一、给MAX1916加亮度调节电路（论文文献综述）
彭波[1]（2010）在《基于Elman神经网络和聚类算法的颜色识别研究》文中研究指明颜色的测量和控制,尤其是色差的评定是科学研究和生产中经常遇到的问题。为了不断地适应实际工业生产的需求,要求能够对色样颜色进行准确测量并对其色差进行科学的评价,使其评价结果能够更贴切地反映色样间的颜色视觉差异,从而正确地判别产品的颜色质量,并能够由此达到对生产过程科学有效的控制。论文采用OPB780颜色传感器结合Elman神经网络和聚类算法对颜色识别进行了系统研究,取得如下进展:（1）介绍了物体和颜色的相互关系及相关颜色理论,分析了颜色测量的原理,讨论了颜色的三刺激值和色度值的转换、RGB颜色空间至CMYK颜色空间的互换。（2）分析了OPB780颜色传感器的工作原理和特性,设计了以单片机AT89C51为核心测量单元的外围辅助测量电路;考虑到对测量后数据显示的快速和稳定,设计了以PL2303芯片为核心的虚拟串口电路计算机显示方案。（3）根据OPB780颜色传感器的感光特性设计了光源补偿电路和数据采集暗室;根据白平衡原理和单片机频率测量原理,编制了颜色测量KeilC51软件程序。根据设计好的电路和软硬件测量出了2200个训练色卡样本和39个测试色卡样本的R、G、B、C频率值。（4）提出了基于Elman神经网络用于颜色识别的研究方法,通过对输入数据的归一化处理,并经过多次网络节点的测试调整,选取颜色识别效果最好的网络结构。在最终的色差聚类算法上,采用改进的K-means聚类算法:以黑蓝绿青红紫黄白八种常见颜色的RGB值为聚类中心点,聚类准则利用CIE1976Lab均匀颜色空间及色差公式,并按照色差最小原则确定出同这8个中心的聚类。通过2200个训练颜色样本数据和39个测试颜色样本数据用于色差聚类的试验结果表明,所构建的Elman神经网络具有良好效果,达到预期目的。
曾德友[2]（2008）在《太阳能LED照明管理控制芯片的研究与设计》文中指出太阳能光伏发电的能源来源于取之不尽,用之不竭的太阳能。太阳能发电不会给空气带来污染,不破坏生态,同时又具有在自然界不断生成,并得到有规律的补充的特点,是可再生的清洁绿色能源,也不会导致"温室效应"和全球性气候变化,因而充分利用太阳能有利于保持人与自然的和谐相处[1]。LED太阳能光伏照明,是其中一个重要的应用领域。而大功率LED用于一般照明是本世纪的新课题,其节能、安全、长寿命的综合优势将引发下一轮照明产业的革命。本文主要研究光伏发电系统管理控制芯片的设计问题。针对太阳能光伏发电系统的特点,和当前应用中,对它的管理大多都是用控制器以及一些分立的芯片组成组成的管理控制系统。为了节省成本,减少系统的复杂性,本文将系统的控制管理以及驱动控制集成在单一芯片内,从而实现对外部负载的控制和驱动和实现设计优化的目的。根据光伏发电系统的工作方式,此设计包括充放电管理与保护和LED的驱动控制。对于太阳能光伏发电系统的设计来说,重点在于充放电控制电路。充放电控制器必须具备以下几个特点:1.蓄电池正常充电; 2、防反充电控制;3、防过充电控制;4、防过放电控制;5、温度补偿等。只有具有以上功能的控制器,才能保障光伏发电系统运行正常。大功率LED要用于一般照明必须解决电源变换的问题。高电压驱动LED要解决降压问题,由于高电压驱动一般是由普通蓄电池供电,可能会用到比较大的功率,也应该有尽量低的成本。而变换器的最佳电路结构是串联开关降压电路。本文分析了光伏发电系统的工作原理和充放电管理控制特点以及PWM控制模式的驱动电路结构,分块设计了芯片内部各主要功能模块,包括基准电路、振荡器电路、睡眠控制电路,恒流恒压控制电路,负载短路检测电路,软启动电路,欠压检测电路等。给出了所有的晶体管级电路图,各功能块都经过了Cadence的Spectre仿真软件的模拟,结果也一并给出。本课题采用上华的CSMC 0.6μm的CMOS高压工艺,通过仿真表明,电路正常工作,充电器的各项指标均在定义的电气指标范围之内。
Michael Krickl[3]（2004）在《LED应用》文中研究说明
方佩敏[4]（2003）在《给MAX1916加亮度调节电路》文中研究指明 MAX1916是一个可驱动三个白色LED的集成电路,其典型应用电路如图1所示。图中V+为电源电压（2.5V5.5V）,VCTRL为控制电压（1.8V～5.5V）,LED1～LED3为接三个白色LED的阴极端,SET为接设定LED电流的RSET端,EN为控制器件工作（加>2.5V电压）或关闭（加<2.2V电压）的控制端。器件为6管脚SOT-23封装,尺寸极小,电路也十分简单。
二、给MAX1916加亮度调节电路（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、给MAX1916加亮度调节电路（论文提纲范文）
（1）基于Elman神经网络和聚类算法的颜色识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 颜色测量相关技术的发展概况 |
| 1.2.1 颜色测量的分类 |
| 1.2.2 颜色传感器技术的发展 |
| 1.2.3 颜色测量仪器的发展概况 |
| 1.2.4 通用的聚类方法 |
| 1.3 课题的提出及研究内容 |
| 第二章 颜色基本概念及颜色空间表示 |
| 2.1 物体与颜色的关系 |
| 2.1.1 物体与颜色的分类 |
| 2.1.2 彩色物体与选择性吸收 |
| 2.1.3 影响物体颜色的因素 |
| 2.2 三原色理论 |
| 2.3 颜色空间的表示 |
| 2.3.1 RGB 颜色空间 |
| 2.3.2 CMYK 颜色空间 |
| 2.3.3 1931CIE—XYZ 颜色系统 |
| 2.3.4 CIE 1976L*a*b*色差公式 |
| 2.3.5 RGB 颜色空间至 CMYK 颜色空间的互换 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 光电二极管与 OPB780 颜色传感器 |
| 3.1 光电二极管原理及特性 |
| 3.2 RGB 颜色传感器的颜色感应原理 |
| 3.3 OPB780 颜色传感器 |
| 3.3.1 OPB780 颜色传感器的工作原理及结构 |
| 3.3.2 OPB780 颜色传感器的工作性能 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 颜色测量系统的设计 |
| 4.1 颜色测量硬件设计 |
| 4.1.1 颜色测量系统单片机控制电路 |
| 4.1.2 颜色测量系统显示电路 |
| 4.1.3 OPB780 颜色传感器光源补偿设计 |
| 4.2 颜色识别基本原理及程序设计 |
| 4.2.1 白平衡 |
| 4.2.2 单片机频率测量原理 |
| 4.2.3 颜色识别流程 |
| 4.3 色卡集及数据的采集 |
| 4.3.1 实验步骤及色卡集测试条件 |
| 4.3.2 训练样本选择及采集 |
| 4.3.3 测试色卡集 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于 Elman 神经网络和聚类算法的颜色识别研究 |
| 5.1 Elman 神经网络的构建 |
| 5.2 特征向量的提取与归一化处理 |
| 5.3 Elman 神经网络结构参数的确定 |
| 5.4 K-means 聚类算法 |
| 5.4.1 原始 K—means 算法 |
| 5.4.2 改进的 K—means 算法色差聚类算法 |
| 5.5 神经网络训练和色差聚类的结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A (攻读硕士学位期间发表论文及 参与项目) |
| 附录B 2200个色卡采集频率值（部分） |
（2）太阳能LED照明管理控制芯片的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的背景和研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 充电知识介绍 |
| 1.2.1 充电方式简介 |
| 1.2.2 常规充电法 |
| 1.2.3 快速充电技术 |
| 1.3 蓄电池保护知识介绍 |
| 1.3.1 电流和温度对蓄电池充放电特性的影响 |
| 1.3.2 蓄电池充放电保护技术分析 |
| 1.3.3 蓄电池充放电保护的温度补偿 |
| 1.4 白光LED 特性简介 |
| 1.4.1 白光LED 作为照明光源的特点 |
| 1.4.2 LED 的其它主要特性 |
| 1.4.3 白光LED 的电学模型 |
| 1.5 白光LED 驱动技术 |
| 1.6 脉宽调制型 LED 驱动方式的分析 |
| 1.6.1 LED 在脉冲电流驱动下的工作特性 |
| 1.6.2 脉宽调制(PWM)的LED 驱动方式 |
| 1.7 后续章节安排 |
| 2 芯片整体设计 |
| 2.1 设计要求 |
| 2.2 顶层结构的搭建 |
| 2.3 充电模块 |
| 2.4 蓄电池充放电保护模块 |
| 2.5 LED 驱动模块 |
| 2.6 芯片的应用 |
| 3 芯片模块电路的设计 |
| 3.1 睡眠控制模块 |
| 3.2 运算放大器 |
| 3.3 误差比较器 |
| 3.4 基准电路 |
| 3.4.1 带隙基准电路的设计指标 |
| 3.4.2 带隙电路结构的选择和基本参数的确定 |
| 3.5 欠压模块 |
| 3.6 恒流恒压控制模块 |
| 3.6.1 Current_reg 模块 |
| 3.6.2 Voltage_reg 模块分析 |
| 3.7 电平转移 |
| 3.7.1 低电平转移0V 抑制电路 |
| 3.7.2 电平转换电路（二） |
| 3.8 负载短路检测 |
| 3.9 放电过流比较器 |
| 3.10 过流检测电路 |
| 3.11 软启动电路 |
| 3.12 振荡器电路 |
| 3.13 无源低通滤波器的设计 |
| 4 功能模块整体电路与仿真结果分析 |
| 4.1 充电模块仿真分析 |
| 4.2 保护功能模块仿真分析 |
| 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 |
四、给MAX1916加亮度调节电路（论文参考文献）
- [1]基于Elman神经网络和聚类算法的颜色识别研究[D]. 彭波. 长沙理工大学, 2010(05)
- [2]太阳能LED照明管理控制芯片的研究与设计[D]. 曾德友. 华侨大学, 2008(04)
- [3]LED应用[J]. Michael Krickl. 电子产品世界, 2004(03)
- [4]给MAX1916加亮度调节电路[J]. 方佩敏. 世界电子元器件, 2003(01)