了解混色背后的科学
图1是公式1线性多维空间的几何表示。单位向量R、G、B和A代表基本激励，它们界定了空间。他们有共同起点，指向四个不同方向。
图1：多维色彩空间。
向量Q与R、G、B和A的原点相同。其四个组成部分，位于由R、G、B和A定义的轴；长度分别等于Q的多点激励值RQ、GQ、BQ和AQ。方向和长度可由公式(1)定义的简单矢量方程获得。R、G、B和A定义的空间，被称为多激励空间。在该空间，颜色激励Q可看作一个多激励向量(RQ、GQ、BQ和AQ)。在颜色混合算法中，固件计算这些值应该是什么，以获得色彩激励Q。
图2显示的是CIE 1932色度图。图中有三个LED：红色，绿色和蓝色。通过以适当比例混合两个原色(如红色和蓝色)，就能够产生它们连线上的颜色；同样，当混合蓝色和绿色时，可以产生蓝色和绿色连线上的所??有颜色。
图2：CIE色度图。
对这三种LED色进行混合可以产生位于这个三角形内的任何颜色。该区域被称为色域。但在CIE 1931标准中，颜色分布是不均匀且不连续的。因此，在决定生成所需的次级色而计算原色的比例时，不能采用线性变换。
混色算法
在混色应用中，固件按照CIE色度坐标的形式输入数值。对每个LED通道，它将坐标转换成适当的调光值。简单说，调光值就是LED必须具有的调光范围所对应最大光通量的比例。如果以智能方式迅速接通和关断LED的工作电流，就可对LED的光通量输出实施控制。
固件会将该坐标与预编程的系统中所用LED特点的知识相结合。然后，它完成必要的将色度坐标正确转换成每个LED亮度值的转换功能。该过程使得其光输出混合在一起以生成输入到系统中的颜色的色
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