CN104991988A - 基于多颗单色大功率led实现类日光光源的方法 - Google Patents

基于多颗单色大功率led实现类日光光源的方法 Download PDF

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徐广强
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Abstract

本发明公开了一种基于多颗单色大功率LED实现类日光光源的方法，包括如下步骤：第一步：对目标谱380-780nm范围内等间隔d＝0.5～5nm离散取点构造目标光谱矩阵：第二步：构造LED单元矩阵Φi(λ)；第三步：构造LED光谱矩阵ΦLED；第四步：构造系数矩阵K；第五步:利用最小二乘法求得不同LED种类需要的颗数。本发明的优点在于使用了一种新的单色LED光谱辐射模型来表征单色LED光谱分布特点，提高了仿真实验的准确度；通过使用最小二乘法给出了能快速确定对太阳光谱有最佳模拟效果的LED组合；并能够通过改变组合中LED种类达到对太阳光谱不同程度的再现，实现不同程度的类日光照明满足不同照明场景的要求。

Description

基于多颗单色大功率LED实现类日光光源的方法
技术领域
本发明涉及照明技术领域，更具体地说，涉及一种基于多颗LED实现类日光光源的方法。
背景技术
日光是人体长期适应的自然光，最适合于人眼视觉机能的需要，是公认的最健康的照明光源。随着生活质量的不断提高，单纯照亮生活环境的照明方式已经不能满足人们对心理和视觉舒适度的要求，自然健康的照明受到越来越多的关注。近年来，基于GaN的高亮度蓝色LED的出现，使LED的发展进入一个崭新时代。基于LED的固态照明已在显示、照明、装饰等领域得到广泛应用。基于光谱叠加原理，若将多个单色LED同时使用，通过调节组分比例便可以设计出所需要的目标光谱。依照此方法可实现基于LED模拟日光光谱的类日光照明，这不仅能满足人们对健康照明的需求，LED的绿色节能特点对能源节约和环境保护也具有重大促进意义。
目前，有学者以不同峰值波长的小功率LED作为发光模块并利用积分球进行匀光，通过调整LED的驱动电流来改变光源的输出光谱分布，但控制电路极其复杂，而且改变LED电流往往会引起主波长漂移、光谱半高全宽以及相对光谱功率分布的改变，增大光谱匹配误差；另一方面，在很多类似的研究中，研究者多选用高斯函数或洛伦兹函数作为单色LED的光谱辐射模型，但二者无法很好的拟合单色LED的光谱辐射谱线。
发明内容
本发明提出基于多颗单色大功率LED实现类日光光源的方法。利用一种新的单色LED光谱辐射模型建立大功率单色LED数据库，结合最小二乘法与光谱叠加原理求出了拟合日光光谱所需的LED种类以及每种大功率LED所需要的颗数ki，并采用相关指数R2作为评价拟合效果的参数。在此基础上，系统分析了不同LED种类及每种LED的颗数组合对日光光谱的拟合效果，确定了LED种类及每种LED所需颗数ki的最佳组合。
为了达到上述目的，本发明提供了一种基于多颗单色大功率LED实现类日光光源的方法，包括如下步骤：
第一步：构造目标光谱矩阵
对在目标谱在380-780nm范围内等间隔d＝0.5～5nm(优选方式下d＝1nm)离散取点构造目标光谱矩阵：
Φs(t)＝[Φs1,Φs2,Φs3,...,Φst]；
其中，t为目标光谱离散取点个数，Φst为目标光谱在第t点处光辐射强度，t相应为1、2、3……；
第二步：构造LED单元矩阵Φi(λ)
对每种LED光谱数据在380-780nm范围内等间隔d离散取点构造Φi(t)：
Φi(t)＝[Φi1,Φi2,Φi3,...,Φit]T，(i＝1,2,3,Λ,n)
其中，t为LED单元离散取点个数；n为LED单元个数，由RGB三基色原理可知，n≥3；Φit为单色LED在第t点处的相对光谱辐射强度，t相应为1、2、3……。
第三步：构造LED光谱矩阵ΦLED
ΦLED＝[Φ1(t),Φ2(t),Φ3(t),Λ,Φi(t)]；
Φi(t)表示加入第i种单色LED单元矩阵；
第四步：构造系数矩阵K
K＝[k1,k2,k3,Λ,ki]T
其中ki为拟合系数，表示当前仿真结果下所需要第i颗LED的颗数；
第五步:利用最小二乘法编程求得满足下式的矩阵K*即为K的广义解。最小二乘解K*为待求最佳模拟效果下不同种类LED所需要的颗数：
| | Φ s ( t ) - Φ LED × K * | | 2 = min K ∈ R t | | Φ s ( t ) - Φ m | | 2 = min | | Φ s ( λ ) - Φ LED × K | | 2 ;
其中，Φm＝ΦLED×K表示多种LED混合产生的光谱分布，采用R2作为评价参数，其公式如下：
R2＝1-{∑(y-yestimated value)2/[∑y2-(∑y)2/n]}
y为目标值，yestimated value为估测值，n为数据点个数；R2≤1，其值越接近1则表示估测值与目标值拟合效果越好。
本发明优点是：本发明的优点在于使用了一种新的单色LED光谱辐射模型来表征单色LED光谱分布特点，提高了仿真实验的准确度；通过使用最小二乘法给出了能快速确定对太阳光谱有最佳模拟效果的LED组合；并能够通过改变组合中LED种类达到对太阳光谱不同程度的再现，实现不同程度的类日光照明满足不同照明场景的要求。
附图说明
图1是实施例中各LED相对光谱的分布图。
图2是实施例中最佳组合混合光谱匹配日光光谱的分布图。
图3是实施例中不同组合中LED种类数与相关指数之间的变化趋势图。
图4是实施例中组合中包含27种LED混合光谱匹配日光光谱分布图。
图5是实施例中组合中包含16种LED混合光谱匹配日光光谱分布图。
图6是实施例中组合中包含13种LED混合光谱匹配日光光谱分布图。
图7是实施例中组合中包含12种LED混合光谱匹配日光光谱分布图。
具体实施方式
本发明中采用若干单色LED混合模拟日光光谱中可见光部分，由光谱叠加原理可得到混合光谱模型为:
Φm＝ΦLED×K
其中，Φm表示多种LED混合产生的光谱分布,ΦLED为LED光谱矩阵，K为系数矩阵。并采用R2作为评价拟合效果好坏的参数,其公式如下：
R2＝1-{∑(y-yestimated value)2/[∑y2-(∑y)2/n]}
y为目标值，yestimated value为估测值，n为数据点个数。R2≤1,其值越接近1则表示估测值与目标值拟合效果越好。
下面具体说明求解的步骤：
第一步：构造目标光谱矩阵
对在目标谱在380-780nm范围内离散取点构造目标光谱矩阵
Φs(t)＝[Φs1,Φs2,Φs3,...,Φst]；
其中，t为目标光谱离散取点个数，Φst为目标光谱在在改点处光辐射强度；
第二步：构造LED单元矩阵Φi(λ)
对每种LED光谱数据在380-780nm范围内间隔1nm离散取点构造Φi(t)：
Φi(t)＝[Φi1,Φi2,Φi3,...,Φit]T，(i＝1,2,3,Λ,n)
其中，t为LED单元离散取点个数；n为LED单元个数，由RGB三基色原理可知，n≥3；Φit为单色LED在该点处的相对光谱辐射强度。
第三步：构造LED光谱矩阵ΦLED
ΦLED＝[Φ1(t),Φ2(t),Φ3(t),Λ,Φi(t)]；
Φi(t)表示加入第i种单色LED单元矩阵；
第四步：构造系数矩阵K
K＝[k1,k2,k3,Λ,ki]T
其中ki＝ai*ni，ni表示当前仿真结果下所需要第i颗LED的颗数，ai是单色LED光谱辐射强度与驱动电流之间的转化系数，因此可以根据ki确定当前仿真结果下需要第i颗LED的颗数。
第五步:利用最小二乘法编程求得满足下式的矩阵K*即为K的广义解
| | Φ s ( t ) - Φ LED × K * | | 2 = min K ∈ R t | | Φ s ( t ) - Φ m | | 2 = min | | Φ s ( λ ) - Φ LED × K | | 2 ;
即最小二解K*即为待求最佳模拟效果下不同LED种类需要的颗数；
实施例：
实例中以104种不同种类大功率单色LED数据组成数据库，通过最优化程序，选出数据库中的34种LED组成最佳组合来实现模拟日光在380-780nm可见光波段光谱输出。
下面通过具体的实施过程结合图示进一步说明本发明。
第一步：数据库建立
利用二维态联合密度函数分别为调研所得104种大功率单色LED光谱数据建立光谱辐射模型，其通式为：
S ( λ ) = A ( 1 + exp ( - λ - λ c 1 ω 1 ) ) ( 1 + exp ( λ - λ c 2 ω 2 ) )
其中，λ表示光的波长，依次取380-780nm内的所有整数值，S(λ)值表示LED光谱辐射强度，A是与振幅有关的拟合参数，λc1,λc2,ω1,ω2是与LED主波长λp以及半高全宽FWHM相关的拟合参数。每种类型的LED获得一组与之对应的(A,λc1,λc2,ω1,ω2)值组成数据库。见表104种大功率单色LED光谱数据库。
编号 λp A λc1 λc2 ω1 ω2
1 385 24.59006279 383.1594215 369.32381 2.046381289 5.54686837
2 386 132.9128436 384.6491369 359.4355385 2.186379582 5.972971684
3 394 91.73688763 392.2513913 366.3981429 2.232976484 6.68739385
4 395 77.46763255 393.4935777 370.6823432 2.146381688 6.14610916
5 395 125.939354 393.6265553 368.3331272 2.355402704 6.066168623
6 400 5.115300863 399.052794 396.8759489 3.086569749 4.68878599
7 404 127.7177798 402.8303222 375.7600865 2.305102618 6.467192549
8 405 119.601592 403.6085909 376.523734 2.376171713 6.569948933
9 405 4.737512989 403.0981934 400.9036742 3.374068349 5.371876682
10 407 44.27654564 404.9781283 366.564516 5.084118472 12.48262741
11 414 138.1523854 413.1576025 384.8405734 2.391973434 6.651061721
12 415 355.5879 412.39764 370.71672 2.74435 7.95538
13 420 359.43987 418.07859 379.92362 3.06561 7.32571
14 424 168.1854045 422.8731935 394.6769301 2.354431785 6.328079567
15 430 1586.29661 428.72152 380.01563 2.89721 7.26802
16 446 2.186242741 442.6754256 452.0310845 7.936061845 5.276420086
17 449 159.778413 447.087425 403.8040859 3.594870268 9.820035911
18 449 178.1897693 447.158652 406.6101249 3.374327576 8.985525009
19 449 326.8154787 447.5267396 401.737418 3.73515917 8.969107963
20 450 1133.011931 447.5152376 387.7279154 3.382693917 9.338393939
21 453 419.0064328 451.8177655 404.5570454 3.780484871 8.831453368
22 454 277.1463331 451.5467861 396.3866351 4.269179196 11.13782295
23 456 21.06553703 455.0103106 436.0130401 4.276072707 8.417119649
24 457 4.467547986 455.7429089 453.927805 5.389742075 7.253716445
25 458 482.6791312 455.6222073 396.7498602 3.875160039 10.66428894
26 461 403.3787301 458.9804311 398.7196638 3.913502865 11.26643054
27 462 404.3263558 459.2995093 402.6444964 3.677206222 10.5865051
28 465 260.5126453 463.5461528 407.820663 4.816078997 11.42962139
29 465 85.67482829 462.048896 421.5339345 3.495367088 10.66123096
30 466 15.95070594 463.6908774 441.2798149 4.856955164 11.34489693
31 467 270.84596 465.5646152 409.6145737 4.753292064 11.38148997
32 470 13.97045201 466.6588549 443.2038149 5.319797003 12.80149149
33 470 1222.06142 466.90429 392.52742 3.85289 11.46966
34 470 1259.896385 467.2291496 394.6515109 3.844499858 11.14888737
35 471 89.27811467 468.2138056 414.5201553 5.05630548 14.05095808
36 473 234.3153289 470.9488573 419.2867283 4.36749812 10.81948912
37 490 562.1599671 467.1225306 404.9861047 3.808028173 10.90110221
38 502 9.475709382 497.8439301 476.4824833 6.206917746 15.34331776
39 504 212.7102497 501.2982976 429.1241411 5.771105153 15.38649339
40 504 83.4099447 501.2676864 449.4947257 5.174480749 13.83051662
41 518 7.114076706 513.4398042 497.0931194 7.099705982 16.0943774
42 518 3.018743866 510.0921629 514.9712991 7.925334986 16.17917069
43 520 3.682619727 514.2918886 513.3904519 6.693176286 14.40755736
44 520 18.14426718 508.6362289 480.034248 4.963294931 13.29613875
45 524 2.654347273 516.568474 524.2250855 6.858211428 13.44572674
46 525 3.225444425 518.459007 519.9298087 5.938050439 14.81766056
47 527 2.637370363 516.5717307 524.2136652 6.858390021 13.44712161
48 532 36.84496992 525.8679517 476.9689635 5.942310968 16.77895257
49 558 189.4645797 555.4261015 502.4668278 4.497892598 11.59601715
50 561 2.00012794 556.220222 565.0473284 4.914003662 5.089213075
51 567 3.994878499 567.9274001 567.8139859 5.533296389 4.380886323
52 569 2.625125653 562.328816 566.6413143 4.229020413 14.55010053
53 570 3.144911356 568.3635579 573.1265249 9.288220885 9.271318892
54 570 3.590439494 569.5042848 570.5791743 4.868381277 4.815969557
55 574 37.20267906 590.289524 574.4676099 5.484354728 2.457616317
56 575 50.86362384 603.2549517 577.0519076 8.002117575 2.554394968
57 586 1.859708245 572.9273996 594.9398782 5.660460996 25.20465363
58 586 1.816277101 572.8250215 596.1448125 5.63052069 24.94362548
59 588 3.118335408 586.8644083 589.2433991 4.616618384 4.342416652
60 590 2.919300034 585.4568202 593.5663492 11.22530953 12.53921533
61 590 25.7150505 609.1307637 591.5407705 7.009437431 2.86049699
62 592 3.659588376 591.3332396 592.279833 5.158744242 5.23346073
63 594 2.750574001 594.1681019 597.8867412 6.528815529 3.779721484
64 595 19.33808499 612.5437855 596.654696 7.230725592 3.002113144
65 595 33.92768322 616.4553165 595.8416131 7.407651987 3.486110585
66 606 3.093469588 601.0079483 607.5803639 11.28204614 12.91068785
67 620 229.7607025 667.3279313 622.5104353 9.255754093 2.610403719
68 621 22.44852839 639.6148276 622.2577051 7.339368819 2.97067859
69 624 9.724718843 635.8600308 625.1773847 7.738581279 3.755908689
70 625 8.287702635 635.4930608 626.5477495 7.473481997 3.42703856
71 630 5.381383837 631.85608 625.0301096 11.36142078 12.85019921
72 630 20.6013138 650.8669528 632.2535878 8.047659491 2.89066897
73 630 3.276566902 629.9040975 632.0884997 5.958418075 4.889815011
74 633 42.301335 666.2536812 635.5123569 10.01150558 3.368212685
75 633 22.90590849 653.2194815 635.0215265 7.632686949 3.085124588
76 635 26.80541547 654.5278538 636.0297298 7.25427652 3.015410749
77 635 1.276267169 618.1640499 657.8479938 6.593474716 13.8264085
78 637 36.54738772 659.8998526 637.7953662 7.716672631 3.537456412
79 639 4.614532263 637.6320167 635.3781699 4.81760126 7.385282613
80 643 20.16655129 663.7912272 645.1954969 8.232391433 3.173272779
81 645 40.12560139 677.8643956 647.9881961 9.694999321 2.552394991
82 645 48.97335011 678.6056508 647.7572313 9.388508579 2.493039689
83 646 2.135115651 643.1816692 652.1369464 8.278784424 4.401363391
84 660 4.053933042 687.4115301 685.2270524 5.110194353 1.547922713
85 661 3.090227934 659.3531432 662.9448497 6.933310142 6.130889352
86 662 2.183389267 660.6217146 663.079927 1.416048375 2.034844535
87 662 3.650440562 660.3241291 661.4306001 5.979340162 7.429288289
88 680 88.57725116 719.9106995 681.883201 10.03928813 4.154923847
89 683 46.86609853 729.3354184 686.5887972 12.92691819 3.050451083
90 690 82.39936751 746.0211225 693.5133206 13.59201435 3.327094719
91 690 18.86431088 712.7310945 691.5406825 9.808541369 4.499985799
92 700 35.52703228 731.3819312 701.8828697 10.25707085 4.060437678
93 705 41.71546669 738.2802547 706.9445133 10.46814544 4.986767299
94 720 191.9168944 777.7675609 722.7878284 11.93836415 4.358039284
95 735 6.939179554 750.493076 738.4356305 12.45625295 5.823969131
96 735 25.35555273 766.0395748 737.252003 11.53026382 4.566204357
97 740 67.13265 796.22301 744.13531 14.73195 4.70729
98 750 8.351491933 770.6530926 754.052777 13.45516538 5.94587387
99 760 3.888649471 770.7791379 765.4143231 13.98711133 4.120053609
100 760 13.29915872 791.8098669 764.4029706 15.03597314 5.412012835
101 768 1.24163948 752.16288 780.2836003 8.434158984 5.048103499
102 770 25.99324 798.9889 771.45919 10.96636 4.95574
103 780 2.98379412 784.9905765 786.6720871 13.809854 4.203576439
104 780 11.51121858 809.9409464 784.6091478 15.22670374 5.369358717
表1
数据库中包含各LED相对光谱分布见图1。
第二步：构造目标光谱矩阵
太阳光谱作为已知目标光谱，其用于照明的光主要为380-780nm可见光波段范围。为了取得较好拟合效果，此处对太阳光谱380-780nm波段范围间隔1nm离散取点构建目标光谱矩阵Φs(λ)
Φs(λ)＝[Φs(380),Φs(381),Φs(382),Λ,Φs(780)]；
其中Φs(380)表示太阳光谱在波长λ＝380nm处的光谱辐射强度，其它参数以此类推。
第三步:构造LED单元矩阵
对第一步中建立的各种类LED光谱辐射模型在380-780nm波段间隔1nm离散取点构造不同种类LED单元矩阵。数据库共包含104种LED，此处分别以数字1～104来标记不同种类LED。
第1种LED：Φ1(λ)＝[Φ1(380),Φ1(381),Φ1(382),Λ,Φ1(780)]T
第2种LED：Φ2(λ)＝[Φ2(380),Φ2(381),Φ2(382),Λ,Φ2(780)]T
第3种LED：Φ3(λ)＝[Φ3(380),Φ3(381),Φ3(382),Λ,Φ3(780)]T
...
第104种LED：Φ104(λ)＝[Φ104(380),Φ104(381),Φ104(382),Λ,Φ104(780)]T
第四步：构造LED光谱矩阵
将第三步构造的104种LED单元矩阵按顺序排列组成LED光谱矩阵ΦLED
ΦLED＝[Φ1(λ),Φ2(λ),Φ3(λ),Λ,Φ104(λ)]
则
Φ LED = Φ 1 ( 380 ) , Φ 2 ( 380 ) , Φ 3 ( 380 ) , Λ , Φ 104 ( 380 ) Φ 1 ( 381 ) , Φ 2 ( 381 ) , Φ 3 ( 381 ) , Λ , Φ 104 ( 381 ) Φ 1 ( 382 ) , Φ 2 ( 382 ) , Φ 3 ( 382 ) , Λ , Φ 104 ( 382 ) M Φ 1 ( 780 ) , Φ 2 ( 780 ) , Φ 3 ( 780 ) , Λ , Φ 104 ( 780 )
第五步：构造系数矩阵K
系数矩阵K中包含的元素个数与数据库中LED种类数相等
K＝[k1,k2,k3,Λ,k104]T
其中k1,k2,k3,Λ,k104分别表示最优结果下第1～104种LED所需要颗数的系数。
第六步：构造混合光谱模型
混合光谱模型由LED光谱矩阵ΦLED与系数矩阵K构成，
Φm＝ΦLED×K
其中，Φm表示多种LED混合产生的光谱分布。
第七步：求解系数K
利用最小二乘法编程求得满足条件
||Φs(λ)-ΦLED×K*||2＝min||Φs(λ)-Φm||2＝min||Φs(λ)-ΦLED×K||2，K*∈Rt
的矩阵K*即为K的广义解。删除矩阵K*中所有0元素对应的LED种类，余下的即为程序挑选出用来组成最佳组合的LED种类。
第八步：最佳组合结果
运行程序可得最佳组合使用了104种LED中的34种，混合光谱与太阳光谱的相关指数R2＝88.67％。混合光谱匹配日光光谱如图2所示。
34种LED在数据库中对应的编号、特征参数以及系数k见表2。其中λp表示LED主波长，FWHM表示LED光谱半高全宽值，k为最佳拟合结果下所需要各种类LED的数目系数。
序号 编号 λp FWHM k 序号 编号 λp FWHM k
1 1 385 11 1.9073 18 67 620 16 0.2534
2 6 400 13 1.2036 19 71 630 19 1.1999
3 7 404 13 0.0921 20 75 633 16 0.4669
4 10 407 27 2.0748 21 81 645 16 0.7045
5 12 415 15 0.388 22 83 646 23 0.467
6 13 420 15 1.3068 23 87 662 24 1.8918
7 15 430 15 0.9459 24 88 680 25 1.3386
8 16 446 24 3.1078 25 90 690 25 0.6812
9 25 458 22 0.5782 26 92 700 21 0.9255
10 35 471 28 3.7235 27 93 705 26 1.0372
11 38 502 33 3.0117 28 94 720 24 1.2135
12 48 532 33 2.9282 29 95 735 29 1.2555
13 49 558 25 2.5782 30 96 735 25 0.1034
14 55 574 13 0.4552 31 98 750 28 1.0205
15 58 586 50 1.6543 32 99 760 30 0.5369
16 60 590 16 0.6281 33 102 770 25 0.3345
17 66 606 43 1.0847 34 103 780 28 1.9908
表2
第九步：结果验证
依据贡献原则，在最佳组合中增加和减少LED种类，分析混合光谱对太阳光谱相关指数变化规律。结果证明在104种LED组成的数据库中，程序选出的34种LED能最好的模拟日光光谱输出。不同组合中LED种类数与相关指数之间的变化趋势见图3。为了便于理解，下面分别给出了图4组合中包含27种匹配太阳光谱图；图5组合中包含16种LED匹配太阳光谱图；图6组合中包含13种LED匹配太阳光谱图；图7组合中包含12种LED匹配太阳光谱图。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于多颗单色大功率LED实现类日光光源的方法，其特征在于，包括如下步骤：
第一步：构造目标光谱矩阵
对目标谱380-780nm范围内等间隔d＝0.5～5nm离散取点构造目标光谱矩阵：
Φs(t)＝[Φs1,Φs2,Φs3,...,Φst]；
其中，t为目标光谱离散取点个数，Φst为目标光谱在第t点处光辐射强度，t相应为1、2、3……；
第二步：构造LED单元矩阵Φi(λ)
对每种LED光谱数据在380-780nm范围内等间隔d离散取点构造Φi(t)：
Φi(t)＝[Φi1,Φi2,Φi3,...,Φit]T，(i＝1,2,3,Λ,n)
其中，t为LED单元离散取点个数；n为LED单元个数，n≥3；Φit为单色LED在第t点处的相对光谱辐射强度，t相应为1、2、3……；
第三步：构造LED光谱矩阵ΦLED
ΦLED＝[Φ1(t),Φ2(t),Φ3(t),Λ,Φi(t)]；
Φi(t)表示加入第i种单色LED单元矩阵；
第四步：构造系数矩阵K
K＝[k1,k2,k3,Λ,ki]T
其中ki为拟合系数，表示当前仿真结果下所需要第i颗LED的颗数；
第五步:利用最小二乘法求得满足下式的K的广义解：
| | Φ s ( t ) - Φ LED × K * | | 2 = min K ∈ R t | | Φ s ( t ) - Φ m | | 2 = min | | Φ s ( λ ) - Φ LED × K | | 2 ;
其中，Φm＝ΦLED×K表示多种LED混合产生的光谱分布，采用R2作为评价参数，其公式如下：
R2＝1-{∑(y-yestimated value)2/[∑y2-(∑y)2/n]}
y为目标值，yestimated value为估测值，n为数据点个数；R2≤1，其值越接近1则表示估测值与目标值拟合效果越好。
2.根据权利要求1所述基于多颗单色大功率LED实现类日光光源的方法，其特征在于，所述d＝1nm。
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