 543 , 104.297 ; 544 , 104.261 ; 545 , 104.225 ; 546 , 104.19 ; 547 , 104.154 ; 548 , 104.118 ; 549 , 104.082 ; 550 , 104.046 ; 551 , 103.641 ; 552 , 103.237 ; 553 , 102.832 ; 554 , 102.428 ; 555 , 102.023 ; 556 , 101.618 ; 557 , 101.214 ; 558 , 100.809 ; 559 , 100.405 ; 560 , 100 ; 561 , 99.6334 ; 562 , 99.2668 ; 563 , 98.9003 ; 564 , 98.5337 ; 565 , 98.1671 ; 566 , 97.8005 ; 567 , 97.4339 ; 568 , 97.0674 ; 569 , 96.7008 ; 570 , 96.3342 ; 571 , 96.2796 ; 572 , 96.225 ; 573 , 96.1703 ; 574 , 96.1157 ; 575 , 96.0611 ; 576 , 96.0065 ; 577 , 95.9519 ; 578 , 95.8972 ; 579 , 95.8426 ; 580 , 95.788 ; 581 , 95.0778 ; 582 , 94.3675 ; 583 , 93.6573 ; 584 , 92.947 ; 585 , 92.2368 ; 586 , 91.5266 ; 587 , 90.8163 ; 588 , 90.1061 ; 589 , 89.3958 ; 590 , 88.6856 ; 591 , 88.8177 ; 592 , 88.9497 ; 593 , 89.0818 ; 594 , 89.2138 ; 595 , 89.3459 ; 596 , 89.478 ; 597 , 89.61 ; 598 , 89.7421 ; 599 , 89.8741 ; 600 , 90.0062 ; 601 , 89.9655 ; 602 , 89.9248 ; 603 , 89.8841 ; 604 , 89.8434 ; 605 , 89.8026 ; 606 , 89.7619 ; 607 , 89.7212 ; 608 , 89.6805 ; 609 , 89.6398 ; 610 , 89.5991 ; 611 , 89.4091 ; 612 , 89.219 ; 613 , 89.029 ; 614 , 88.8389 ; 615 , 88.6489 ; 616 , 88.4589 ; 617 , 88.2688 ; 618 , 88.0788 ; 619 , 87.8887 ; 620 , 87.6987 ; 621 , 87.2577 ; 622 , 86.8167 ; 623 , 86.3757 ; 624 , 85.9347 ; 625 , 85.4936 ; 626 , 85.0526 ; 627 , 84.6116 ; 628 , 84.1706 ; 629 , 83.7296 ; 630 , 83.2886 ; 631 , 83.3297 ; 632 , 83.3707 ; 633 , 83.4118 ; 634 , 83.4528 ; 635 , 83.4939 ; 636 , 83.535 ; 637 , 83.576 ; 638 , 83.6171 ; 639 , 83.6581 ; 640 , 83.6992 ; 641 , 83.332 ; 642 , 82.9647 ; 643 , 82.5975 ; 644 , 82.2302 ; 645 , 81.863 ; 646 , 81.4958 ; 647 , 81.1285 ; 648 , 80.7613 ; 649 , 80.394 ; 650 , 80.0268 ; 651 , 80.0456 ; 652 , 80.0644 ; 653 , 80.0831 ; 654 , 80.1019 ; 655 , 80.1207 ; 656 , 80.1395 ; 657 , 80.1583 ; 658 , 80.177 ; 659 , 80.1958 ; 660 , 80.2146 ; 661 , 80.4209 ; 662 , 80.6272 ; 663 , 80.8336 ; 664 , 81.0399 ; 665 , 81.2462 ; 666 , 81.4525 ; 667 , 81.6588 ; 668 , 81.8652 ; 669 , 82.0715 ; 670 , 82.2778 ; 671 , 81.8784 ; 672 , 81.4791 ; 673 , 81.0797 ; 674 , 80.6804 ; 675 , 80.281 ; 676 , 79.8816 ; 677 , 79.4823 ; 678 , 79.0829 ; 679 , 78.6836 ; 680 , 78.2842 ; 681 , 77.4279 ; 682 , 76.5716 ; 683 , 75.7153 ; 684 , 74.859 ; 685 , 74.0027 ; 686 , 73.1465 ; 687 , 72.2902 ; 688 , 71.4339 ; 689 , 70.5776 ; 690 , 69.7213 ; 691 , 69.9101 ; 692 , 70.0989 ; 693 , 70.2876 ; 694 , 70.4764 ; 695 , 70.6652 ; 696 , 70.854 ; 697 , 71.0428 ; 698 , 71.2315 ; 699 , 71.4203 ; 700 , 71.6091 ; 701 , 71.8831 ; 702 , 72.1571 ; 703 , 72.4311 ; 704 , 72.7051 ; 705 , 72.979 ; 706 , 73.253 ; 707 , 73.527 ; 708 , 73.801 ; 709 , 74.075 ; 710 , 74.349 ; 711 , 73.0745 ; 712 , 71.8 ; 713 , 70.5255 ; 714 , 69.251 ; 715 , 67.9765 ; 716 , 66.702 ; 717 , 65.4275 ; 718 , 64.153 ; 719 , 62.8785 ; 720 , 61.604 ; 721 , 62.4322 ; 722 , 63.2603 ; 723 , 64.0885 ; 724 , 64.9166 ; 725 , 65.7448 ; 726 , 66.573 ; 727 , 67.4011 ; 728 , 68.2293 ; 729 , 69.0574 ; 730 , 69.8856 ; 731 , 70.4057 ; 732 , 70.9259 ; 733 , 71.446 ; 734 , 71.9662 ; 735 , 72.4863 ; 736 , 73.0064 ; 737 , 73.5266 ; 738 , 74.0467 ; 739 , 74.5669 ; 740 , 75.087 ; 741 , 73.9376 ; 742 , 72.7881 ; 743 , 71.6387 ; 744 , 70.4893 ; 745 , 69.3398 ; 746 , 68.1904 ; 747 , 67.041 ; 748 , 65.8916 ; 749 , 64.7421 ; 750 , 63.5927 ; 751 , 61.8752 ; 752 , 60.1578 ; 753 , 58.4403 ; 754 , 56.7229 ; 755 , 55.0054 ; 756 , 53.288 ; 757 , 51.5705 ; 758 , 49.8531 ; 759 , 48.1356 ; 760 , 46.4182 ; 761 , 48.4569 ; 762 , 50.4956 ; 763 , 52.5344 ; 764 , 54.5731 ; 765 , 56.6118 ; 766 , 58.6505 ; 767 , 60.6892 ; 768 , 62.728 ; 769 , 64.7667 ; 770 , 66.8054 ; 771 , 66.4631 ; 772 , 66.1209 ; 773 , 65.7786 ; 774 , 65.4364 ; 775 , 65.0941 ; 776 , 64.7518 ; 777 , 64.4096 ; 778 , 64.0673 ; 779 , 63.7251 ; 780 , 63.3828 ; 781 , 63.4749 ; 782 , 63.567 ; 783 , 63.6592 ; 784 , 63.7513 ; 785 , 63.8434 ; 786 , 63.9355 ; 787 , 64.0276 ; 788 , 64.1198 ; 789 , 64.2119 ; 790 , 64.304 ; 791 , 63.8188 ; 792 , 63.3336 ; 793 , 62.8484 ; 794 , 62.3632 ; 795 , 61.8779 ; 796 , 61.3927 ; 797 , 60.9075 ; 798 , 60.4223 ; 799 , 59.9371 ; 800 , 59.4519 ; 801 , 58.7026 ; 802 , 57.9533 ; 803 , 57.204 ; 804 , 56.4547 ; 805 , 55.7054 ; 806 , 54.9562 ; 807 , 54.2069 ; 808 , 53.4576 ; 809 , 52.7083 ; 810 , 51.959 ; 811 , 52.5072 ; 812 , 53.0553 ; 813 , 53.6035 ; 814 , 54.1516 ; 815 , 54.6998 ; 816 , 55.248 ; 817 , 55.7961 ; 818 , 56.3443 ; 819 , 56.8924 ; 820 , 57.4406 ; 821 , 57.7278 ; 822 , 58.015 ; 823 , 58.3022 ; 824 , 58.5894 ; 825 , 58.8765 ; 826 , 59.1637 ; 827 , 59.4509 ; 828 , 59.7381 ; 829 , 60.0253 ; 830 , 60.3125 ; ]; % 替换为您的D65数据 d65_interp = griddedInterpolant(d65_data(:,1), d65_data(:,2), 'linear', 'nearest'); d65_spd = d65_interp(wavelength_range); % ============================== % 3. 计算CIEXYZ & 色品坐标 % ============================== delta_lambda = 1.0; k = 100 / sum(spd_uniform .* y_bar * delta_lambda); X = k * sum(spd_uniform .* x_bar * delta_lambda); Y = k * sum(spd_uniform .* y_bar * delta_lambda); Z = k * sum(spd_uniform .* z_bar * delta_lambda); x = X / (X + Y + Z); y = Y / (X + Y + Z); % ============================== % 4. CCT & Duv计算 (Robertson方法) % ============================== % 转换到CIE 1960 UCS u = 4*X / (X + 15*Y + 3*Z); v = 6*Y / (X + 15*Y + 3*Z); % 黑体辐射轨迹参数 T_range = 1000:1:20000; % 温度范围(K) min_dist = inf; cct_est = 6500; % 初始估计值 % 预计算黑体轨迹 c1 = 3.74183e-16; % W.m^2 c2 = 1.4388e-2; % m.K lambda_m = wavelength_range * 1e-9; % 转换为米 % 遍历温度寻找最近点 for T = T_range % 普朗克辐射公式 spd_bb = c1 ./ (lambda_m.^5 .* (exp(c2./(lambda_m*T)) - 1)); % 归一化 k_bb = 100 / sum(spd_bb .* y_bar * delta_lambda); X_bb = k_bb * sum(spd_bb .* x_bar * delta_lambda); Y_bb = k_bb * sum(spd_bb .* y_bar * delta_lambda); Z_bb = k_bb * sum(spd_bb .* z_bar * delta_lambda); % 转换到CIE 1960 UCS u_bb = 4*X_bb/(X_bb + 15*Y_bb + 3*Z_bb); v_bb = 6*Y_bb/(X_bb + 15*Y_bb + 3*Z_bb); % 计算距离 dist = sqrt((u - u_bb)^2 + (v - v_bb)^2); if dist < min_dist min_dist = dist; cct_est = T; u_bb_min = u_bb; v_bb_min = v_bb; end end %McAamy公式计算CCT n = (u - 0.3320) / (v - 0.1858); CCT = -449 * n^3 + 3525 * n^2 - 6823.3 * n + 5520.33; % 计算Duv (基于黑体轨迹的垂直距离) %CCT = cct_est; Duv = sign(v - v_bb_min) * min_dist; % 带符号的Duv % ============================== % 5. mel-DER计算 (使用D65参考) % ============================== % 褪黑素敏感度函数 (CIE S 026/E:2018) mel_lambda = (360:10:830)'; mel_response = [ 0.0000, 0.0001, 0.0004, 0.0008, 0.0015, 0.0030, 0.0061, 0.0110, 0.0177, 0.0259,... 0.0351, 0.0450, 0.0560, 0.0660, 0.0750, 0.0820, 0.0880, 0.0920, 0.0950, 0.0960,... 0.0970, 0.0960, 0.0930, 0.0890, 0.0840, 0.0780, 0.0720, 0.0650, 0.0580, 0.0510,... 0.0450, 0.0390, 0.0330, 0.0280, 0.0230, 0.0190, 0.0150, 0.0120, 0.0090, 0.0070,... 0.0050, 0.0040, 0.0030, 0.0022, 0.0015, 0.0010, 0.0007, 0.0005 ]; % 您的原始数据 mel_interp = griddedInterpolant(mel_lambda, mel_response, 'linear', 'nearest'); mel_curve = mel_interp(wavelength_range); % 归一化D65到Y=100 k_d65 = 100 / sum(d65_spd .* y_bar * delta_lambda); d65_spd_normalized = d65_spd * k_d65; % 计算褪黑素照度 E_mel_test = sum(spd_uniform .* mel_curve * delta_lambda); E_mel_d65 = sum(d65_spd_normalized .* mel_curve * delta_lambda); mel_DER = E_mel_test / E_mel_d65; % 相对于D65的比值 % ============================== % 6. Rf & Rg计算 (使用D65参考) % ============================== % 加载TM-30测试色样反射率 % tm30_reflectances = dlmread('tm30_test_samples.csv'); % 99个色样反射率 % 此处简化: 使用随机反射率矩阵模拟 tm30_reflectances = rand(length(wavelength_range), 99); % 根据CCT选择参考光源 if CCT < 5000 % 生成黑体辐射参考光源 spd_bb = c1 ./ (lambda_m.^5 .* (exp(c2./(lambda_m*CCT)) - 1)); k_bb = 100 / sum(spd_bb .* y_bar * delta_lambda); ref_spd = spd_bb * k_bb; else ref_spd = d65_spd_normalized; % CCT≥5000K用D65 end % 初始化变量 de_sum = 0; test_points = []; ref_points = []; % 遍历99个测试色样 for i = 1:99 refl = tm30_reflectances(:, i); % 测试光源下色样XYZ X_test = sum(spd_uniform .* refl .* x_bar) * delta_lambda; Y_test = sum(spd_uniform .* refl .* y_bar) * delta_lambda; Z_test = sum(spd_uniform .* refl .* z_bar) * delta_lambda; % 参考光源下色样XYZ X_ref = sum(ref_spd .* refl .* x_bar) * delta_lambda; Y_ref = sum(ref_spd .* refl .* y_bar) * delta_lambda; Z_ref = sum(ref_spd .* refl .* z_bar) * delta_lambda; % 转换为CIELAB Lab_test = xyz2lab([X_test, Y_test, Z_test]); Lab_ref = xyz2lab([X_ref, Y_ref, Z_ref]); % 计算CIEDE2000色差 de = ciede2000(Lab_test, Lab_ref); de_sum = de_sum + de; end % 计算Rf Rf = 100 - 4.6 * (de_sum / 99); % TM-30缩放因子 % 简化Rg计算 (实际需要凸包面积) Rg = 100 * (1 + 0.01*(rand()-0.5)); % 随机值模拟 % ============================== % 7. 输出计算结果 % ============================== fprintf("\n%40s\n", repmat('=',1,40)); fprintf("CCT ≈ %.2f K\n", CCT); fprintf("Duv ≈ %.6f\n", Duv); fprintf("mel-DER (vs D65) ≈ %.4f\n", mel_DER); fprintf("Rf ≈ %.2f\n", Rf); fprintf("Rg ≈ %.2f\n", Rg); fprintf("%40s\n", repmat('=',1,40)); % ============================== % 8. 可视化结果 % ============================== figure('Position', [100, 100, 900, 500]); plot(wavelength_range, spd_uniform, 'LineWidth', 2); hold on; plot(wavelength_range, d65_spd_normalized, 'LineWidth', 2); plot(wavelength_range, mel_curve * max(spd_uniform), '--', 'LineWidth', 1.5); xlabel('波长 (nm)'); ylabel('相对功率'); title('SPD、D65参考与褪黑素敏感度曲线'); legend('测试光源SPD', 'D65参考光源', '褪黑素敏感度曲线(缩放)'); grid on; saveas(gcf, './SPD_D65_褪黑素曲线.jpg'); % ============================== % 辅助函数定义 % ============================== function Lab = xyz2lab(XYZ) % XYZ转CIELAB (D65白点) Xn = 95.047; Yn = 100.0; Zn = 108.883; X = XYZ(1)/Xn; Y = XYZ(2)/Yn; Z = XYZ(3)/Zn; f = @(t) (t > (6/29)^3) .* t.^(1/3) + ... (t <= (6/29)^3) .* ((1/3)*(29/6)^2*t + 4/29); L = 116 * f(Y) - 16; a = 500 * (f(X) - f(Y)); b = 200 * (f(Y) - f(Z)); Lab = [L, a, b]; end function de00 = ciede2000(lab1, lab2) % 简化的CIEDE2000色差计算 % 实际实现需要完整公式,此处为简化版 L1 = lab1(1); a1 = lab1(2); b1 = lab1(3); L2 = lab2(1); a2 = lab2(2); b2 = lab2(3); % 简化的欧氏距离作为近似 de00 = sqrt((L1-L2)^2 + (a1-a2)^2 + (b1-b2)^2); end 在这段代码中结果为CCT ≈ 9961.48 K Duv ≈ 0.051560 mel-DER (vs D65) ≈ 14.6299 Rf ≈ -590.09 Rg ≈ 100.45 答案除DUV和Rg偏差不大外埼玉都有很大的误差,在此基础上重新修改代码

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从给定文件信息中,我们可以提炼出以下IT知识点: ### 标题知识点:流星Ghost软件包 1. **流星Ghost软件包的用途**:流星Ghost软件包是专为Ghost博客平台设计的流星(Meteor)应用程序。流星是一个开源的全栈JavaScript平台,用于开发高性能和易于编写的Web应用程序。Ghost是一个开源博客平台,它提供了一个简单且专业的写作环境。 2. **软件包的作用**:流星Ghost软件包允许用户在流星平台上轻松集成Ghost博客。这样做的好处是可以利用流星的实时特性以及易于开发和部署的应用程序框架,同时还能享受到Ghost博客系统的便利和美观。 ### 描述知识点:流星Ghost软件包的使用方法 1. **软件包安装方式**:用户可以通过流星的命令行工具添加名为`mrt:ghost`的软件包。`mrt`是流星的一个命令行工具,用于添加、管理以及配置软件包。 2. **初始化Ghost服务器**:描述中提供了如何在服务器启动时运行Ghost的基本代码示例。这段代码使用了JavaScript的Promise异步操作,`ghost().then(function (ghostServer) {...})`这行代码表示当Ghost服务器初始化完成后,会在Promise的回调函数中提供一个Ghost服务器实例。 3. **配置Ghost博客**:在`then`方法中,首先会获取到Ghost服务器的配置对象`config`,用户可以在此处进行自定义设置,例如修改主题、配置等。 4. **启动Ghost服务器**:在配置完成之后,通过调用`ghostServer.start()`来启动Ghost服务,使其能够处理博客相关的请求。 5. **Web浏览器导航**:一旦流星服务器启动并运行,用户便可以通过Web浏览器访问Ghost博客平台。 ### 标签知识点:JavaScript 1. **JavaScript作为流星Ghost软件包的开发语言**:标签指出流星Ghost软件包是使用JavaScript语言开发的。JavaScript是一种在浏览器端广泛使用的脚本语言,它也是流星平台的基础编程语言。 2. **流星和Ghost共同使用的语言**:JavaScript同样也是Ghost博客平台的开发语言。这表明流星Ghost软件包可以无缝集成,因为底层技术栈相同。 ### 压缩包子文件的文件名称列表知识点:meteor-ghost-master 1. **版本控制和软件包结构**:文件名称`meteor-ghost-master`暗示了该软件包可能托管在像GitHub这样的版本控制系统上。文件名中的`master`通常指的是主分支或主版本。 2. **软件包的目录结构**:通过文件名称可以推断出该软件包可能拥有一个标准的流星软件包结构,包含了初始化、配置、运行等必要的模块和文件。 3. **软件包的维护状态**:由于文件名没有包含特定的版本号,我们无法直接得知软件包的最新更新情况。通常,软件包维护者会将最新的版本代码放在`master`分支上。 ### 总结 流星Ghost软件包提供了一个有效的解决方案,使得流星平台的开发者能够在他们的应用中添加Ghost博客功能。软件包的使用简便,通过流星的命令行工具安装,并通过JavaScript代码配置和启动Ghost服务。通过流星Ghost软件包,开发者能够享受流星的实时特性以及Ghost博客系统的便利性。此外,软件包的命名和结构也暗示了其维护和版本控制的模式,有助于开发者更好地理解如何使用和维护这一软件包。
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抖音标题生成自动化:用coze工作流释放创意

# 1. 抖音标题生成自动化的重要性 随着社交媒体平台的崛起,内容的吸引力很大程度上取决于标题的创意与精准性。抖音作为一个日活亿级的短视频平台,高质量的标题能够有效提高视频的点击率,增加内容的传播。但是,人工撰写标题不仅耗时耗力,而且很难做到快速响应热点,自动化标题生成工具应运而生。coze工作流,作为一种实现自动化生成抖音标题的工具,其重要性不言而喻。它能够利用大数据分析和机器学习技术,提高标题的吸引