OFN技术原理介绍: Optical Finger Sensor (OFN)其实是光电鼠标的衍生与微小化的应用；原理是Sensor内部IR LED 发出红外光，通过菱镜折射穿过IR Filter后，照射到手指上，并把影像经过光学透镜，传到CMOS Sensor成像。接着利用内部专用的DSP(数字微处理器)来分析影像特征值在不同时间点的差异性，来判断移动的方向和距离，从而完成定位。OFN由于有较高的定位精度，模块轻薄化,与现有鼠标的习惯类似的特性，所以应用范围非常大，包括Smart Phone、MP4/MP3、MID、遥控器、笔记型计算机等相关产品上。 OFN传感器方案介绍: 该光查找导航传感器基于Avago 公司的ADBS-A320（ADBS-A320数据手册）芯片设计，采用了新的低功耗架构和自动功率管理模式，适合高达15ips的高速运动的检测。由于集成了振荡器和LED，从而使外接元件最小化。自调整帧速以得到最佳性能，可选择分辨率250, 500, 750, 1000 和1250 cpi，运动检测和查找检测引脚输出，双电源2.8V/1.8V或单电源2.8V供电。主要用于查找输入设备，移动设备，综合输入设备和以电池为能源的输入设备。 ADBS-A320特点: 低功耗架构 表面贴装技术 (SMT) 设备 自动调节型省电模式，以便延长电池续航时间 进行高达 15ips 的高速运动检测 自动调节型帧速率，支持最佳性能 运动检测引脚输出 手指检测引脚输出 内部振荡器--无需时钟输入 可选择 250、500、750、1000 和 1250 cpi 分辨率 可选择 2.8V / 1.8V 双电源供电或 2.8V 单电源供电 可选择 2.8V 或 1.8V 标称输入/输出电压 串行外设接口 (SPI) 或双线接口 (TWI) 采用集成式板上芯片工艺封装 870nm 波长的 LED OFN手持演示板架构图 原理图部分展示: 应用 手指输入装置 移动设备 整合型输入设备 电池供电型输入设备 附件内容包括: ADBS-A320数据手册（英文）； 该OFN传感器方案原理图PDF档（基于微控制器MPS430F1222IPW芯片SPI通讯控制设计）； 参考设计（增量式光电编码器计数器verilog程序和基于STM32的C程序）；

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光场成像光谱仪是一种快照式成像光谱技术，这种技术的核心优势在于能够通过单次曝光获取目标的二维图像数据和一维光谱数据，从而显著减少了对动态目标进行成像时所需的时间。相比于传统成像光谱技术，光场成像光谱技术避免了因目标动态变化导致的空间维或时间维扫描过程中产生的几何影像模糊和光谱混叠的问题，从而在数据信息质量和信息应用效果方面具有明显的优势。 成像光谱技术广泛应用于航天航空遥感、工业、农业、生物医药、物质分析与分类、宇宙与天文探测、环境与灾害监测、大气探测以及军事应用等领域。在动态目标追踪和检测中，光场成像光谱技术因其能够快速捕捉目标信息的特性，尤其显示出其优越性。这项技术通过光学手段获取目标光场辐射在成像系统内的二维空间分布信息和二维方向信息，再利用特定的信息处理方法进行计算处理，从而实现在较大景深范围内的连续对焦目标图像。 文章中提到的基于微透镜阵列和滤光片阵列的光场光谱成像系统，是光场成像技术的一个重要发展方向。通过在光场相机的光瞳位置处放置滤光片阵列或线性渐变滤光片，能够在一个曝光时间内获取目标的多种特性信息或多光谱图像。这种方法相比于传统成像光谱技术更为高效，因为它不需要对目标进行多维扫描，大大减少了数据获取时间。 文章的主要内容集中在对基于微透镜阵列和滤光片阵列的光场光谱成像系统的研究。研究者建立了目标辐射的光谱信息在成像系统的完整传输过程模型，并建立了探测器像元获取目标辐射光谱信息的过程和数理模型。这一研究为基于光场成像技术的仿真模拟提供了坚实的基础，并通过仿真流程生成了光场光谱仿真图像，进一步重构出了目标场景的光谱数据立方体。 文章中所提的研究成果，为实现光场成像光谱仪的仿真模拟提供了重要的理论和实践基础，有助于推动光场成像技术在更多领域的应用和发展。同时，这一技术的不断完善和发展，也将进一步提升在动态目标检测与追踪方面的性能，对于相关领域的研究和应用有着积极的推动作用。此外，文章还特别指出，这一研究得到了高等学校博士科学点专项科研基金的支持，说明了其在学术研究方面的认可和重视。 关键词中提到的成像光谱技术、光场成像、计算光学和滤光片阵列，都是当前图像处理和光谱分析领域的热点技术。这些技术的发展和应用，对于未来图像采集、处理和分析技术的进步具有重要的意义。 光场成像光谱仪成像模型及仿真是当前科技领域的一个前沿研究课题，其研究成果不仅可以促进光场成像技术的发展，还对相关领域的科研工作产生重要影响。随着技术的不断进步和研究的深入，预计光场成像光谱技术将在未来展现出更广泛的应用前景。

内容概要：本文详细介绍了基于MATLAB/Simulink平台构建的光伏并网逆变器低电压穿越(LVRT)仿真模型。该模型采用了Boost升压电路与NPC三电平逆变器相结合的拓扑结构，支持SVPWM调制和正负序分离控制。文中深入探讨了各个关键组件的工作原理及其在Simulink中的具体实现方法，如电压跌落检测逻辑、中点平衡控制、正负序分离控制以及锁相环(PLL)优化。此外，还提供了针对不同MATLAB版本的注意事项和技术细节。 适用人群：从事电力电子、新能源发电领域的研究人员和工程师，特别是对光伏并网逆变器低电压穿越技术感兴趣的读者。 使用场景及目标：本模型主要用于研究和验证光伏并网逆变器在电网电压骤降情况下的性能表现，帮助工程师理解和优化LVRT功能的设计。通过该模型可以模拟不同的电网故障条件，评估逆变器的响应特性，从而提高系统的稳定性和可靠性。 其他说明：该模型适用于MATLAB 2018及以上版本，在2020b版本中仿真速度更快。实际应用中需要注意中点电压波动等问题，并预留足够的硬件裕度。

2.7空间环境影响 影响产品性能的因素 温度 力学（振动、冲击） 湿度 污染 冷焊 辐射 对于空间环境使用的光学遥感器来讲，在设计过程中，这些影响因素应该多次被考虑，而对于特殊环境的特殊因素，设计时需要重点考虑。下面简要讨论每一种有关的因素。 月尘（嫦娥三号） 核辐射（嫦娥三号）

手册所提供的命令是所有OptiXstar ONU产品类型命令全集，部分命令仅能够在部分产品类型上执行成功；对于不支持的命令执行成功或者失败， 不会对系统的业务和功能造成影响。 本命令参考介绍了OptiXstar ONU设备的所有命令，包括命令功能、命令格式、参数说明、使用指南、使用实例和输出说明等内容。 本命令参考可以帮助用户了解命令行的使用，并且指导用户进行相关命令行操作。

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MATLAB实现基于NSGA-II的水电-光伏多能互补系统协调优化调度模型,MATLAB代码：基于NSGA-II的水电-光伏多能互补协调优化调度 关键词：NSGA-II算法 多目标优化 水电-光伏多能互补 参考文档：《自写文档》基本复现； 仿真平台：MATLAB 主要内容：代码主要做的是基于NSGA-II的水电-光伏互补系统协调优化模型，首先，结合水电机组的运行原理以及运行方式，构建了水电站的优化调度模型，在此基础上，进一步考虑光伏发电与其组成互补系统，构建了水-光系统互补模型，并采用多目标算法，采用较为新颖的NSGA-II型求解算法，实现了模型的高效求解。 ,基于NSGA-II的多目标优化; 水电-光伏多能互补; 协调优化调度; 水电光伏系统模型; 优化求解算法; MATLAB仿真。,基于NSGA-II算法的水电-光伏多能互补调度优化模型研究与应用

内容概要：本文详细介绍了利用OpenCV的光流特性提取技术进行人脸微表情识别的工程项目。首先解释了光流的基本概念及其在OpenCV中的实现方式，接着阐述了如何从连续视频帧中计算光流，进而提取面部特征。随后讨论了基于这些特征使用机器学习或深度学习模型对微表情进行分类的方法，并提供了相关代码示例。最后提到了所使用的两个重要数据集SAMM和CAS(ME)2，它们对于训练和测试模型至关重要，但需要经过申请流程才能获取。此外还强调了遵守使用条款的重要性。 适合人群：对计算机视觉、人脸识别感兴趣的开发者和技术爱好者，尤其是那些想要深入了解光流特性和微表情识别的研究人员。 使用场景及目标：适用于希望通过实际案例掌握OpenCV光流特性提取技术和人脸微表情识别的应用场景，如安防监控、人机交互等领域。目标是让读者能够独立完成类似的项目开发。 其他说明：文中提供的代码片段可以帮助初学者更好地理解和实践相关技术，同时提醒读者注意数据集的合法获取途径。

华为HN8546Q光猫S270降级版本：HWTC_HN8546Q_11AB.A_V3R019C20S222