Dynamic Semantic Routing in Sensor Network
Jingjing Zhu
Department of Computer Science
Rochester Institute of Technology
Rochester,NY,USA
jxz1642@https://www.doczj.com/doc/6610955894.html,
Nov.2004
Abstract
Power consumption constraints require task-speci?c queries in distributed sensor networks adopt ef?cient data-centric routing techniques.This paper proposes a routing method termed DSRT-Dynamic Semantic Routing tailored
for two types of sensor network queries.DSRT draws several parallels from the idea of making routing aware of the
underlying network semantics for as proposed by Madden for aggregate queries.DSRT reduces the communication
overhead and power consumption by reducing the number of sensor nodes required to participate in certain queries.
In most instances of sensor network deployment,we?nd that the sensory attribute values(e.g.light)often change
within a certain range of possible values.The queries on the other hand often request node participation based on a
physical range(e.g.all sensors located east of a particular region)It is possible to design a protocol that takes the
query range and the historical value change information into account to determine if a particular node or set of nodes
should participate in the query.In this paper we describe how DSRT?rst records a value range for sensory attributes
(say,light between100-200lumens).Later,whenever a range query requests information from sensor nodes whose
historical range is beyond that of the query predicates,the nodes will automatically not participate in the query.
1Introduction to Wireless Sensor Network Routing
Advance in micro-mechanic and computer engineering technology facilitates the development of small and disposable sensors with limited data processing and wireless communication capability.In large-scale sensor networks,each sen-sor collects and processes data in a distributed manner and collaborates with peers for data aggregation,which leads to environment and motion monitoring https://www.doczj.com/doc/6610955894.html,work routing is crucial to the ef?ciency of data communication therefore has the direct impact on the sensor network applications.In fact,there are various routing protocols proposed and deployed in the different network communication layers.Data-centric protocols work in the network layer of the communication stacks,which refers to that sources(sensor nodes)aggregate or consolidate data information they gath-ers before they relay the data to the destination.By assigning data property to each sensor node,the communication can be addressed only to a speci?c number of sensors.Here are three data-centric routing protocols:?Directed diffusion[3]–It introduces interest-a data structure to describe an events,attributes like event type, time stamp,location.Every node keeps an entry of all interests it ever see and gradient,a data structure to describe the path of the event occurrence,for example,could be data rate and neighbor nodes.Data propagation is determined by interest and gradient.Suppose node A wants to know something about event e,or say interest I,it then?oods the interest to all neighbors.Every neighbors/nodes then check their local interest and gradient cache to see if one of their interests matches the coming one.If so,send the interest to the neighbor which has the highest data rate in the gradient.Thus the request of the interest I gets propagating through the network.
The paper also talks about the path reinforcement,which refers to that sink enforces the path to neighbors with highest event data rate so that the sink gets the high quality data from high quality nodes.
?Information directed routing[4]For task-speci?c(e.g.,.some events)sensor networks,information directed rout-ing provides downstream(from sink to source)routing based on a new information model.The model formulates the measurement of information contribution using Kullback-Leibier divergence and Bayesian?ltering method.
For all neighbors,the model can calculate information distribution based on time and current belief without knowing the sensor data.Thus routing becomes a shortest path problem where weight of the edges is com-munication cost between two sensor nodes and communication cost includes additive information contribution of current path(as the information contribution is state-dependent,so the present path contribution need to be taken into account).
?Rumor routing[6]–improves the ef?ciency of upstream routing(from source to sink)by eliminating?ooding messages.Supposing there is some event happening inside the networks,instead of all the nodes witness the events?ood messages,an agent which is a long-live packet keeps list of all events and travels around the network to propagate information happening inside the networks,instead of all the nodes witnessing the events and?ooding messages,an agent which is a long-live packet,keeps list of all events and travels around the network to propagate information.
1.1Semantic Routing Tree in Sensor Network
Traditional ad-hoc routing in sensor networks build up a routing tree like this:A query request starts from root and broadcasts to other nodes.If any node is close enough to the root to hear the message,it will assign its level(here is 1)and its parent(the root)and then propagate the message down to the other nodes.Thus,any other node hears this message will assign its level to be2and parent to be the message sender.So on and so forth until the last node gets the request.The whole routing tree is setup.There are scenarios that a node may hear more than one messages at a time, thus it will select the parent according to the link quality[5].This method makes it possible that all the nodes could get the request from the root no matter how far it is from the root and the result will be routed up to the root in the same way.[5]In order to ef?ciently disseminate the query into networks,Madden[7]put forwards SRT(Semantic Routing Tree),which attaches the query processing properties to the routing tree algorithm.Suppose there is a query like what it is in the picture,a user wants to know the light value where sensor nodes locate between3and7in x coordinate. Traditional routing tree will?ood the request to all?ve nodes.However it’s reasonable to not send the request to nodes 2and5since their x values are out of the requested range.SRT circumvents the problems by building an index over x value on every parent.So that the request only send to the most query relevant nodes,in this case nodes2and5will not participate in this query at all.[7]SRT is updated only when needed once it is build up.Both downstream(query request)and upstream(query result)communication will be routed according the SRT.For example,if node3in the picture dies,the whole tree structure needs changing to either4or5to be chosen as the parent.The bene?t of SRT is it reduces the number of nodes to be participated in the query thus ultimately save the power.
Figure1:SRT[7]
2Dynamic Semantic Routing
In this project we propose a new routing algorithm-Dynamic Semantic Routing Tree.As the name puts,DSRT is dy-namic in a way that dynamically build up and update the routing tree for multiple constant and non-constant attributes. In the condition that all non-constant attributes’value don’t change rapidly,multiple indexes(clusters)are build on each attribute and ad-hoc routing is deployed according to different user query requests.In Figure2,every node has indexes over light and temperature.And routing should only take place in root and node3.One difference of DSRT and SRT at this point is the routing tree should be updated periodically or triggered by event-based application in base station.
Figure2:DSRT(please see APPENDIX A for the enlarged?gure)
3Dynamic Semantic Routing:Design Architecture
The implementation of DSRT is based on TinyOS/TinyDB code by TinyOS group.The basic process is broken down into three components:
?History Reading Collector.History reading collector gathers up all reading information such as temperature, light and sound for a certain period of time and single out the range value(highest and lowest)for each attribute.
This range value will be passed on to the routing component for clustering.TinyDB provides a development interface called TinySchema to generate new attribute for querying and updating.The history reading collector will be one of new attributes in TinySchema,serving as a monitor in the backend to dynamically sending the latest range value information.
?New Clustering Routing Algorithm.The original TinyOS routing algorithm(network layer)is an ad-hoc routing based on link quality,the most reliable nodes are chosen to be the parents to relay messages for other peers.
New clustering routing algorithm will change the parent-choosing criteria to nodes range information and hop counts:the node which has the least hop counts and wide span of range.Therefore the whole network will be clustered into smaller groups,among which every group has the similar range reading and hopcounts.
?Query Dissemination based on new routing tree.In tinyOS/tinyDB,a query request issued from base station gets propagated to all sensor nodes by broadcasting:every node hears the request simply relays query messages to its neighbors.The new query dissemination will selectively relay query requests to only related peers based on the routing tree.
4DSRT Experiments and Output
The code is written in nesC and will be programmed on real sensor motes to do testing.The deliverables include:?routing algorithms
?Design documentation and code
?Project Report and paper
The experiment results draw comparison on message overhead between tinyOS and DSRT routing.
?Test Case1:SQL query without where-clause
1.messages to set up the tree
2.messages to disseminate the query
3.the depth of tree
?Test Case2:SQL query with where-clause on clustered attributes
1.messages to set up the tree
2.messages to disseminate the query
3.the depth of tree
?Test Case3:SQL query with where-clause on non-clustered attributes
1.messages to set up the tree
2.messages to disseminate the query
3.the depth of tree
The following gives an example of performance analysis.
4.1Algorithm and Initial Experiment
4.1.1TinyOS Routing Algorithm
See Algorithm1.
4.1.2Message Overhead
As we can see from the algorithm,the timer for each node goes off after a time period and a broadcasting routing message is sent anyway.Supposing timers for all nodes are not synchronized and there are N nodes,there are cases in which the children’s timer goes off?rst and sends out useless messages until their parents notify the other children. The best case is that the parent always sends routing message ahead of its children and there will be O(N)broadcast messages sent out to create a neighbor table for each node and other N broadcast messages sent out to set up the neighbor tables.In this case it’s hard to say the balanced tree structure has less overhead than skewed ones since the messages overhead is determined by the sequence of timers to be?red.
4.1.3Time Complexity
Every time we create or update a neighbor table,we have to scan the entire table once,and every node has to scan its own neighbor table at least twice(create and update).If the neighbor table size is M(upper limit of TinyOS table size is16),then the total time spent on the routing tree algorithm is O(2M2).
4.1.4Space Complexity
The neighbor table structure looks like the following:
Supposing a neighbor table needs space M,there will be N?M space needed for the whole sensor nodes.
Algorithm1TinyOS Routing Algorithm
At each node,X:
Initialization
Start timer for TimerTask
Start timer for SendRouteTask
if TimerTask?red then
if neighbor table does not exist then
Create a new one now
else
update neighbor table
Choose a parent
end if
end if
if SendRouteTask?red then
if neighbor table does not exist then
Return
end if
Sending broadcasting routing messages(index,parent,cost,hop-count) if Receive routing messages then
Update the neighbor table
end if
if Intercept Snoop messages then
Update neighbor table
end if
end if
Forever
Algorithm2Neighbor Table Structure
typedef struct TableEntry{
uint16t id;//Node Address
uint16t parent;
uint16t cost;
uint8t childLiveliness;
uint16t missed;
uint16t received;
int16t lastSeqno;
uint8t?ags;
uint8t liveliness;
uint8t hop;
uint8t receiveEst;
uint8t sendEst;
}TableEntry;
4.1.5DSRT Routing Algorithm
As the nature of wireless sensor networks,in which the sensor node can only hear and communicate with other peers, called’neighbors’,within its signal broadcasting distance,the routing tree algorithm is decentralized.Every node selects or is selected to forward messages between neighbors.We implemented the DSRT routing tree algorithm on top of TinyOS[2]and TinyDB.[1]DSRT relies on underlying TinyOS link-quality based routing initially to get an attribute reading history estimation for each sensor and by clustering nodes based on its attributes history,the initial TinyOS routing tree is transformed to DSRT routing tree.
Algorithm3DSRT Routing Tree Setup
Initialization
Start timer for TimerTask
Start timer for SendRouteTask
if TimerTask?red then
if neighbor table does not exist then
Create a new one now
else
update neighbor table
Clustering neighbors using z-score normalization and Manhattan distance
Choose a parent
end if
end if
if SendRouteTask?red then
if neighbor table does not exist then
Return
end if
Sending broadcasting routing messages(index,parent,cost,hop-count,range information)
if Receive routing messages then
Update the neighbor table
end if
if Intercept Snoop messages then
Update neighbor table
end if
end if
Forever
DSRT expands the TinyOS routing messages to include history reading ranges and the neighbor table is also enlarged to contain the reading information
4.1.6Preliminary Results
The?gure3shows the TinyOS routing tree structure with5sensor nodes with base station numbered0.As the base station always has the highest link quality,the other four sensor nodes will all choose the station as their parent.
The?gure4demonstrates the not-so-?at routing tree structure after clustering the other four sensor nodes based on their light history readings.
5Future Work
Future work includes implementation on query dissemination based on the clustered routing tree.The target experi-ments will be message overhead comparison between TinyOS routing and DSRT routing given different type of user queries.For example,predicates of query statement(SQL-interface)include a number of attributes.There is also situation that multiple routing trees exist for multiple attributes.For a query request based on not only one attribute, the routing protocol has to consider the optimized path between multiple routing trees.
Figure3:TinyOS routing tree structure with5sensor nodes
Figure4:DSRT clustering tree structure with5sensor nodes
References
[1]Tinydb.https://www.doczj.com/doc/6610955894.html,/tinydb/.Retrieved Oct25,2004.
[2]Tinyos.https://www.doczj.com/doc/6610955894.html,.Retrieved Oct25,2004.
[3]C.I.R.G.D.Estrin.Directed diffusion:A scalable and robust communication paradigm for sensor networks.
In Proceedings of the Sixth Annual International Conference on Mobile Computing and Networking(MobiCOM ’00),2002.
[4]J.L.Feng https://www.doczj.com/doc/6610955894.html,rmation-directed routing in ad hoc sensor networks.In International Conference on Mobile
Computing and Networking,2003.
[5]S.R.Szewczyk M.J.ranklinD.Culler.Supporting aggregate queries over ad-hoc wireless sensor networks.
[6]D.D.Estrin.Rumor routing algorithm for sensor netowrks.In Proceedings of the First Workshop on Sensor
Networks and Applications(WSNA),2002.
[7]S.Madden.The design and evaluation of a query processing architecture for sensor networks ph.d.thesis.uc
berkeley.
APPENDIX-A
Figure5:DSRT
1．课程基本信息 课程编号：M21F58D10 课程名称：Android应用与开发 开设学期：第3学期 总学时：60 总学分：4 课程类别：岗位能力课程课程性质：必修课 适用专业：软件技术（移动应用开发） 责任单位：计算机与软件学院 2．课程定位 《Android应用与开发》课程是软件技术（移动应用开发方向）专业的岗位能力课程，课程的开设依据是软件技术专业人才培养目标和相关职业岗位（群）的能力要求，对本专业所面向的手机软件开发与测试、软件开发与项目管理等岗位所需要的知识、技能和素质目标的达成起支撑作用。 在课程设置上，前导课程有《Java程序设计》（M21F1611），《数据结构》（M21F232），后续课程有《移动互联网开发综合实训》（M21J57B10）、《毕业实习》（M21J991）。 3．课程设计思路 首先依据专业人才培养方案中关于人才培养目标的阐述，明确课程目标；其次，结合职业教育课程观、教学观、能力观，基于软件工程的开发过程，以项目化教学来组织课程内容，在课程内容的选择与排序中，以软件项目研发的不同阶段、典型任务为载体，将课程内容划分为互相联系的学习情景；第三，通过对各学习情景中学习目标、主要内容、授课方式、师生要求等各项内容的描述，来规范课程所要求的内容；第四，通过对课程内容的选取和组合，以一个完整的项目为载体，完成课程的实施；最后，通过对项目实施过程中各个环节的考察和评价，来完成对课程的评鉴与考核。 本课程在设计上本着懂方法，重应用的总体思路，突出体现职业教育的技能型、应用性特色，着重培养学生的实践应用技能，力求达到理论方法够用，技术技能过硬的目的。 4．课程建设基本理念 本课程按照理论实践一体、课内外互补、课堂教学与培优工程相结合的课程设计指导思想，以任务或项目为载体组织教学内容，突出学生的主体地位，实现“教、学、做”的有机融合；通过班级讲授、团队学习、个体辅导、展示交流、技能大赛等手段，实现从模仿到应用到创新的高职学生递进式培养。 本课程强调对学生职业岗位能力的培养和职业素养的养成，针对不同环节，采用特定的教学方法，有意识、有步骤地将职业能力的训练和职业素养的形成融入到实际的教学过程中。
照度计算公式 E=(Φ×n×N×MF×UF)/A 式中，E=工作面的维护平均照度（lx)； Φ=灯初始光通量（lm） n= 每个灯具所含光源的数量 N=灯具数量 MF=设备维护系数 UF=设备利用系数 A=工作面的面积 一个灯具在给室内的利用系数UF是照射到工作面上所有光通量与设备中所有灯发出的光通量之比。这一系数包括反射光、相互反射光及来自灯具的直接光。它的值取决于房间的形状、高度、墙壁的反射率及灯具的光强分布。 MF=设备维护系数一般取之间。 UF=设备利用系数（由于范围更宽）一般取之间。 一般室内取，体育取 维护系数：一般取～ 实例：一个100平方米的办公室，层高3米，工程方要求的照度是
500lx，要用我公司的3*36W T8灯盘，请问要用多少套用上面的公司计算，取MF（设备维护系数）为，UF（设备利用系数）为，假设要用3*36W T8灯盘X套， 公式E=(Φ×n×N×MF×UF)/A 即：500=（3300×3×X××）/100 X= 约9套 照度计算方法 利用系数法计算平均照度 平均照度 (Eav) = 光源总光通量(N*Ф)*利用系数(CU)*维护系数(MF) / 区域面积(m2) (适用于室内或体育场的照明计算) 利用系数： 一般室内取，体育取 维护系数：一般取～ 举例 1：室内照明： 4×5米房间，使用3×36W隔栅灯9套 平均照度＝光源总光通量×CU×MF/面积 ＝(2500×3×9)××÷4÷5 ＝1080 Lux 结论：平均照度1000Lux以上 举例 2： 体育馆照明：20×40米场地， 使用POWRSPOT 1000W金卤灯60套 平均照度＝光源总光通量×CU×MF/面积
小学数学课程标准 第一部分前言 数学是研究数量关系和空间形式的科学。数学与人类发展和社会进步息息相关，随着现代信息技术的飞速发展，数学更加广泛应用于社会生产和日常生活的各个方面。数学作为对于客观现象抽象概括而逐渐形成的科学语言与工具，不仅是自然科学和技术科学的基础，而且在人文科学与社会科学中发挥着越来越大的作用。特别是20世纪中叶以来，数学与计算机技术的结合在许多方面直接为社会创造价值，推动着社会生产力的发展。 数学是人类文化的重要组成部分，数学素养是现代社会每一个公民应该具备的基本素养。作为促进学生全面发展教育的重要组成部分，数学教育既要使学生掌握现代生活和学习中所需要的数学知识与技能，更要发挥数学在培养人的理性思维和创新能力方面的不可替代的作用。 一、课程性质 义务教育阶段的数学课程是培养公民素质的基础课程，具有基础性、普及性和发展性。数学课程能使学生掌握必备的基础知识和基本技能；培养学生的抽象思维和推理能力；培养学生的创新意识和实践能力；促进学生在情感、态度与价值观等方面的发展。义务教育的数学课程能为学生未来生活、工作和学习奠定重要的基础。 二、课程基本理念 1．数学课程应致力于实现义务教育阶段的培养目标，要面向全体学生，适应学生个性发展的需要，使得：人人都能获得良好的数学教育，不同的人在数学上得到不同的发展。 2．课程内容要反映社会的需要、数学的特点，要符合学生的认知规律。它不仅包括数学的结果，也包括数学结果的形成过程和蕴涵的数学思想方法。课程内容的选择要贴近学生的实际，有利于学生体验与理解、思考与探索。课程内容的组织要重视过程，处理好过程与结果的关系；要重视直观，处理好直观与抽象的关系；要重视直接经验，处理好直接经验与间接经验的关系。课程内容的呈现应注意层次性和多样性。 3．教学活动是师生积极参与、交往互动、共同发展的过程。有效的教学活动是学生学与教师教的统一，学生是学习的主体，教师是学习的组织者、引导者与合作者。 数学教学活动应激发学生兴趣，调动学生积极性，引发学生的数学思考，鼓励学生的创造性思维；要注重培养学生良好的数学学习习惯，使学生掌握恰当的数学学习方法。 学生学习应当是一个生动活泼的、主动的和富有个性的过程。除接受学习外，动手实践、自主探索与合作交流同样是学习数学的重要方式。学生应当有足够的时间和空间经历观察、实验、猜测、计算、推理、验证等活动过程。 教师教学应该以学生的认知发展水平和已有的经验为基础，面向全体学生，注重启发式和因材施教。教师要发挥主导作用，处理好讲授与学生自主学习的关系，引导学生独立思考、主动探索、合作交流，使学生理解和掌握基本的数学知识与技能、数学思想和方法，获得基本的数学活动经验。 4．学习评价的主要目的是为了全面了解学生数学学习的过程和结果，激励学生学习和改进教师教学。应建立目标多元、方法多样的评价体系。评价既要关注学生学习的结果，也要重视学习的过程；既要关注学生数学学习的水平，也要重视学生在数学活动中所表现出来的情感与态度，帮助学生认识自我、建立信心。 5．信息技术的发展对数学教育的价值、目标、内容以及教学方式产生了很大的影响。数学课程的设计与实施应根据实际情况合理地运用现代信息技术，要注意信息技术与课程内容的整合，注重实效。要充分考虑信息技术对数学学习内容和方式的影响，开发并向学生提供丰富的学习资源，把现代信息技术作为学生学习数学和解决问题的有力工具，有效地改进教与学的方式，使学生乐意并有可能投入到现实的、探索性的数学活动中去。 三、课程设计思路 义务教育阶段数学课程的设计，充分考虑本阶段学生数学学习的特点，符合学生的认知规律和心理特征，有利于激发学生的学习兴趣，引发数学思考；充分考虑数学本身的特点，体现数学的实质；在呈现作为知识与技能的数学结果的同时，重视学生已有的经验，使学生体验从实际背景中抽象出数学问题、构建数学模型、寻求结果、解决问题的过程。 按以上思路具体设计如下。
第1章Android智能手机软件开发概述 随着移动设备的普及，其功能越来越完善，移动设备的系统平台也日渐火热。 本章首先介绍智能手机及其操作系统平台（如Symbian、Android、Windows Mobile、IOS等），并对学习Android手机软件开发的必要性进行阐述。之后， 介绍Android平台的总体架构，并对完成Android应用程序软件开发的SDK及 其组成进行简要说明。最后，对通过Android Market发布自己应用程序的方法 进行介绍。学习本章内容时，要求重点掌握如下内容： ●了解常见的智能手机操作系统平台。 ●了解Android的总体结构及主要功能。 ●了解Dalvik虚拟机、AVD等。 ●了解Android Market及发布应用程序的方法。 1.1 智能手机及其操作系统 据中国互联网络信息中心于2011年7月19日发布的统计《中国互联网络发展统计报告》显示，2011年上半年，我国手机网民规模继续稳步扩大。截至2011年6月底，我国手机网民达3.18亿，较2010年底增加1495万人（如图1.1所示）。可以说，智能手机正在快速走进人们的生活。就目前来看，已经有越来越多的人开始把智能手机当作日常看视频、办公的首选设备。随着A9架构、双核概念的问世，智能手机能更广泛、轻松地接管生活和工作中的大小事务[1]。因此，学习和研究智能手机软件开发，具有广阔的社会需求和工程实践意义。 图1.1 手机上网网民规模 智能手机一般指像个人电脑一样具有独立操作系统，可由用户自行安装软件等第三方服务商提供的程序，并且，用户能对手机功能进行扩充。目前，全球多数手机厂商都有智能手
一、关于led灯具SSL规范的概述 今年 5 月份，LED 灯具的能源之星的规范，美洲已公开草案;估计今年的 8 至9 月份，会上升为最终版本,并于9 个月后，即08 年6 月份，授理ENERGY STAR申请;本规范是由 美国能源部DOE 负责组织, Lighting Research Center 技术负责; 二、重要流行词 1、SSL (Solid-State Lighting 固态照明) vs. Semi-conductor Lighting (半导体照明) vs. LED Lighting (LED 照明) SSL：(在Internet 网络上，SSL 在90 年代即有, 是Internet 传输加密协议缩略词SSL =Secure Socket Layer; )如今，在国外，有关研究 LED 的政府机构，公司和机构，很流行用 SSL 代替LED; 然而，目前，SSL 还没有给出正式定义，在美国的LRC 网站上，“What is SSL?”,只是解释为: SSL 是区别于传统的灯丝白帜发光和气体放电发光原理，由半导体的电子发光，包括LED，OLED，Laser Diode (LD)，light-emitting polymers. 2、半导体照明 (Semi-conductor Lighting), 在中国政府机构，沿用过去的称谓“半导体照明”较多;但是，LED 产品，技术和标准，美国领先其他国家许多;中国也会随美国技术潮流使用SSL 称谓,尤其在DOE 公开本规范后; 三、我们的目的 1、本规范是第一部LED 照明的性能参数标准,指明了LED 照明的基本要求; 2、LED 灯具的ENERGY STAR认证，要在08 年6 月前讨论;但是，我们可以提前借鉴此规范化的参数标准,应用到研发品质行销工作中,是有帮助的; 3、本规范是如何基于荧光灯，建立 SSL-LED 灯具的光效目标和特性参数要求：
先计算色坐标。方法是，必须先有光谱P（λ）。 然后光谱P（λ），与三刺激函数X（λ）、Y（λ）、Z（λ），分别对应波长相乘后累加，得出三刺激值，X、Y、Z。 那么色坐标x=X/(X+Y+Z)、Y/(X+Y+Z) 一般，光谱是从380nm到780nm，间隔5nm，共81个数据。 X（λ）、Y（λ）、Z（λ），是CIE规定的函数，对应光谱，各81个数据，色度学书上可以查到。 再计算色温，例如色度坐标x=0.5655,y=0.4339。 用“黑体轨迹等温线的色品坐标”有麦勒德、色温、黑体轨迹上的(xyuv)、黑体轨迹外的(xyuv)。我们用xy的数据来举例。 一、为了方便表达，把黑体轨迹上的x写成XS、y写成YS，黑体轨迹外的x写成XW、y写成YW。 先把每一行斜率K算出，K=(YS-YW)/(XS-XW)，写在表边上。 例如: 麦勒德530斜率K1=(.4109-.3874)/(.5391-.5207)=1.3352 麦勒德540斜率K2=(.4099-.3866)/(.5431-.5245)=1.2527 麦勒德550斜率K3=(.4089-.3856)/(.5470-.5282)=1.2394 二、找出要计算的x=.5655、y=.4339这个点，在哪两条等温线之间，就是这点到两条等温线距离一正一负。 如果不知道它的大概色温，计算就繁了；因为你说是钠灯，那么它色温在1800到1900K之间。 用下公式算出这点到麦勒德530，1887K等温线的距离D1 D1=((x-YS)-K(y-XS))/((1+K×K)开方) =((.4339-.4109)-1.3352(.5655-.5391))/((1+1.3352×1.3352)开方) =(.023-.03525)/(1.6682)=-.0073432 再计算出这点到麦勒德540，1852K等温线的距离D2 D2=((.4339-.4099)-1.2527(.5655-.5431))/((1+1.2527×1.2527)开方) =(.024-.02806)/(1.6029)=-.0025329 因为D1、D2都是负数，没找到。 再计算出这点到麦勒德550，1818K等温线的距离D3 D3=((.4339-.4089)-1.2394(.5655-.5470))/((1+1.2394×1.2394)开方) =(.025-.02293)/(1.6029)=+.0013005 D2负、D3正，找到了。D2对540麦勒德记为M2、D3对550麦勒德记为M3 三、先把距离取绝对值。按比例得出这点麦勒德M，公式是
小学数学新课标解读 《全日制义务教育数学课程标准（修定稿）》（以下简称《标准》）是针对我国义务教育阶段的数学教育制定的。根据《义务教育法》.《基础教育课程改革纲要（试行）》的要求，《标准》以全面推进素质教育，培养学生的创新精神和实践能力为宗旨，明确数学课程的性质和地位，阐述数学课程的基本理念和设计思路，提出数学课程目标与内容标准，并对课程实施（教学.评价.教材编写）提出建议。 《标准》提出的数学课程理念和目标对义务教育阶段的数学课程与教学具有指导作用，教学内容的选择和教学活动的组织应当遵循这些基本理念和目标。《标准》规定的课程目标和内容标准是义务教育阶段的每一个学生应当达到的基本要求。《标准》是教材编写.教学.评估.和考试命题的依据。在实施过程中，应当遵照《标准》的要求，充分考虑学生发展和在学习过程中表现出的个性差异，因材施教。为使教师更好地理解和把握有关的目标和内容，以利于教学活动的设计和组织，《标准》提供了一些有针对性的案例，供教师在实施过程中参考。 二、设计理念 数学是研究数量关系和空间形式的科学。数学与人类的活动息息相关，特别是随着计算机技术的飞速发展，数学更加广泛应用于社会生产和日常生活的各个方面。数学作为对客观现象抽象概括而逐渐形成的科学语言与工具，不仅是自然科学和技术科学的基础，而且在社会科学与人文科学中发挥着越来越大的作用。数学是人类文化的重要组成部分，数学素养是现代社会每一个公民所必备的基本素养。数学教育作
为促进学生全面发展教育的重要组成部分，一方面要使学生掌握现代生活和学习中所需要的数学知识与技能，一方面要充分发挥数学在培养人的科学推理和创新思维方面的功能。 义务教育阶段的数学课程具有公共基础的地位，要着眼于学生的整体素质的提高，促进学生全面.持续.和谐发展。课程设计要满足学生未来生活.工作和学习的需要，使学生掌握必需的数学基础知识和基本技能，发展学生抽象思维和推理能力，培养应用意识和创新意识，在情感.态度与价值观等方面都要得到发展；要符合数学科学本身的特点.体现数学科学的精神实质；要符合学生的认知规律和心理特征.有利于激发学生的学习兴趣；要在呈现作为知识与技能的数学结果的同时，重视学生已有的经验，让学生体验从实际背景中抽象出数学问题.构建数学模型.得到结果.解决问题的过程。为此，制定了《标准》的基本理念与设计思路。 基本理念 数学课程应致力于实现义务教育阶段的培养目标，体现基础性.普及性和发展性。义务教育阶段的数学课程要面向全体学生，适应学生个性发展的需要，使得：人人都能获得良好的数学教育，不同的人在数学上得到不同的发展。课程内容既要反映社会的需要.数学学科的特征，也要符合学生的认知规律。它不仅包括数学的结论，也应包括数学结论的形成过程和数学思想方法。课程内容要贴近学生的生活，有利于学生经验.思考与探索。内容的组织要处理好过程与结果的关系，直观与抽象的关系，生活化.情境化与知识系统性的关系。课程内容
Android平台介绍及使用指导 二○一○年二月 版本 1.0
目录 Android平台介绍 ................................................................................... - 4 -基本名词...................................................................................................................... - 5 - 操作方法介绍 .......................................................................................... - 6 - 手机按键介绍.............................................................................................................. - 6 - 快捷键介绍.................................................................................................................. - 6 - 信息功能介绍.............................................................................................................. - 7 - 联系人功能介绍........................................................................................................ - 11 - 通话记录功能介绍.................................................................................................... - 14 - 文本粘贴/复制功能介绍.......................................................................................... - 14 - Push Email（Moxier）功能介绍............................................................................ - 15 - 电子邮件功能介绍.................................................................................................... - 16 - 桌面功能介绍............................................................................................................ - 19 - 蓝牙功能介绍............................................................................................................ - 23 - Wifi功能介绍........................................................................................................... - 23 - 飞行模式功能介绍.................................................................................................... - 23 - CDMA数据链接介绍................................................................................................... - 24 - 黑屏解锁功能............................................................................................................ - 25 - 回复出厂设置............................................................................................................ - 26 - 应用程序设置............................................................................................................ - 26 - GPS设置..................................................................................................................... - 27 - 手机中英文语言切换................................................................................................ - 28 - 更换手机输入法........................................................................................................ - 29 - 数据线链接Android手机........................................................................................ - 29 - 手机测试模式进入方法............................................................................................ - 30 - 横屏显示介绍............................................................................................................ - 30 - 浏览器功能介绍........................................................................................................ - 31 - RSS功能介绍............................................................................................................ - 32 - Q/A- 34 -
色温对照表 - 以K为单位的光色度对照表 色温指的是光波在不同的能量下，人类眼睛所感受的颜色变化。 在色温的计算上，是以 Kelvin 为单位，黑体幅射的0° Kelvin= 摄氏 -273 ° C 做为计算的起点。将黑体加热，随着能量的提高，便会进入可见光的领域，例如，在2800 ° K 时，发出的色光和灯泡相同，我们便说灯泡的色温是2800 ° K。 可见光领域的色温变化，由低色温至高色温是由橙红 --> 白 --> 蓝。 色温的特性 1. 在高纬度的地区，色温较高，所见到的颜色偏蓝。 2. 在低纬度的地区，色温较低，所见到的颜色偏红。 ( <---- 低色温 ------------------ 高色温 ----> ) 3. 在一天之中，色温亦有变化，当太阳光斜射时，能量被( 云层、空气 )吸收较多，所以色温较低。当太阳光直射时，能量被吸收较少，所以色温较高。 4.Windows 的 sRGB 色彩模型是以6500 ° K 做为标准色温，以 D65 表示之。 5. 清晨的色温大约在4400 ° K。 6. 高山上色温大约在6000 ° K。 色温对照表 - 以K为单位的光色度对照表 烛焰 1500 家用白灯 2500-3000 60瓦的充气钨丝灯 2800 100瓦的钨丝灯 2950 1000瓦的钨丝灯 3000 500瓦的投影灯 2865 500瓦钨丝灯 3175 3200K的泛光灯 3200 琥珀闪光信号灯 3200 R32反射镜泛光灯 3200 锆制的浓弧光灯 3200 1，2，4号泛光灯，反射镜泛光灯 3400 暖色的白荧光灯 3500 切碎箔片，清晰闪光灯信号 3800 冷色的白荧光灯 4500 白昼的泛光灯 4800 白焰碳弧灯 5000 M2B闪光信号灯 5100 正午的日光 5400 高强度的太阳弧光灯 5550 夏季的直射太阳光 5800 早上10点到下午3点的直射太阳光 6000 蓝闪光信号灯 6000 白昼的荧光灯 6500 正午晴空的太阳光 6500 阴天的光线 6800-7000 高速电子闪光管 7000 来自灰蒙天空的光线 7500-8400
小学数学课程标准 一、总目标 通过义务教育阶段的数学学习，学生能： 1. 获得适应社会生活和进一步发展所必需的数学的基础知识、基本技能、基本思想、基本活动经验。 2. 体会数学知识之间、数学与其他学科之间、数学与生活之间的联系，运用数学的思维方式进行思考，增强发现和提出问题的能力、分析和解决问题的能力。 3. 了解数学的价值，提高学习数学的兴趣，增强学好数学的信心，养成良好的学习习惯，具有初步的创新意识和实事求是的科学态度。 总目标从以下四个方面具体阐述： 知识技能 1.经历数与代数的抽象、运算与建模等过程，掌握数与代数的基础知识和基本技能。 2.经历图形的抽象、分类、性质探讨、运动、位置确定等过程，掌握图形与几何的基础知识和基本技能。 3.经历在实际问题中收集和处理数据、利用数据分析问题、获取信息的过程，掌握统计与概率的基础知识和基本技能。 4.参与综合实践活动，积累综合运用数学知识、技能和方法等解决简单问题的数学活动经验。 数学思考
1.建立数感、符号意识和空间观念，初步形成几何直观和运算能力，发展形象思维与抽象思维。 2.体会统计方法的意义，发展数据分析观念，感受随机现象。 3.在参与观察、实验、猜想、证明、综合实践等数学活动中，发展合情推理和演绎推理能力，清晰地表达自己的想法。 4.学会独立思考，体会数学的基本思想和思维方式。 问题解决 1.初步学会从数学的角度发现问题和提出问题，综合运用数学知识解决简单的实际问题，增强应用意识，提高实践能力。 2.获得分析问题和解决问题的一些基本方法，体验解决问题方法的多样性，发展创新意识。 3.学会与他人合作交流。 4.初步形成评价与反思的意识。 情感态度 1.积极参与数学活动，对数学有好奇心和求知欲。 2.在数学学习过程中，体验获得成功的乐趣，锻炼克服困难的意志，建立自信心。 3.体会数学的特点，了解数学的价值。 4.养成认真勤奋、独立思考、合作交流、反思质疑等学习习惯，形成实事求是的科学态度。 总目标的这四个方面，不是相互独立和割裂的，而是一个密切联系、相互交融的有机整体。在课程设计和教学活动组织中，应同时兼顾这四
CMA8800光时域反射测试仪 操 作 手 册 郑州维修中心
目录 第一章快速开始 第二章概览 第三章OTDR测量模式 第四章储存及打印功能 附录 CMA8800的特点及日常维护
第一章快速开始 1.1仪器供电 CMA8800是通过220VAC适配器/充电器从外部供电。 注意：CMA8800不能用内置电池供电! 电源开关位于上面板的右侧。按下开关即可启动。 1.2启动顺序 当该单元上电后，首先出现了一个开始画面，包括软件版本及日期，接着单元进行自检。结果显示如图1-2所示。 当自检结束后，按下PAUSE可以读屏幕上的信息。按下“继续”可以继续进行操作。 图1－2典型设备和自检屏幕 1.3操作模式选择屏幕 当上电完成后，将显示一个可供选择模式的屏幕，每一种可见的模式均位于相应软键的旁边，你只要按下相应的键就按相应的模式进行操作。这里为有经验的用户出了每一种模式的快速操作信息，详细的信息见于手册中后面的章节。
1.3.1故障定位模式 故障定位模式是一种快速确定光纤端/断点位置的方法。当你按下FAULT LOCATE，首先就开始一个光纤接口质量的检查（如果在附加设置中，光纤接口质量的检查功能已启动），这个检查会告诉你基于用户在快速设置菜单中所定义的背向散射系数的连接是不好的、一般的还是好的。当检查进行测试完成后，光纤端/断点显示如图1－4所示。 通过按下硬键TEST/STOP或者模式屏幕软键可使测试取消，
1.3.2配置模式 按“配置模式”键进入“快速设置菜单”屏，在这里设置自动测试功能及测量参数，参见3.1节和3.2关于快速设置和附加设置的信息 按“启动”键显示光纤存储信息屏幕(如图1-5所示)，从这里你可以输入描述新的测试的信息，按“继续”就到达了连接光纤屏幕，接着再按“继续”就开始进行测试。 如需要，此时可按“模式屏”回到模式选择屏幕。 1.3.3专家模式 专家级的OTDR模式是为那些想应用CMA8800更先进功能的用户而设计的，所有的OTDR功能均见于这种模式。 按软键“专家模式”进入快速设置菜单（参见图3－1）；在此处，你可以在测试之前设置所有的必要的参数；目前的设置决定了自动执行哪些操作功能，如果“全自动”设为开，则所有的操作均被认定为自动执行，如果“全自动”设为关，则你必须选择哪一种操作是自动执行的。 按下“启动”进入显示曲线屏幕，按下硬键“REAL TIME”开始运行实时扫描，再按下硬键“REAL TIME”可以终止实时扫描状态。按下硬键“TEST/STOP即可开始测试。 1.3.3.1曲线显示屏幕 从设置状态按GO就显示了一个与图6-1相似的曲线屏。 1、图标行 在曲线图形区上方的图标行，显示了对比曲线和背景曲线参考的曲线文件名和其他信息，包括该曲线是否已被滤波、是否被施加衰减、是否进行过曲线分析的，测试平均是否未完成等产，对比曲线的文件名在屏幕左边显示，背景曲线(如果存在)的文件名在网络上的屏幕右边显示。 光标行图标：有效结果表 平滑已经运行 正在行进数据采集 差值比较 光标锁定 曲线被施加衰减
android（Google公司开发的操作系统） Android是一种基于Linux的自由及开放源代码的操作系统，主要使用于移动设备，如智能手机和平板电脑，由Google公司和开放手机联盟领导及开发。尚未有统一中文名称，中国大陆地区较多人使用“安卓”或“安致”。Android操作系统最初由Andy Rubin开发，主要支持手机。2005年8月由Google收购注资。2007年11月，Google与84家硬件制造商、软件开发商及电信营运商组建开放手机联盟共同研发改良Android系统。随后Google以Apache 开源许可证的授权方式，发布了Android的源代码。第一部Android智能手机发布于2008年10月。Android逐渐扩展到平板电脑及其他领域上，如电视、数码相机、游戏机等。2011年第一季度，Android在全球的市场份额首次超过塞班系统，跃居全球第一。2013年的第四季度，Android平台手机的全球市场份额已经达到78.1%。[1] 2013年09月24日谷歌开发的操作系统Android在迎来了5岁生日，全世界采用这款系统的设备数量已经达到10亿台。2014第一季度Android平台已占所有移动广告流量来源的42.8%，首度超越iOS。但运营收入不及iOS。 编程语言 C/C++（底层）Java等（应用层） 系统家族 类Unix,Linux 源码模式 自由及开放源代码软件 内核类型 宏内核(Linux内核) 软件许可 Apache License、GPL等 1系统简介编辑 Android一词的本义指“机器人”，同时也是Google于2007年11月5日 Android logo相关图片(36张) 宣布的基于Linux平台的开源手机操作系统的名称，该平台由操作系统、中间件、用户界面和应用软件组成。 Android一词最早出现于法国作家利尔亚当（Auguste Villiers de l'Isle-Adam）在1886年发表的科幻小说《未来夏娃》（L'ève future）中。他将外表像人的机器起名为Android。Android的Logo是由Ascender公司设计的，诞生于2010年，其设计灵感源于男女厕所门上
利用系数法计算平均照度 平均照度(Eav) = 光源总光通量(N*Ф)*利用系数(CU)*维护系数(MF) / 区域面积(m2) (适用于室内或体育场的照明计算) 利用系数：一般室内取0.4，体育取0.3 维护系数：一般取0.7～0.8 举例 1：室内照明： 4×5米房间，使用3×36W隔栅灯9套 平均照度＝光源总光通量×CU×MF/面积 ＝(2500×3×9)×0.4×0.8÷4÷5 ＝1080 Lux 结论：平均照度1000Lux以上 举例 2：体育馆照明：20×40米场地，使用POWRSPOT 1000W金卤灯 60套 平均照度＝光源总光通量×CU×MF/面积 ＝(105000×60)×0.3×0.8÷20÷40 ＝1890 Lux 结论：平均水平照度1500Lux以上 某办公室平均照度设计案例：
设计条件：办公室长18.2米，宽10.8米，顶棚高2.8米，桌面高0.85米，利用系数0.7，维护系数0.8，灯具数量33套，求办公室内平均照度是多少？ 灯具解决方案：灯具采用DiNiT 2X55W 防眩日光灯具，光通量3000Lm，色温3000K，显色性Ra90以上。 根据公式可求得： Eav = (33套X 6000Lm X 0.7 X 0.8) ÷ (18.2米X 10.8米) = 110880.00 ÷ 196.56 m2 = 564.10Lux 备注： 照明设计必须必须要求准确的利用系数，否则会有很大的偏差，影响利用系数的大小，主要有以下几个因素： *灯具的配光曲线 *灯具的光输出比例 *室内的反射率，如天花板、墙壁、工作桌面等 *室内指数大小 复杂的区域照明设计，需利用专业的照明设计软件，进行电脑模拟计算。 浅析照度计算的研究与探讨 照度计算是实现建筑光环境设计总体构想的重要手段。采用单位容量法计算,能较好平衡准确度与简便度,为照度计算的实际运用加大了可操作性。
小学数学新课程标准(修改稿)解读 一、前言 《全日制义务教育数学课程标准（修改稿）》（以下简称《标准》）是针对我国义务教育阶段的数学教育制定的。根据《义务教育法》、《基础教育课程改革纲要（试行）》的要求，《标准》以全面推进素质教育，培养学生的创新精神和实践能力为宗旨，明确数学课程的性质和地位，阐述数学课程的基本理念和设计思路，提出数学课程目标与内容标准，并对课程实施（教学、评价、教材编写）提出建议。 《标准》提出的数学课程理念和目标对义务教育阶段的数学课程与教学具有指导作用，教学内容的选择和教学活动的组织应当遵循这些基本理念和目标。《标准》规定的课程目标和内容标准是义务教育阶段的每一个学生应当达到的基本要求。《标准》是教材编写、教学、评估、和考试命题的依据。在实施过程中，应当遵照《标准》的要求，充分考虑学生发展和在学习过程中表现出的个性差异，因材施教。为使教师更好地理解和把握有关的目标和内容，以利于教学活动的设计和组织，《标准》提供了一些有针对性的案例，供教师在实施过程中参考。 二、设计理念 数学是研究数量关系和空间形式的科学。数学与人类的活动息息相关，特别是随着计算机技术的飞速发展，数学更加广泛应用于社会生产和日常生活的各个方面。数学作为对客观现象抽象概括而逐渐形成的科学语言与工具，不仅是自然科学和技术科学的基础，而且在社会科学与人文科学中发挥着越来越大的作用。数学是人类文化的重要组成部分，数学素养是现代社会每一个公民所必备的基本素养。数学教育作为促进学生全面发展教育的重要组成部分，一方面要使学生掌握现代生活和学习中所需要的数学知识与技能，一方面要充分发挥数学在培养人的科学推理和创新思维方面的功能 义务教育阶段的数学课程具有公共基础的地位，要着眼于学生的整体素质的提高，促进学生全面、持续、和谐发展。课程设计要满足学生未来生活、工作和学习的需要，使学生掌握必需的数学基础知识和基本技能，发展学生抽象思维和推理能力，培养应用意识和创新意识，在情感、态度与价值观等方面都要得到发展；要符合数学科学本身的特点、体现数学科学的精神实质；要符合学生的认知规律和心理特征、有利于激发学生的学习兴趣；要在呈现作为知识与技能的数学结果的同时，重视学生已有的经验，让学生体验从实际背景中抽象出数学问题、构建数学模型、得到结果、解决问题的过程。为此，制定了《标准》的基本理念与设计思路基本理念。 （一）总：六大理念 1、人人学有价值的数学，人人都能获得必需的数学，不同的人在数学上得到不同的发展 2、数学是人们生活、劳动和学习必不可少的工具，数学是一切重大技术发展的基础，数学是一种文化。 3、数学学习的内容要有利于学生主动地进行观察、实验、猜测、验证、推理、与交流，动手实践、自主探索与合作交流是学生学习数学的重要方式。 4、学生是数学学习的主人，教师是数学学习的组织者、引导者、合作者。 5、评价的目的—了解学生的数学学习历程，改进教师的教学；目标多元，方法多样；重过程，轻结果；关注情感态度。 6、把现代信息技术作为学生学习数学和解决问题的强有力的工具。 （二）分六大理念的解读: 数学课程应致力于实现义务教育阶段的培养目标，体现基础性、普及性和发展性。义务教育阶段的数学课程要面向全体学生，适应学生个性发展的需要，使得：人人都能获得良好的数学教育，不同的人在数学上得到不同的发展。 1、关于数学课程的功能 （1）“人人学有价值的数学”是指作为教育内容的数学，应当是适合学生在有限的学习时间里接触、了解和掌握的数学。 怎样理解有价值的数学?
自我介绍,android 篇一：安卓应用软件个人简历 个人简历 篇二：面试时自我介绍整理合集 应聘面试自我介绍范文 尊敬的领导： 您好！ 我是×××，毕业于××学校××专业，获得的是××学位 在学校期间，主修的专业课有×××（此处添加技术类专业课，尤其是和应聘工作相关的），根据所学的知识，也参加过一些具体项目的事实，比如××××项目，在其中负责××模块或者××工作，应用了×××计算机语言或者技术，取得了×××什么样的成果。并在实践中，加深了对××的认识，提高了软件设计（或其他技术）的实际操作能力。 另外，在学校中也参加过一些社团活动，比如××（此处最好说1－2样），在其中加强了和同学们的团队协作，并且有×××的感受和知识。个性上××××（此处copy简历里面的性格介绍，主要要有团队精神，个人踏实努力，有责任感之类的） 在这里应聘贵公司的××职位，是想将自己的所学得到充分发挥，并在这里学习成长。希望有这样的机会，能和诸位成为同事。 我的情况大概就是这样，请问您有什么其他方面想要了解的么?（主
体说完之后来句这个，可以直接话题过度给面试的人，省得最后冷场）文员面试自我介绍范文 经过长期的实践和研究，面试文员的朋友需要注意三项文员面试技巧。文员面试自我介绍范文下次奉上。 文员面试技巧一：文职岗位要求面试者有很好的亲和力，能与其他人进行充分的沟通，这就要求面试者必须要保持良好的心态来面对招聘人员。关键要做到八个字——顺其自然，不卑不亢。只有这样才能给招聘人员留下好印象，使其相信你有能力在将来进入公司后与同事和谐的相处。 要做到面带微笑，平视考官，避免情绪波动，走向两个极端：一是自卑感很重，觉得坐在对面的那人博学多才、回答错了会被笑话。所以，畏首畏尾，不敢畅快地表达自己的观点；另一种情况则是，很自信，压根不把招聘人员放在眼里，觉得对方还不如自己。这两种表现都要不得，最好的表现应是，平视对方，彬彬有礼，不卑不亢。 应树立两种心态：一.面试的目的是合作而不是竞争。招聘人员对考生的态度一般是比较友好的，他目的是把优秀的人才遴选进自己的公司增强公司的竞争力，而不是为与考生一比高低而来，所以考生在心理上不要定位谁强谁弱的问题，那不是面试的目的。二.面试中两者的地位是平等的，面试者是求职不是乞职。 面试者是在通过竞争，谋求职业，而不是向招聘人员乞求工作，成功的关键在于自己的才能以及临场发挥情况。 文员面试技巧二：面试者要注意自己在面试中的礼仪问题。因为文职
首先，你要有一“黑体轨迹等温线的色品坐标”表。此表“色度学”书中有。 然后，运用内插法和三角形垂足法计算色温 在“黑体轨迹等温线的色品坐标”表中，每一行(每一色温)有“黑体轨迹上”x、y，设为x1、y1，“黑体轨迹外” x、y，设为x2、y2。用仪器测得色度坐标x、y设为x0、y0。 从最低色温起，取其x1、y1，x2、y2；代入D1 = (x0-x1)(y1-y2)-(x1-x2)(y0-y1),如果D1 = 0则(相关)色温得到。如果D1不等于0，取上一行x1、y1，x2、y2；代入D2 = (x0-x1)(y1-y2)-(x1-x2)(y0-y1),如果D2 = 0则(相关)色温得到。如果D2不等于0，判断D1*D2是否小于0。 如果D1*D2大于0，使D1 = D2，再取上一行x1、y1，x2、y2；代入D2 = (x0-x1)(y1-y2)-(x1-x2)(y0-y1),如果D2 = 0则(相关)色温得到。如果D2不等于0，判断D1*D2是否小于0。 如果D1*D2小于0，则找到“测得坐标在这两条等温线之间”。D1、D2取绝对值，相对应色温为T1、T2。 那么CCT ≈ T1 + D1 * (T1+T2) / (D1+D2) 如果一直找不到D1*D2小于0，那是测得坐标在∞(无穷大)等温线左下方，那片区域是没有(相关)色温的。 按理说，离开黑体轨迹一定距离，就没有(相关)色温概念了，可是现在给搞混淆了。
或者，你在附图中，把你坐标点上去，看左右两条等温线的色温，估算出。 特征点对应的色坐标值和色温 光源点X坐标Y坐标色温(K) A 0.4476 0.4074 2854 B 0.3484 0.3516 4800 C 0.3101 0.3162 6800 D 0.313 0.329 6500 E 0.3333 0.3333 5500