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智能天線：MATLAB實踐版（原書第2版）

為了解決矩陣乘法matlab的問題，作者(美)弗蘭克·B.格羅斯 這樣論述：

本書全新升級，是一本更完整、更新內容的智能天線設計和性能實踐指南。 本書結合大量的MATLAB實踐案例，全面詳解了智能天線領域所包含的理論與技術，可以為讀者搭建全面的智能天線知識和理論基礎，説明讀者深入理解智能天線的原理與實踐過程。 本書作為實踐指南可以為無線通訊工程師學習智能天線提供重要指導與參考，也可作為通信、電子、電腦等相關專業研究生或高年級本科生的學習教材。 原書前言 第1章　引言1 　1.1　智慧天線是什麼 1 　1.2　為什麼會出現智慧天線 2 　1.3　智慧天線帶來的好處是什麼 2 　1.4　智慧天線原理 3 　1.5　本書概覽 4 　1.6　參考文獻

4 第2章　電磁場基礎 6 　2.1　麥克斯韋方程 6 　2.2　亥姆霍茲波方程 7 　2.3　直角坐標系中的傳播 8 　2.4　球面坐標系中的傳播 9 　2.5　電場邊界條件 10 　2.6　磁場邊界條件 12 　2.7　平面波反射和透射係數 13 　　2.7.1　垂直入射 13 　　2.7.2　斜入射 16 　2.8　平地上的傳播 18 　2.9　刀口衍射 20 　2.10　參考文獻 22 　2.11　習題 22 第3章　天線基礎 25 　3.1　天線場區域 25 　3.2　功率密度 26 　3.3　輻射強度 28 　3.4　基本天線命名 29 　　3.4.1　天線方向圖 29 　　3

.4.2　天線瞄準線 31 　　3.4.3　主平面方向圖 31 　　3.4.4　波束寬度 31 　　3.4.5　方向性 31 　　3.4.6　波束立體角 32 　3.4.7　增益 32 　　3.4.8　有效孔徑 33 　3.5　Friis傳輸公式 33 　3.6　磁矢勢和遠場 34 　3.7　線性天線 35 　　3.7.1　無窮小偶極子 35 　　3.7.2　有限長偶極子 37 　3.8　環形天線 39 　　3.8.1　恒定相量電流環路 39 　3.9　參考文獻 41 　3.10　習題 42 第4章　陣列基礎 44 　4.1　線陣 44 　　4.1.1　二元陣列 44 　　4.1.2　均勻N

元線陣 45 　　4.1.3　均勻N元線陣方向性 52 　4.2　陣列加權 55 　　4.2.1　波束導向和加權陣列 62 　4.3　環陣63 　　4.3.1　波束導向環陣 63 　4.4　直角面陣 64 　4.5　固定波束陣列 65 　　4.5.1　Butler矩陣 66 　4.6　固定旁瓣消除 67 　4.7　逆向陣列 69 　　4.7.1　無源逆向陣列 70 　　4.7.2　有源逆向陣列 70 　4.8　參考文獻 71 　4.9　習題 72 第5章　隨機變數和隨機過程原理 74 　5.1　隨機變數的定義 74 　5.2　概率密度函數 74 　5.3　期望和階矩 76 　5.4　常見的概

率密度函數 77 　　5.4.1　高斯密度 77 　　5.4.2　瑞利密度 78 　　5.4.3　均勻密度 78 　　5.4.4　指數密度 79 　　5.4.5　萊斯密度 80 　　5.4.6　拉普拉斯密度 81 　5.5　平穩性和遍歷性 82 　5.6　自相關和功率譜密度 83 　5.7　協方差矩陣 84 　5.8　參考文獻 85 　5.9　習題 85 第6章　傳播通道特徵 87 　6.1　平地模型 87 　6.2　多徑傳播機制 90 　6.3　傳播通道基礎 91 　　6.3.1　衰落 91 　　6.3.2　快衰落建模 92 　　6.3.3　通道脈衝回應 100 　　6.3.4　功率時延分

佈 101 　　6.3.5　功率時延分佈的預測 103 　　6.3.6　功率角度分佈 103 　　6.3.7　角度擴展預測 105 　　6.3.8　功率時延－角度分佈 108 　　6.3.9　通道色散 108 　　6.3.10　慢衰落模型 109 　6.4　提高信號品質 110 　　6.4.1　均衡 111 　　6.4.2　分集 112 　　6.4.3　通道編碼 114 　　6.4.4　MIMO 114 　6.5　參考文獻 116 　6.6　習題 118 第7章　到達角估計 121 　7.1　矩陣代數基礎 121 　　7.1.1　向量基礎 121 　　7.1.2　矩陣基礎 122 　7.2　

陣列相關矩陣 125 　7.3　AOA估計方法 127 　　7.3.1　Bartlett AOA估計 127 　　7.3.2　Capon AOA估計 128 　　7.3.3　線性預測AOA估計 129 　　7.3.4　最大熵AOA估計 131 　　7.3.5　PHD AOA估計 131 　　7.3.6　最小模AOA估計 132 　　7.3.7　MUSIC AOA估計 134 　　7.3.8　Root－MUSIC AOA估計 136 　　7.3.9　ESPRIT AOA估計 141 　7.4　參考文獻 144 　7.5　習題 145 第8章　智慧天線 148 　8.1　概述 148 　8.2　

智慧天線的發展歷程 149 　8.3　固定權重波束形成基礎 150 　　8.3.1　最大化信幹比 150 　　8.3.2　最小方均誤差 155 　　8.3.3　最大似然 157 　　8.3.4　最小方差 159 　8.4　自我調整波束形成 162 　　8.4.1　最小方均 162 　　8.4.2　採樣矩陣求逆 164 　　8.4.3　遞迴最小二乘法 167 　　8.4.4　恒模 170 　　8.4.5　最小二乘恒模 173 　　8.4.6　共軛梯度法 176 　　8.4.7　擴展序列陣列權值 179 　　8.4.8　新SDMA接收機的描述 181 　8.5　參考文獻 186 　8.6　習題 1

89 第9章　測向 192 　9.1　環形天線 192 　　9.1.1　早期使用環形天線測向 192 　　9.1.2　環形天線基本原理 192 　　9.1.3　垂直環天線 194 　　9.1.4　垂直環極化匹配 194 　　9.1.5　具有極化信號的垂直環 194 　　9.1.6　交叉環陣和Bellini－Tosi無線電測角儀 196 　　9.1.7　環陣校準 199 　9.2　Adcock偶極子天線陣列 200 　9.2.1　Watson-Watt測向演算法 201 　9.3　應用於Adock和交叉環陣的現代測向 202 　9.4　定位 203 　　9.4.1　Stansfield演算法

204 　　9.4.2　加權最小二次方解 206 　　9.4.3　置信誤差橢圓 206 　　9.4.4　馬氏統計 208 　9.5　參考文獻/注釋 210 　9.6　習題 211 第10章　向量感測器 213 　10.1　簡介 213 　10.2　向量感測器天線陣列回應 215 　　10.2.1　單向量感測器的導向向量推導 215 　　10.2.2　向量感測器陣列信號模型和導向向量 218 　10.3　向量感測器測向 219 　　10.3.1　向量積測向 219 　　10.3.2　超解析度測向 221 　10.4　向量感測器波束形成 223 　10.5　向量感測器的Cramer-Rao低限

227 　10.6　致謝 229 　10.7　參考文獻 230 　10.8　習題 231 第11章　智慧天線設計 233 　11.1　引言 233 　11.2　全域優化演算法 234 　　11.2.1　演算法說明 236 　11.3　優化智慧天線陣 247 　　11.3.1　稀疏天線陣單元 247 　　11.3.2　優化陣單元位置 249 　11.4　自我調整零限 253 　11.5　智慧天線設計中的NEC 256 　　11.5.1　NEC2資源 256 　　11.5.2　設置NEC2模擬 257 　　11.5.3　將NEC2與MATLAB集成 260 　　11.5.4　示例：簡單的半波偶極

子天線261 　　11.5.5　單極陣示例 262 　11.6　演化天線設計 264 　11.7　當前和未來趨勢 268 　　11.7.1　可重構天線和陣列 268 　　11.7.2　開源計算電磁學軟體 268 　11.8　參考文獻 268 　11.9　習題 271

MATLAB 2018從入門到精通

為了解決矩陣乘法matlab的問題，作者林炳強謝龍漢周維維 這樣論述：

本書基於MATLAB2018版寫作，在共15章的篇幅中分別介紹了MATLAB的基礎操作、Simulink工具箱、MATLAB在自動控制中的應用、線性規劃工具箱、數位信號處理工具箱、影像處理工具箱、系統辨識、模糊工具箱，以及MATLAB在自抗擾控制系統中的應用。   本書各章通過典型實例操作和重點知識講解相結合的方式，對MATLAB的基礎知識、功能及命令函數進行全面的講解。本書具有操作性強、指導性強、語言簡潔等特點，內容涵蓋了MATLAB在當前工程應用中的主要應用領域。   本書可作為MATLAB軟體初學者入門和提高的學習教程，或者高等院校、培訓機構的MATLAB教材，也可供相關工程應用人員參考

。 林炳強，碩士，華南理工大學機械與汽車工程學院，主要研究機器人技術及其相關應用，熟悉自動化控制技術及MATLAB模擬。 謝龍漢，博士，副教授，華南理工大學機械與汽車工程學院，主要研究能量補貨相關課題，發表sci論文多篇。 周維維，碩士，華北電力大學經濟及管理學院，主要研究能源利用，碳排放預測等相關課題。 第 1 章 基礎入門 1 1.1 MATLAB的安裝 1 1.2 MATLAB的啟動及操作介面 3 1.2.1 MATLAB的啟動 3 1.2.2 MATLAB的操作介面 3 1.3 M檔編輯器 4 1.3.1 M檔編輯器的啟動 5 1.

3.2 用M檔編寫簡單的程式 5 1.4 MATLAB幫助及其使用 6 1.4.1 幫助的類型 7 1.4.2 常用説明指令 7 1.4.3 Help幫助流覽器 8 第 2 章 符號計算 11 2.1 符號物件的創建 11 2.1.1 創建符號變數和運算式 11 2.1.2 符號與數值之間的轉化 15 2.1.3 符號運算式的化簡 17 2.2 符號微積分 20 2.2.1 極限和導數的符號計算 20 2.2.2 序列/級數的符號求和 22 2.2.3 符號積分 23 2.3 微分方程的符號解法 25 2.3.1 求微分方程符號解的一般指令 25 2.3.2 符

號微分方程解法實例 25 2.4 符號矩陣分析和代數方程解 27 2.4.1 符號矩陣分析 27 2.4.2 線性方程組的符號解法 30 2.5 符號變換及反變換 32 2.5.1 傅裡葉變換及其反變換 32 2.5.2 拉普拉斯變換及其反變換 33 2.5.3 Z變換及其反變換 36 2.6 代數狀態方程求符號傳遞函數 38 2.6.1 結構框圖的代數狀態方程解法 39 2.6.2 信號流圖的代數狀態方程解法 41 2.7 符號計算的簡易繪圖函數 43 2.7.1 二維繪圖函數 43 2.7.2 三維繪圖函數 47 2.7.3 等高線繪圖函數 48 2.7.4

三維曲面繪圖函數 49 第3章 MATLAB陣列和矩陣運算基礎 53 3.1 陣列的創建、運算及定址 53 3.1.1 陣列的創建 53 3.1.2 陣列的運算規則 58 3.1.3 陣列的操作 59 3.1.4 陣列的定址 62 3.1.5 關係和邏輯操作 64 3.2 矩陣分析 67 3.2.1 矩陣運算規則 67 3.2.2 矩陣分析計算 70 3.3 矩陣分解 77 3.3.1 特徵值及特徵向量 77 3.3.2 奇異值分解 82 3.3.3 LU分解 84 3.3.4 Cholesky分解 87 3.3.5 QR分解 89 3.4 特殊矩陣 92

3.4.1 常用特殊矩陣及其創建 93 3.4.2 其他特殊矩陣 95 第4章 數值計算 101 4.1 數理統計的MATLAB求解 101 4.1.1 常用的統計分佈指令 102 4.1.2 概率函數、分佈函數和亂數 105 4.2 多項式運算 112 4.2.1 多項式的運算及其函數表示 112 4.2.2 有限長序列的卷積 120 4.3 插值和擬合 124 4.3.1 插值 124 4.3.2 擬合 132 4.4 線性方程（組）的求解 140 4.4.1 線性方程的數值求解 140 4.4.2 線性方程組的數值求解 143 4.5 數值微積分 145

4.5.1 數值微分 145 4.5.2 數值積分 148 4.5.3 常微分方程的數值求解 153 第5章 MATLAB繪圖處理 161 5.1 概述 161 5.1.1 離散資料圖形的繪製 161 5.1.2 連續函數曲線的繪製 162 5.2 二維圖形 163 5.2.1 基本繪圖函數 163 5.2.2 坐標軸控制和圖形標識命令 168 5.2.3 多重曲線繪圖 172 5.2.4 ginput指令簡介 175 5.3 三維曲線和曲面 177 5.3.1 三維繪圖指令plot3 177 5.3.2 三維網格指令mesh 179 5.3.3 三維曲面指令su

rf 181 5.3.4 圖形視角及透視控制 183 5.3.5 圖形著色處理 189 5.3.6 圖形光照處理 197 5.4 圖形窗功能簡介 202 5.4.1 圖形視窗的創建 202 5.4.2 圖形視窗的功能表 203 第6章 M檔程式設計基礎 207 6.1 M文件 207 6.1.1 M指令檔 207 6.1.2 M函數檔 209 6.1.3 區域變數和全域變數 210 6.1.4 M函數檔的一般結構 213 6.2 資料及資料檔案 214 6.2.1 資料類型 214 6.2.2 資料的輸入與輸出 216 6.3 程式的流程控制 219 6.3.

1 迴圈語句 219 6.3.2 if條件陳述式 224 6.3.3 switch-case語句 227 6.3.4 控制程式流的其他常用指令 229 6.4 程式的調試與優化 233 6.4.1 程式的直接調試法 233 6.4.2 調試器的使用 238 6.4.3 程式設計優化 239 6.5 MATLAB函數類別 242 6.5.1 主函數 242 6.5.2 子函數 242 6.5.3 匿名函數 243 6.5.4 嵌套函數 243 6.5.5 私有函數 245 6.6 函數控制碼 245 6.6.1 函數控制碼的創建和顯示 245 6.6.2 函數控制

碼的基本操作 246 第7章 圖形化使用者介面 250 7.1 對象和控制碼 250 7.1.1 控制碼 250 7.1.2 對象 251 7.2 GUI圖形簡介 254 7.2.1 GUIDE的啟動 254 7.2.2 GUI範本 255 7.2.3 圖形化使用者介面的設計步驟 258 7.2.4 回呼函數 259 7.3 GUI的底層代碼實現 264 7.3.1 GUI底層代碼實例 264 7.3.2 常用物件介紹 267 7.4 圖形化使用者介面綜合實例 273 第8章 Simulink交互模擬集成環境 277 8.1 Simulink運行方法及視窗 278

8.2 Simulink常用模組庫 279 8.2.1 連續（Continuous）模組庫 280 8.2.2 非連續（Discontinuous）模組庫 281 8.2.3 離散（Discrete）模組庫 282 8.2.4 數學運算（Math Operations）模組庫 283 8.2.5 輸出（Sinks）模組庫 284 8.2.6 輸入源（Sources）模組庫 285 8.3 Simulink功能模組的處理 286 8.3.1 Simulink模組參數設置 286 8.3.2 Simulink 模組間連線處理 287 8.3.3 Simulink 模組基本操

作 289 8.4 Simulink建模仿真實例 291 8.5 子模組封裝技術 301 8.5.1 子 301 8.5.2 封裝模組 305 8.6 S函數 307 8.6.1 S函數基本概念 307 8.6.2 S函數工作原理 307 8.6.3 用M檔編寫S函數 308 第9章 MATLAB在自動控制中的應用 313 9.1 控制穩定性分析 313 9.1.1 代數穩定判據 313 9.1.2 根軌跡穩定性分析 317 9.1.3 頻域穩定性分析 322 9.1.4 穩態誤差的分析 330 9.2 控制的性能指標分析 335 9.2.1 控制的時域特性 3

35 9.2.2 控制的頻域特性 339 9.3 控制校正設計的MATLAB實現 341 9.3.1 控制校正設計概述 341 9.3.2 控制伯德圖校正設計方法 341 9.3.3 控制的根軌跡校正設計 352 9.3.4 單輸入單輸出設計工具 360 第 10章優化方法 365 10.1 線性規劃基本內容及MATLAB應用 366 10.1.1 引例 366 10.1.2 線性規劃的基本演算法─單純形法 367 10.2 無約束優化 373 10.2.1 無約束優化的基本演算法 374 10.2.2 MATLAB解優化問題 377 10.3 非線性規劃 385

10.3.1 非線性規劃的基本概念 385 10.3.2 懲罰函數法 386 10.3.3 MBTLAB求解 387 第 11章 數位信號處理 394 11.1 數位信號處理與離散時間 394 11.1.1 數位信號處理概述 394 11.1.2 數位信號處理的基本概念 395 11.1.3 離散時間信號 396 11.1.4 常用信號生成函數 405 11.1.5 離散時間信號的相關性 406 11.2 序列的傅裡葉變換的MATLAB實現 408 11.2.1 序列的傅裡葉變換公式 408 11.2.2 週期序列離散傅裡葉級數及傅裡葉變換的MATLAB實現 411

11.3 利用Z變換分析信號和頻域特性的MATLAB實現 412 11.3.1 Z變換的定義 412 11.3.2 Z變換的收斂域 413 11.3.3 Z變換的性質 414 11.3.4 Z變換的MATLAB求解 415 11.3.5 利用Z變換求解差分方程 417 11.3.6 利用Z變換分析頻域特性 420 11.4 離散傅裡葉變換（DFT）的MATLAB實現 424 11.4.1 DFT的定義和性質 425 11.4.2 DFT的MATLAB實現 426 11.4.3 離散傅裡葉級數及其MATLAB實現 427 11.5 快速傅裡葉變換及其應用的MATLAB實現

429 11.5.1 快速傅裡葉變換的基本用法 429 11.5.2 快速傅裡葉變換的應用舉例 431 11.6 無限脈衝回應數位濾波器的設計及MATLAB實現 438 11.6.1 數字濾波器概述 439 11.6.2 IIR濾波器的設計方法 440 11.6.3 濾波器的性能指標及MATLAB函數 443 11.6.4 IIR數位濾波器設計常用的MATLAB函數 444 11.6.5 IIR數位濾波器的設計 446 11.6.6 MATLAB提供的IIR濾波器設計函數：完全設計法 452 11.6.7 IIR數位濾波器的直接設計法 455 11.7 FIR數位濾波器

設計及MATLAB實現 458 11.7.1 FIR數字濾波器概述 458 11.7.2 窗函數設計FIR濾波器 460 11.7.3 MATLAB提供的窗函數及窗函數設計的MATLAB實現 461 11.7.4 FIR數位濾波器的優化設計及MATLAB實現 474 第 12章 影像處理 480 12.1 數位圖像的基本原理 481 12.1.1 數位圖像的表示 481 12.1.2 數位圖像的MATLAB操作基礎 481 12.1.3 數位圖像的類型及其轉換 485 12.2 圖像增強 496 12.2.1 灰度變換增強 496 12.2.2 長條圖增強 500 1

2.2.3 圖像平滑 503 12.2.4 圖像銳化 514 12.2.5 頻域增強 518 12.3 圖像復原 523 12.3.1 退化模型 523 12.3.2 無約束圖像復原 525 12.3.3 有約束圖像復原 525 12.4 二值形態學操作 528 12.4.1 膨脹和腐蝕 528 12.4.2 開操作和閉操作 529 12.4.3 膨脹和腐蝕的MATLAB實現方法 529 12.4.4 一些基本的形態學演算法 531 12.5 圖像壓縮編碼 532 12.5.1 圖像壓縮編碼概述 532 12.5.2 無失真壓縮技術 533 12.5.3 失真壓縮

技術 534 12.6 圖像分割 534 12.6.1 邊緣檢測方法 534 12.6.2 閾值分割技術 537 12.6.3 區域分割技術 538 第13章 辨識 540 13.1辨識的基本理論 540 13.1.1和模型 540 13.1.2 辨識問題 541 13.1.3辨識的步驟 541 13.1.4辨識的誤差準則 542 13.2小二乘法參數辨識及其MATLAB模擬 544 13.2.1小二乘法的基本原理 544 13.2.2 加權小二乘法的基本原理 546 13.2.3小二乘法的遞推算法 550 13.2.4 增廣小二乘法及MATLAB實現 556

13.3 參數的梯度校正辨識 561 13.3.1 確定性問題的梯度校正參數辨識及MATLAB實現 561 13.3.2 隨機問題的梯度校正參數辨識 568 13.3.3 隨機逼近法 570 13.4 極大似然估計參數辨識 573 13.4.1 極大似然參數辨識的基本概念 573 13.4.2模型參數的極大似然估計 575 13.4.3 遞推的極大似然參數估計 581 13.5 Bayes辨識方法及MATLAB實現 587 13.5.1 Bayes辨識方法的基本原理 587 13.5.2小二乘模型的Bayes參數辨識 588 13.5.3 MATLAB模擬實例 589

13.6 神經網路模型辨識方法及MATLAB實現 593 13.6.1 神經網路基本介紹 594 13.6.2 BP神經網路 597 13.6.3 RBF神經網路辨識 603 13.7 模糊辨識及MATLAB實現 607 13.7.1 模糊理論概述 608 13.7.2 基於T-S模型的模糊辨識 614 13.7.3 模糊逼近 616 第14章 自抗擾控制技術的MATLAB實現 621 14.1 經典PID控制器 621 14.1.1 經典PID控制律 621 14.1.2 經典PID的優勢與不足 625 14.2 安排過渡過程模擬 626 14.3 微分跟蹤器及其M

ATLAB模擬 633 14.3.1 經典微分環節的雜訊放大效應 633 14.3.2 微分跟蹤器 634 14.3.3速控制綜合函數 641 14.4 誤差回饋控制律 648 14.5 擴張狀態觀測器 654 14.5.1 狀態觀測器 654 14.5.2 擴張狀態觀測器 666 14.5.3 高增益狀態觀測器 673 14.6 自抗擾控制器 681 14.6.1 自抗擾控制器設計方法 681 14.6.2 改進的非線性PID控制器 682 14.6.3 自抗擾控制器 689 第15章 模糊控制及其MATLAB應用 701 15.1 模糊控制的基本理論 701

15.1.1 概述 701 15.1.2 模糊集合的相關概念 702 15.1.3 模糊集合的基本運算 703 15.1.4 隸屬函數 705 15.1.5 模糊推理規則 715 15.2 模糊控制的設計 718 15.2.1 模糊控制的組成 718 15.2.2 模糊控制的設計方法 718 15.3 MATLAB模糊邏輯工具箱 721 15.3.1 模糊推理編輯器 722 15.3.2 隸屬度函數編輯器 723 15.3.3 模糊規則編輯器 724 15.3.4 模糊規則觀察器 724 15.3.5 模糊推理輸入/輸出曲面觀察器 725 15.3.6 使用MATL

AB命令實現模糊邏輯 731 15.3.7 模糊邏輯工具箱命令函數簡介 735 15.4 Sugeno型模糊推理 758 15.4.1 Sugeno型模糊推理簡介 758 15.4.2 Sugeno型模糊推理實例 758 15.4.3 Mamdani與Sugeno的比較 761 15.5 模糊理論在控制工程中的應用 761 15.5.1 模糊控制 761 15.5.2 模糊建模 766 15.5.3 模糊控制與Simulink的結合應用 769

白平衡與圖像分割應用於 夜間行車輔助系統設計

為了解決矩陣乘法matlab的問題，作者許哲睿 這樣論述：

夜間行車的安全性一直是很重要的問題，包括疲勞駕駛，夜晚視線不佳及各類強光導致夜盲等問題，尤其當今社會夜生活頻繁，夜間行車的頻率大幅上升，除了保持精神外，良好的視線也是很重要的一環。研究中已統計國內外夜間事故相較於白天發生的比例，並調查市面上對於解決夜晚行車視線問題的方法，夜晚行車事故發生原因大多為疲勞駕駛、視線不佳及眩光導致的短暫夜盲。因目前市面上並無看到一次性解決以上問題的行車輔助系統，因而產生此研究的動機。本研究目的在於使用程式自動轉換夜間場景，利用白平衡重新調整目視的景觀，並將原本灰暗的天空利用圖像分割替換成明亮的白天。利用鏡頭來代替原本需要在夜晚環境不斷適應各種明暗變換眼睛，並且由程

式模擬出藍天白雲的景觀，可同時改善因視線昏暗導致的疲勞駕駛、夜間照明不足導致的視線不良及各種燈光產生的眩光的問題，可以大幅減少夜間行車事故的發生。本論文使用商業數學軟體-Matlab來編寫白平衡與圖像分割的程式。藉由該軟體模擬程式轉換後的效果，並實際比較與轉換前與轉換後的差別。