如何拒绝单一显示：混色背后的科学_技术

　　由于比传统照明方案拥有更多的优势，高亮度（HB）LED的应用日趋普及。高亮度LED的优势之一是其具有生成不同色彩的能力，它们为装饰照明领域开启了一片新天地。

　　混色的本质是通过以适当比例混合基础原色生成次级（secondary）色彩的过程。本文将解释混色背后的科学，包括涉及到的数学公式以及如何有效地应用它们。

　　混色和多点激励空间背后的科学

　　原色并不是光的基本属性，但往往涉及到眼睛对光的心理反应。人们认为，原色是完全相互独立的，但可以组合以生成一个有用的色彩范围（色域）。

　　类似于任何其他物理现象的数学表示，颜色模型可以以不同方式表述。每种模型各有优缺点。建模的目标是尽量减少公式的复杂性和变量数，同时最大化“实质”和覆盖范围。

　　传统上，无论分配给变量何种含义，其中三个足以描述所有颜色：RGB，色调—饱和度—亮度（HSB），其它基于色调—饱和度的模型，如L×a×b和xyY。它们的一个共同特点是变量的数量或维度。

　　在多点激励空间，色彩激励由字母R、Q、G、B和A等标记。Q指代任意颜色的激励；字母R、G、B和A，留作表述选定的用于配色实验的固定基本激励。红，绿，蓝和琥珀色是基本激励。

　　色彩匹配是指给定激励Q由确定的各种基本激励R、G、B和A以适当数量混合得到的附加剂混合物，可用矢量方程（公式1）表示为：

　　公式1

　　在多维空间，颜色激励Q由多点激励向量Q表述；其中：标量乘数（scalar mulTIplier）RQ、GQ、BQ和AQ分别以给定的基本激励R、G、B和A的约定的各自度量单位来测量，它们被称为Q的多点激励值。

　　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。

　　混色

　　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。