[发明专利]一种Gamma调制方法

权利要求书

1.一种Gamma调制方法，其特征在于，该方法包括：

利用调制步长更新待调制面板的寄存器值，重复上述步骤直至待调制面板的Gamma调制量满足预设的Gamma调节条件，当前的调制步长为当前寄存器值与上一次寄存器值之间的差值；

其中，调制步长的获取过程为：

构建关于Gamma调制量的无约束最优化函数，所述无约束最优化函数为极小化所述Gamma调制量与Gamma调制量目标值之间的相对误差的平方或绝对值；

获取遵循保守变化的Gamma调制量关于寄存器值的一阶梯度的保守最优解，所述遵循保守变化为极小化所述Gamma调制量的一阶梯度与指定某次迭代Gamma调制量一阶梯度差值的L2范数；利用所述保守最优解获取下一次的调制步长。

2.根据权利要求1所述的一种Gamma调制方法，其中，所述保守最优解还满足预设差分关系，所述预设差分关系为：

利用所述一阶梯度与指定某次迭代一阶梯度、调制差值、调制步长构建的梯形差分格式或欧拉向后差分格式。

3.根据权利要求1所述的一种Gamma调制方法，其中，利用所述保守最优解获取下一次的调制步长包括：对所述保守最优解按预定算法进行修正，结合所述无约束最优化函数得到Gamma调制步长，

其中，所述预定算法包括：预设大小为n的滑动窗口，内部存储所述保守最优解，每一保守最优解均是当前迭代数据与最近n次中某一次迭代数据的保守最优解，对滑动窗口内的保守最优解进行向量中值滤波，得到Gamma调制量1次修正一阶梯度。

4.根据权利要求3所述的一种Gamma调制方法，其中，所述预定算法还包括：

将所述Gamma调制量1次修正一阶梯度与上一次迭代Gamma调制量一阶梯度按照预设的权重凸组合，得到Gamma调制量2次修正一阶梯度。

5.根据权利要求1所述的一种Gamma调制方法，其中，Gamma调制量一阶梯度初始值通过随机给定或通过采集数据拟合得到或通过预调节得到，所述寄存器值的初始值通过随机给定，或通过采集数据拟合得到。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的一种Gamma调制方法，其中，所述Gamma调制量的个数为多个时，设置与多个Gamma调制量一一对应的权重参数，将极小化所述Gamma调制量与Gamma调制量目标值相对误差的平方或绝对值的加权和作为所述无约束最优化函数。

7.根据权利要求6所述的一种Gamma调制方法，其中，利用所述保守最优解获取下一次的调制步长包括：

利用所述Gamma调制量一阶梯度得到最优化问题目标函数关于寄存器值的一阶梯度近似值，利用梯度下降算法的步长表达式获取下一次的调制步长。

8.根据权利要求7所述的一种Gamma调制方法，其中，利用所述最优化问题目标函数一阶梯度近似值通过BFGS拟牛顿法迭代格式得到最优化问题目标函数的二阶Hessian近似值，利用所述最优化问题目标函数一阶梯度近似值及二阶Hessian近似值根据BFGS拟牛顿法或梯度下降算法步长公式获取下一次的调制步长；

每次迭代时，Gamma调制量未收敛且所述无约束最优化函数下降值小于预设阈值时，采用梯度下降算法的步长表达式获取下一次的调制步长，否则采用BFGS拟牛顿法的步长表达式获取下一次的调制步长。

9.根据权利要求8所述的一种Gamma调制方法，其中，初始化待调制面板的寄存器值、Gamma调制量一阶梯度及二阶Hessian矩阵以获取调制步长的初始值，所述一阶梯度初始值通过随机给定或通过采集数据拟合或通过预调节得到，所述二阶Hessian矩阵初始值通过Hessian表达式中Gamma调制量线性部分近似计算得到。

10.一种计算机可读介质，其特征在于，其存储有可由终端设备执行的计算机程序，当所述程序在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行权利要求1～9任一权利要求所述方法的步骤。