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LED 變壓器 算法的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦曹永忠,許智誠,蔡英德寫的 Ameba 8710 Wifi氣氛燈硬體開發(智慧家庭篇) 和曹永忠,許智誠,蔡英德的 Pieceduino氣氛燈程式開發(智慧家庭篇)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站白色LED的热分析及其简单发热量的算法介绍 - 电子发烧友网也說明：白色LED 的热分析仍旧是一门未完成的科学。大多数LED 灯具和照明器制造商只能依赖于不充分、不准确或模糊的数据来确定LED 设备在相关应用领域的性能， ...
這兩本書分別來自崧燁文化 和崧燁文化所出版 。
國立臺北科技大學 能源與冷凍空調工程系 李文興所指導 李岳勳的 應用YOLO演算法於照明及空調系統節能控制 （2021），提出LED 變壓器 算法關鍵因素是什麼，來自於影像辨識、YOLO、物聯網。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 電機工程系 劉益華所指導 林俊緯的 使用粒子群演算法之數位同步整流返馳式轉換器PID參數最佳化技術 （2018），提出因為有 比例積分微分控制器、同步整流返馳式轉換器、粒子群演算法的重點而找出了 LED 變壓器 算法的解答。
最後網站請問有關自製LED場景燈問題- TTS則補充：請問: 我用1顆3mm LED搭配1/4W 510歐母的電阻在12V 1A的變壓器下為何會發燙?很燙! 計算式是不是 (12-3)/0.02=450歐姆 0.02*9=0.18W 選用1/4W
Ameba 8710 Wifi氣氛燈硬體開發(智慧家庭篇)
為了解決LED 變壓器 算法 的問題，作者曹永忠,許智誠,蔡英德 這樣論述：
本書針對智慧家庭為主軸，運用Ameba 8195 AM/Ameba 8170 AF開發板進行開發各種智慧家庭產品，主要是給讀者熟悉使用Ameba 8195 AM/Ameba 8170 AF開發板來開發物聯網之各樣產品之原型(ProtoTyping)，進而介紹這些產品衍伸出來的技術、程式撰寫技巧，以漸進式的方法介紹、使用方式、電路連接範例等等。 Ameba 8195 AM/Ameba 8170 AF開發板最強大的不只是它相容於Arduino開發板，而是它網路功能與簡單易學的模組函式庫，幾乎Maker想到應用於物聯網開發的東西，可以透過眾多的周邊模組，都可以輕易的將想要
完成的東西用堆積木的方式快速建立，而且價格比原廠Arduino Yun或Arduino + Wifi Shield更具優勢，最強大的是這些周邊模組對應的函式庫，瑞昱科技有專職的研發人員不斷的支持，讓Maker不需要具有深厚的電子、電機與電路能力，就可以輕易駕御這些模組。
應用YOLO演算法於照明及空調系統節能控制
為了解決LED 變壓器 算法 的問題，作者李岳勳 這樣論述：
本研究應用YOLOv4（You Only Look Once）類神經網路演算法搭配Darknet神經網路框架及OpenCV函式庫所實現一影像辨識系統，將鏡頭、燈光與空調結合物聯網系統，利用電腦與鏡頭做連線並架設一Websocket伺服器，搭配調光控制模組與LED驅動器調整燈光強弱與開關，空調部分使用紅外線學習模組，學習冷氣的指令。本研究先透過鏡頭獲取即時畫面，偵測出畫面中人的位置以及人與鏡頭之距離並且計算人的數量，利用偵測到之人的位置與數量，來調整燈光與空調之設定。研究結果發現，模型訓練結果顯示人體模型mAP最高是55%，人臉模型mAP最高是54%，在人數偵測實驗中，遠距離場景在五次實驗中有
兩次誤差一人而近距離場景在五次的實驗中有一次誤差一人，在距離偵測實驗中人臉模型誤差值約0.05 ~ 0.2 m，人體模型誤差值約0.15 ~ 0.3 m，而在位置偵測實驗中，成功辨識出該區域是否有人。實驗結果顯示，本系統可偵測出一空間中人的數量與位置，並針對人數與位置分別對該空間中的空調與照明進行控制與調整。
Pieceduino氣氛燈程式開發(智慧家庭篇)
為了解決LED 變壓器 算法 的問題，作者曹永忠,許智誠,蔡英德 這樣論述：
本書針對智慧家庭為主軸，進行開發各種智慧家庭產品之小小書系列，主要是給讀者熟悉使用Arduino Compatiable開發板：PieceDuino開發板(http://www.pieceduino.com/)來開發氣氛燈泡之商業版雛型(ProtoTyping)，進而介紹這些產品衍伸出來的技術、程式攥寫技巧，以漸進式的方法介紹、使用方式、電路連接範例等等。 PieceDuino開發板最強大的特點：他是完全Arduino Compatiable開發板，搭載Lenonard相同的單晶片：ATmega32u4，並在板內加上無線模組:ESP8266 WiFi Module
，無線網路涵蓋距離，在不外加天線之下，就可以到達20公尺，這對於家庭運用上，不只是足夠，還是遠遠超過其需求。
使用粒子群演算法之數位同步整流返馳式轉換器PID參數最佳化技術
為了解決LED 變壓器 算法 的問題，作者林俊緯 這樣論述：
比例積分微分(PID)控制器已被廣泛應用於交換式電源供應器控制，而控制器的參數對控制器的性能表現有很大的影響，儘管已經有簡單且被廣泛應用的控制器參數調整法，但有效的參數調整方法一直是業界應用時的重要議題。本文呈現粒子群最佳化(PSO)調整PID 控制器參數之技術，粒子群演算法用來取得電壓控制模式同步整流返馳式轉換器之最佳PID控制器參數。首先利用Simulink 建立模擬電路模型，再透過粒子群演算法來決定模型之控制器參數。經模擬及最佳化後之PID 控制器利用微處理器TMS320F28335 來實現，其表現將根據輸出電壓及輸入電壓的變動量來探討，最佳化參數之控制器表現性能並與一般控制器調整方法
比較。根據實驗結果顯示，相較於Z-N 調整法和頻域補償調整法，本文所使用的調整技術在安定時間方面可分別改善61.8%和71.83%，在最大超越量部分可分別改善87.6%和68.9%。