神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用研究1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在環(huán)境感知中的應(yīng) 用 對環(huán)境 的感 知 ，環(huán)境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環(huán)境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環(huán)境，在滿足 精度要求 的情況下，必定要占用大量的內(nèi)存，并且采用柵 格法進(jìn)行路徑規(guī)劃，其計(jì)算量是相當(dāng)大的。Kohon~n自組織 神經(jīng)瞬絡(luò)為機(jī)器人對未知環(huán)境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一十自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其學(xué)習(xí)的結(jié) 果能體現(xiàn)出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實(shí)現(xiàn)數(shù) 據(jù)壓縮 。基于 網(wǎng)絡(luò) 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經(jīng)元 的 權(quán)向量來表示 自由空間，其方法是在 自由空間中隨機(jī)地選 取坐標(biāo)點(diǎn)xltl【可由傳感器獲得】作為網(wǎng)絡(luò)輸入，神經(jīng)嘲絡(luò)通 過對大量的輸八樣本的學(xué)習(xí)，其神經(jīng)元就會體現(xiàn)出一定的 分布形 式 學(xué)習(xí)過程如下：開 始時網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值隨機(jī)地賦值 ， 其后接下式進(jìn)行學(xué) 習(xí)： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神經(jīng)元 1在t時刻對 應(yīng)的權(quán)值 ；a(∽ 謂整系 數(shù) ； (『l網(wǎng)絡(luò)的輸八矢量；Ⅳ()：學(xué)習(xí)的 I域。每個神經(jīng)元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經(jīng) 元權(quán) 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的鄰域 (，) 可 以動 態(tài)地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經(jīng) 元數(shù)量 的選取取 決 于環(huán)境 的復(fù)雜度 ，如果神 經(jīng)元 的數(shù)量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結(jié)果會導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)穿過障礙物區(qū)域 如果節(jié)點(diǎn) 妁數(shù)量太大 ．節(jié)點(diǎn)就會表示更多的區(qū)域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節(jié)點(diǎn)是對整個 自由空間 的學(xué) 習(xí)，而不是 學(xué)習(xí)最 小框架空 間 。節(jié) 點(diǎn)的數(shù) 量可 以動態(tài) 地定義，在每個學(xué)習(xí)階段的結(jié)柬．機(jī)器人會檢查所有的路 徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物 ，就意味著沒有足夠的節(jié)點(diǎn) 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)來 重新學(xué) 習(xí) 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應(yīng)該采用較少的網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點(diǎn)升 始學(xué)習(xí)，逐步增加其數(shù)量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學(xué)習(xí)，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問 較大，就需要由二維結(jié)構(gòu)表示 。 采用Kohonen~沖經(jīng)阿絡(luò)表示環(huán)境是一個新的方法。由 于網(wǎng)絡(luò)的并行結(jié)構(gòu)，可在較短的時間內(nèi)進(jìn)行大量的計(jì)算。并 且不需要了解障礙物的過細(xì)信息．如形狀、位置等 通過 學(xué)習(xí)可用樹結(jié)構(gòu)表示自由空問的基本框架，起、終點(diǎn)問路 徑 可利用樹的遍 歷技術(shù)報(bào)容易地被找到 在機(jī)器人對環(huán)境的感知的過程中，可采用人】：神經(jīng)嘲 絡(luò)技術(shù)對 多傳 感器的信息進(jìn) 行融臺 。由于單個傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環(huán)境信息 ，因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機(jī)器凡的感知能力。 2 神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)在局部路徑規(guī)射中的應(yīng) 用 局部路徑 規(guī)刪足稱動吝避碰 規(guī)劃 ，足以全局規(guī)荊為指 導(dǎo) 利用在線得到的局部環(huán)境信息，在盡可能短的時問內(nèi)
標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能機(jī)器人 導(dǎo)航
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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)智能機(jī)器人的避障軌跡控制摘 要：利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的二級 BP網(wǎng)。模擬智能機(jī)器人的兩控制參數(shù)(左 、右輪速)間的函數(shù)關(guān)系。實(shí)現(xiàn)避 障軌跡為圓弧或橢圓弧的軌跡控制 。并且通過調(diào)整橢圓長、短軸大小。能實(shí)現(xiàn)多個及多層障礙物的避障控制．該方法 的突出特點(diǎn)是方法簡單、算法容易實(shí)現(xiàn) 。使機(jī)器人完成多個及多層避障動作時。不滯后于動態(tài)環(huán)境里其它機(jī)器人(障 礙物)位置的變化．在仿真實(shí)驗(yàn)中。取得了理想的效果． 關(guān)鍵詞；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)I多個及多層避障控制I橢圓軌跡1 弓I言(Introduction) 在機(jī)器人中，避障軌跡的生成是一個重要的問 題．對于不確定的動態(tài)環(huán)境下的實(shí)時避障軌跡生成， 是較為困難的．有關(guān)這方面的研究，目前已有許多方 法．一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被設(shè)計(jì)出來，產(chǎn)生實(shí)時的軌跡 生成．文獻(xiàn)113[23提供的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生的軌跡 生成僅能處理在靜態(tài)環(huán)境下及假設(shè)空間中沒有障礙 物的情況．[3]提供的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能為智能機(jī)器 人產(chǎn)生導(dǎo)航的避障軌跡，然而模型在計(jì)算上相當(dāng)復(fù) 雜．文獻(xiàn)[43提供了Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能在動 態(tài)環(huán)境下產(chǎn)生時實(shí)的避障軌跡生成，并在文獻(xiàn)[5] 中，嚴(yán)格證明了因該方法生成的軌跡沒有遭受局部 極小點(diǎn)逃離問題．并且文獻(xiàn)[63用兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層疊 加起來，每層構(gòu)造相似于[43中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)．它是利 用第二層網(wǎng)絡(luò)來發(fā)現(xiàn)下一個機(jī)器人位置的無監(jiān)督模 型，然而它卻加倍了計(jì)算量，盡管文獻(xiàn)[4，6]提供的 方法能在動態(tài)環(huán)境下，產(chǎn)生時實(shí)避障軌跡，但都具有 較慢的運(yùn)動速度，在快速變化的環(huán)境下不能恰當(dāng)?shù)? 完成動作執(zhí)行，因?yàn)闄C(jī)器人要比較好地完成避障動 作，必須不能滯后于障礙物動作變化
標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能機(jī)器人
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基于ROK101007型藍(lán)牙模塊和TMS320C54x型DSP的家用醫(yī)療保健智能機(jī)器人設(shè)計(jì)摘要：未來社會將會越來越重視 醫(yī)療保健服務(wù) ，提 出一種新型智能機(jī) 器人 ，就其在數(shù)字化 家庭醫(yī)療 保健方面的應(yīng)用進(jìn)行模型設(shè)計(jì) ，并將藍(lán)牙技術(shù)應(yīng)用在智能機(jī)器人與醫(yī)療儀器和控制 PC的通信 中。 關(guān) 鍵 詞 ：數(shù)字化家庭 ；智能機(jī)器人 ；侍感器；藍(lán)牙技術(shù)；醫(yī)療保健 ；ROKl0l007；TMS320C54x 中 圖分 類號 ：R197．39 文獻(xiàn)標(biāo) 識碼 ：A 文章編 號 ：1006—6977(2006)02—0數(shù)字化家庭是未來智能小區(qū)系統(tǒng)的基本單元 。 所謂“數(shù)字化家庭”就是基于家庭內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)提供覆蓋 整個家庭的智能化服務(wù) ，包括數(shù)據(jù)通信、家庭娛樂 和 信息家電控制功能。 數(shù)字化家庭設(shè)計(jì) 的一項(xiàng)主要內(nèi)容是通信功能的 實(shí)現(xiàn) ，包括家庭 與外界的通信及家庭 內(nèi)部相關(guān)設(shè)施 之間的通信。從現(xiàn)在的發(fā)展來看，外部的通信主要 通過寬帶接入 Internet，而家庭 內(nèi)部的通信，筆者采 用 目前 比較具有競爭力的藍(lán)牙 (Bluetooth)無線接入 技術(shù)。 傳統(tǒng)的數(shù)字化家庭采用 PC進(jìn)行總體控制 ，缺 乏人性化。筆者根據(jù)人工情感的思想設(shè)計(jì)一種配備 多種外部傳感器的智能機(jī)器人 ，將此智能機(jī)器人視 作家庭成員，通過它實(shí)現(xiàn)對數(shù)字化家庭的控制。 本文主要就智能機(jī)器人在數(shù)字化家庭醫(yī)療保健 方面的應(yīng)用進(jìn)行模型設(shè)計(jì) ，在智能機(jī)器人與醫(yī)療儀 器和控制 PC的通信采用藍(lán)牙技術(shù) 。整個系統(tǒng) 的成 本較低 ，功能較為全面，擴(kuò)展應(yīng)用非常廣闊，具有極 大的市場潛力。 2 智能機(jī)器 人的總體設(shè)計(jì) 2．1 智能機(jī)器人的多傳感器 系統(tǒng) 機(jī)器人智能技術(shù) 中最為重要 的相關(guān)領(lǐng)域是機(jī)器 人 的多感覺系統(tǒng)和多傳感信息 的集成與融合【l1，統(tǒng) 稱為智能系統(tǒng)的硬件和軟件部分 。視覺 、聽覺、力覺、 觸覺等外部傳感器和機(jī)器人各關(guān)節(jié)的內(nèi)部傳感器信 息融合使用 ，可使機(jī)器人完成實(shí)時圖像傳輸、語音識 別 、景物辨別、定位 、自動避障、目標(biāo)物探測等重要功 能；給機(jī)器人加上相關(guān)的醫(yī)療模塊(CCD、CAMERA、 立體麥克風(fēng) 、圖像采集卡等 )和專用醫(yī)療傳感器部 件 ，再加上 醫(yī)療專家系統(tǒng)就可以實(shí)現(xiàn)醫(yī)療保健和遠(yuǎn) 程 醫(yī)療監(jiān)護(hù)功能。智能機(jī)器人的多傳感器系統(tǒng)框圖 如 圖 1
標(biāo)簽： rok101007 藍(lán)牙 智能機(jī)器人
上傳時間： 2022-02-15
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隨著 Internet日益廣泛的應(yīng)用，其規(guī)模也越來越大，通信流量也迅速增長，這就迫使其傳輸平臺向更高的通信帶寬方向發(fā)展，因此，建設(shè)高速度，高寬帶的骨干網(wǎng)就顯得十分必要合理高效的路由選擇方式不僅可以保障全網(wǎng)的正常運(yùn)行，還能夠提高網(wǎng)絡(luò)的接通率，而將 Internet網(wǎng)的接通率提高，既可以盡量避免交換機(jī)不堪重負(fù)甚至崩潰的情況，又能降低網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)營成本。提高網(wǎng)絡(luò)的接通率相當(dāng)大的程度上依賴于路由選擇策略的改變，因此，TCP/IP網(wǎng)的動態(tài)路由選擇問題變得越來越重要。螞蟻算法能夠有效地選擇一條最優(yōu)路徑，但忽視了實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中的另外一個問題：最優(yōu)路徑一旦形成，所有的數(shù)據(jù)都從最優(yōu)路徑傳輸，這樣一來，處于該路徑上的路由器，尤其是在骨干網(wǎng)絡(luò)中心節(jié)點(diǎn)（即多條路徑交匯處）的路由器將承受巨大的數(shù)據(jù)傳輸量，因而很容易造成“瓶頸”現(xiàn)象目前采用的一個辦法是在骨干網(wǎng)絡(luò)中心節(jié)點(diǎn)處設(shè)置交換容量達(dá)到或超過千兆比特級的，具有高密度高速端口的核心路由器來擴(kuò)展帶寬和提高數(shù)據(jù)傳送速度以達(dá)到解決骨干網(wǎng)絡(luò)中心節(jié)點(diǎn)處的數(shù)據(jù)擁塞的目的，但這樣大大提高了網(wǎng)絡(luò)成本，并且無法解決最優(yōu)路徑上非核心路由器（又名接入路由器）上的數(shù)據(jù)擁塞問題。根據(jù)上述問題，本文提出一種對螞蟻算法的改進(jìn)方法一基于核心路由器的螞蟻算法：在骨干網(wǎng)絡(luò)的各核心路由器上相互發(fā)送螞蟻尋找各核心路由器之間的最優(yōu)路徑，這樣可比傳統(tǒng)螞蟻算法通過讓“螞蟻”周游整個網(wǎng)絡(luò)后來尋找最優(yōu)路徑要快很多方面，該算法通過對最優(yōu)路徑上，在各個核心路由器之間的非核心路由器設(shè)置上下限兩個闊值。當(dāng)某個非核心路由器A上的數(shù)據(jù)流量達(dá)到上限闕值時表明該路由器即將處于擁塞，這時，它鄰近的核心路由器將A看成是一個“障礙物”，利用螞蟻算法能夠繞過障研物尋找最優(yōu)路徑的特點(diǎn)，可以在這兩個核心路由器之間重新尋找一條不包括路由器A在內(nèi)的“次優(yōu)”路徑，這樣后續(xù)的數(shù)據(jù)將從“次優(yōu)”路徑傳輸以達(dá)到對A路由器進(jìn)行分流，經(jīng)過一段時間分流后，當(dāng)數(shù)據(jù)流量下降到下限綢值時，就可以重新啟動原最優(yōu)路徑，從而達(dá)到了既分流又采用最優(yōu)路徑傳輸?shù)哪康?/p>
標(biāo)簽： 螞蟻算法
上傳時間： 2022-03-10
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智能家居體驗(yàn)館建設(shè)方案.pdf智能家居體驗(yàn)館建設(shè)方案 一、前言 1．背景 隨著科技的不斷發(fā)展，高校教學(xué)的不斷改進(jìn)，目前高校實(shí)驗(yàn)教學(xué)方面，不再像以往 那樣，只需要實(shí)驗(yàn)箱，實(shí)驗(yàn)平臺等實(shí)驗(yàn)設(shè)備，而是需要與實(shí)際體驗(yàn)場館配合使用，開展 教學(xué)，本系統(tǒng)采用了智能家居系統(tǒng)采用了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、嵌入式技術(shù)、Zigbee 技術(shù)、自 動控制、網(wǎng)絡(luò)通訊、無線通訊、視頻處理等多項(xiàng)先進(jìn)技術(shù)，將各種家居智能化功能輕松 的融合成一個整體，是家居智能化的完整解決方案，將使您正真享受到高科技為我們帶 來的舒適、愜意、時尚的現(xiàn)代化數(shù)字生活。 智境系統(tǒng)、定位系統(tǒng)、照明控制系統(tǒng)、中央控制系統(tǒng)、遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)。本方案以應(yīng) 用技術(shù)最全面、學(xué)能家居體驗(yàn)館系統(tǒng)涵蓋八大子系統(tǒng)：家電控制系統(tǒng)、安防系統(tǒng)、門禁 系統(tǒng)、家居環(huán)境系統(tǒng)、定位系統(tǒng)、照明控制系統(tǒng)、中央控制系統(tǒng)、遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)。本方 案以應(yīng)用技術(shù)最全面、學(xué)習(xí)開發(fā)最方便、操作最簡單、體驗(yàn)效果最舒適為設(shè)計(jì)目標(biāo)，在 提供全方位功能的前提下，為老師、同學(xué)提供最全面的技術(shù)支持。 2．智能家居體驗(yàn)館定位 伴隨物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)風(fēng)靡全球的熱潮，我公司采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、嵌入式技術(shù)、無線傳輸 技術(shù)、傳感器技術(shù)等當(dāng)前熱門技術(shù)，研發(fā)出智能家居實(shí)訓(xùn)平臺，并推出智能家居體驗(yàn)館 與智能家居實(shí)訓(xùn)平臺結(jié)合使用的實(shí)施方案。致力于改變高校人才培養(yǎng)現(xiàn)狀，幫助高校完 善培養(yǎng)計(jì)劃。 3．高等學(xué)校人才培養(yǎng)現(xiàn)狀 近幾年，隨著全球計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展，電子、傳感器、工控、通訊、網(wǎng)絡(luò)、生 物科學(xué)快速發(fā)展，并且以人工智能為代表呈現(xiàn)出多學(xué)科交叉應(yīng)用趨勢。為了適應(yīng)科學(xué)技 術(shù)的高速發(fā)展，為了提高產(chǎn)品競爭力，企業(yè)對畢業(yè)生的要求越來越高，但是畢業(yè)生的實(shí) 踐經(jīng)驗(yàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足企業(yè)的要求。造成教育與企業(yè)需求脫節(jié)的主要原因有： 第一，企業(yè)不僅需要畢業(yè)生具有較深的理論修要，更青睞具有綜合實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、有較
標(biāo)簽： 智能家居
上傳時間： 2022-03-11
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智能家居燈光控制系統(tǒng).pdf1.系統(tǒng)功能 ? 商場燈光區(qū)域化管理。 ? 燈光遠(yuǎn)程手自動開關(guān)，減少人工工作量，提高工作效率。 ? 可設(shè)定燈光開關(guān)時間，減少不必要的能耗。 ? 強(qiáng)電弱電分離，減少不安全因素。 ? 可根據(jù)需要擴(kuò)展控制模塊和燈具。 2.系統(tǒng)組成 本地部分 采集控制模塊：eIMB3602 嵌入式可編程工業(yè)主板； 數(shù)據(jù)遠(yuǎn)傳設(shè)備：GPRS-5-232/485 無線數(shù)傳終端； 中繼器：每 500 米安裝一個，數(shù)量根據(jù)實(shí)際需求配備。 控制室部分 服務(wù)器：ePC3602 嵌入式工控機(jī)； 配套軟件：IOTMonitor 物聯(lián)網(wǎng)信息監(jiān)控軟件一套，安裝于 ePC3602 嵌入式工控 機(jī)。
標(biāo)簽： 智能家居 控制系統(tǒng)
上傳時間： 2022-03-11
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準(zhǔn)確量化和預(yù)測陸地生態(tài)系統(tǒng)碳水通量對于理解陸氣間相互作用，預(yù)測未來氣候變化和控制溫室效應(yīng)具有重要意義。通量觀測和模型模擬是目前研究碳水通量的兩種主要方法。通量觀測精度較高，但觀測范圍局限、站點(diǎn)分布不均勻，易受環(huán)境影響，難以區(qū)域擴(kuò)展；模型模擬可實(shí)現(xiàn)不同尺度參量估算，但由于理想化假設(shè)、模型參數(shù)和驅(qū)動數(shù)據(jù)等限制，導(dǎo)致其模擬結(jié)果往往與真實(shí)值存在較大偏差。模型-數(shù)據(jù)融合方法主要是通過參數(shù)估計(jì)和數(shù)據(jù)同化兩種技術(shù)集成觀測和模型信息，建立兩者相互制約調(diào)節(jié)的優(yōu)化關(guān)系，以提高模型結(jié)果與真實(shí)值之間的匹配程度。基于該思路，本研究在地面觀測數(shù)據(jù)、遙感衛(wèi)星資料以及相關(guān)氣候環(huán)境數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，重點(diǎn)突破全球動態(tài)植被模型（Lund-Potsdam-Jena Dynamic Globa Vegetation Model.LPJ-DGVM）敏感參數(shù)優(yōu)化方法，獲取適宜中國的參數(shù)化方案：在此基礎(chǔ)上，引入數(shù)據(jù)同化算法，將遙感衛(wèi)星產(chǎn)品信息與模型相融合，在模擬過程中不斷校正原有模型模擬軌跡，提高模型適用性。將以上改進(jìn)的模型推廣至中國區(qū)域，實(shí)現(xiàn)對20002015年中國地區(qū)總初級生產(chǎn)力（Gross Primary Productivity GPP）和敬發(fā)（Evapotranspiration，ET的空間格局模擬及分析。主要結(jié)論如下1）將LP」DGwM中所選出的22個可調(diào)參數(shù)（涉及光合、呼吸、水平衡異速生長、死亡、建立以及土壤和掉落物分解共七個作用領(lǐng)域）在各自取值范圍內(nèi)隨機(jī)獲得不同的參數(shù)組合，結(jié)果表明22個參數(shù)可引起GPP和ET模擬結(jié)果產(chǎn)生較大的不確定性，尤其集中在生長季。所有站點(diǎn)GPP相對不確定性（Relative Uncertainty，RU）基本保持在09-1.25之間，不具有明顯的年際變異性：ET相對不確定性RU月變化趨勢明顯，且基本處于0.5以下，明顯低于GPP，說明所篩選的22個參數(shù)對GP模擬產(chǎn)生的影響更為顯著。
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)融合
上傳時間： 2022-03-16
上傳用戶：shjgzh
本文件為arduino創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)教程與示例代碼
標(biāo)簽： arduino 物聯(lián)網(wǎng)
上傳時間： 2022-03-24
上傳用戶：aben
用于4G通信模塊設(shè)計(jì)，適合物聯(lián)網(wǎng)，資料齊全。資料說明見圖：
上傳時間： 2022-04-05
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內(nèi)容簡介 全書由“幾何光學(xué)”、“像差理論”和“光學(xué)設(shè)計(jì)”這三個相對獨(dú)立而又相互聯(lián)系的部分所構(gòu)成。*部分是“幾何光學(xué)”，包括高斯光學(xué)的基本內(nèi)容以及光束限制與光能計(jì)算、光線的光路計(jì)算等；第二部分是“像差理論”，該部分系統(tǒng)地講述了像差概念和現(xiàn)象、常用校正手段、初級像差理論、波像差的基本概念及其與幾何像差、波面檢測的關(guān)系；第三部分是“光學(xué)設(shè)計(jì)”，包括經(jīng)典光學(xué)系統(tǒng)原理、特殊(現(xiàn)代)光學(xué)系統(tǒng)的原理與設(shè)計(jì)特點(diǎn)、特殊面形在光學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用、像質(zhì)評價(jià)和光學(xué)系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)、光學(xué)系統(tǒng)工程圖紙畫法等內(nèi)容，有利于學(xué)生把握光學(xué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的全過程，并了解現(xiàn)代光學(xué)新動態(tài)，拓寬知識面。目 錄第一部分 幾何光學(xué) 第1章 幾何光學(xué)的基本概念和基本定律 1.1 發(fā)光點(diǎn)、光線和光束 1.2 光線傳播的基本定律、全反射 1.3 費(fèi)馬原理 1.4 物、像的基本概念和完善成像條件 1.5 幾何光學(xué)基本定律回顧：歸納和演繹 第2章 球面和球面系統(tǒng) 2.1 概念與符號規(guī)則 2.2 單個折射球面成像 2.3 反射球面 2.4 共軸球面系統(tǒng) ...第二部分 像差理論 第7章 幾何像差 7.1 球差 7.2 單個折射球面的球差特征 7.3 軸外像差概述 7.4 正弦條件與等暈條件 7.5 彗差 7.6 像散和像面彎曲 7.7 畸變 7.8 位置色差 7.9 倍率色差 7.10 應(yīng)用舉例 ... 第三部分 光學(xué)設(shè)計(jì) 第12章 典型光學(xué)系統(tǒng) 12.1 眼睛 12.2 放大鏡 12.3 顯微鏡與照明系統(tǒng) 12.4 望遠(yuǎn)鏡系統(tǒng) 12.5 攝影光學(xué)系統(tǒng) 12.6 放映系統(tǒng) .....
標(biāo)簽： 幾何光學(xué)
上傳時間： 2022-04-13
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