下载了guassian view怎么下载guassian
时间: 2023-09-03 12:03:04 浏览: 41
要下载Gaussian软件包,你首先需要访问Gaussian官方网站(https://gaussian.com)并注册一个账号。注册后,你将获得一个授权代码,该代码需要在下载和安装过程中使用。
接下来,你需要登录Gaussian网站,进入下载页面。在下载页面中,你可以选择所需的Gaussian版本和适用于你操作系统的安装程序。确保选择适用于你的计算机的版本并开始下载。
一旦下载完成,你可以运行安装程序。在运行过程中,它会要求你输入你的授权代码。确保输入正确,并按照安装程序的指导完成安装。
安装完成后,你就可以使用Gaussian软件了。你可以在你的计算机上找到Gaussian的安装目录,并在其中找到可执行文件。通过运行该可执行文件,你可以启动Gaussian软件并开始使用。
值得注意的是,Gaussian软件是一个商业软件,需要购买授权才能合法使用。如果你只是下载了Gaussian View,这只是Gaussian软件套件中的一个图形界面,你仍然需要购买Gaussian软件的授权才能正常使用全部功能。
希望这个回答对你有帮助!
相关问题
利用课程讲的滤波方法,自行设计滤波模板的内容和尺寸,分别对两个噪声图像进行去噪处理,得到的去噪结果,统一命名为denoise_lena_guassian和denoise_lena_salt_pepper。分别将去噪后的结果与原始图像(即没有噪声的lena_gray)进行比较。mTLb代码
好的,以下是mTLb代码实现:
```matlab
% 读取图像
lena_gray = imread('lena_gray.jpg');
lena_guassian = imread('lena_guassian.jpg');
lena_salt_pepper = imread('lena_salt_pepper.jpg');
% 高斯滤波
gaussian_filter = fspecial('gaussian', [5 5], 2);
denoise_lena_guassian = imfilter(lena_guassian, gaussian_filter);
% 中值滤波
denoise_lena_salt_pepper = medfilt2(lena_salt_pepper, [3 3]);
% 计算评价指标
psnr_guassian = psnr(denoise_lena_guassian, lena_gray);
ssim_guassian = ssim(denoise_lena_guassian, lena_gray);
psnr_salt_pepper = psnr(denoise_lena_salt_pepper, lena_gray);
ssim_salt_pepper = ssim(denoise_lena_salt_pepper, lena_gray);
% 显示结果
subplot(2, 3, 1), imshow(lena_gray), title('原始图像');
subplot(2, 3, 2), imshow(lena_guassian), title('高斯噪声图像');
subplot(2, 3, 3), imshow(denoise_lena_guassian), title(sprintf('去噪图像\nPSNR=%.2f\nSSIM=%.2f', psnr_guassian, ssim_guassian));
subplot(2, 3, 4), imshow(lena_salt_pepper), title('椒盐噪声图像');
subplot(2, 3, 5), imshow(denoise_lena_salt_pepper), title(sprintf('去噪图像\nPSNR=%.2f\nSSIM=%.2f', psnr_salt_pepper, ssim_salt_pepper));
subplot(2, 3, 6), imshow(lena_gray-denoise_lena_salt_pepper), title('差异图像');
```
这里假设原始图像为lena_gray.jpg,高斯噪声图像为lena_guassian.jpg,椒盐噪声图像为lena_salt_pepper.jpg。代码中首先使用fspecial函数生成一个5x5的高斯滤波器,标准差为2,然后使用imfilter函数对高斯噪声图像进行滤波,得到去噪图片denoise_lena_guassian。接着,使用medfilt2函数对椒盐噪声图像进行中值滤波,得到去噪图片denoise_lena_salt_pepper。最后,使用psnr和ssim函数计算评价指标,并使用subplot和imshow函数将原始图像、噪声图像、去噪图像和差异图像显示在画布上。
希望这份代码能够帮到您!如果您还有其他问题,请随时提出。
MATLAB模拟任意Hollow Guassian Beam在平行通过有折射率且前后面均为椭圆面方程的shaping len之后变成实心类似基模光斑的程序和如何将hollow gaussian beams转变为实心光束通过空间光调制器上加载相位实现?程序是什么?
以下是MATLAB模拟任意Hollow Guassian Beam在平行通过有折射率且前后面均为椭圆面方程的shaping len之后变成实心类似基模光斑的示例代码:
```matlab
% Parameters
w0 = 1; % beam waist
R = 10*w0; % curvature of input beam
lambda = 1; % wavelength
n = 1.5; % refractive index of shaping lens
L = 100*w0; % length of shaping lens
dx = 0.1*w0; % spatial resolution
dy = dx;
x = -10*w0:dx:10*w0; % spatial grid
y = x;
[X,Y] = meshgrid(x,y);
k = 2*pi/lambda; % wave number
zR = pi*w0^2/lambda; % Rayleigh range
% Input beam
w = w0*sqrt(1+(X.^2+Y.^2)/R^2);
phi = atan2(Y,X);
u_in = (w0./w).*exp(-((X.^2+Y.^2)/w0^2)).*exp(-1i*k*(X.^2+Y.^2)/(2*R)).*exp(1i*phi);
% Shaping lens
xl = linspace(-L/2,L/2,1000);
yl = sqrt(L^2/4-xl.^2);
yl = [-fliplr(yl), yl];
[xl,yl] = meshgrid(xl,yl);
zl = sqrt(L^2/4-yl.^2)*n;
zl = [-fliplr(zl), zl];
xl = repmat(xl(:),[1,length(x)]);
yl = repmat(yl(:),[1,length(x)]);
zl = repmat(zl(:),[1,length(x)]);
lens = exp(-1i*k*n*zl).*exp(1i*k*(xl.^2+yl.^2)/(2*n*zl));
% Output beam
u_out = zeros(size(u_in));
for i=1:length(x)
for j=1:length(y)
u_out(i,j) = sum(lens(:,i).*u_in(:,j))*dx*dy;
end
end
% Plotting
figure;
subplot(1,3,1);
imagesc(x,y,abs(u_in).^2);
colormap('hot'); axis image; axis off;
title('Input Beam');
subplot(1,3,2);
imagesc(xl(1,:),yl(:,1),abs(lens).^2);
colormap('hot'); axis image; axis off;
title('Shaping Lens');
subplot(1,3,3);
imagesc(x,y,abs(u_out).^2);
colormap('hot'); axis image; axis off;
title('Output Beam');
```
对于将hollow gaussian beams转变为实心光束通过空间光调制器上加载相位实现,可以使用以下代码:
```matlab
% Parameters
w0 = 1; % beam waist
lambda = 1; % wavelength
k = 2*pi/lambda; % wave number
dx = 0.1*w0; % spatial resolution
dy = dx;
x = -10*w0:dx:10*w0; % spatial grid
y = x;
[X,Y] = meshgrid(x,y);
% Input beam
w = w0*sqrt(1+(X.^2+Y.^2)/(10*w0)^2);
phi = atan2(Y,X);
u_in = (w0./w).*exp(-((X.^2+Y.^2)/w0^2)).*exp(1i*phi);
% Phase mask
phase = zeros(size(u_in));
for i=1:length(x)
for j=1:length(y)
r = sqrt(x(i)^2+y(j)^2);
if (r<=4*w0)
phase(j,i) = pi;
end
end
end
mask = exp(1i*phase);
% Output beam
u_out = u_in.*mask;
% Plotting
figure;
subplot(1,3,1);
imagesc(x,y,abs(u_in).^2);
colormap('hot'); axis image; axis off;
title('Input Beam');
subplot(1,3,2);
imagesc(x,y,abs(mask).^2);
colormap('hot'); axis image; axis off;
title('Phase Mask');
subplot(1,3,3);
imagesc(x,y,abs(u_out).^2);
colormap('hot'); axis image; axis off;
title('Output Beam');
```
这里使用了一个二元相位调制器,其中在中心区域(直径为4w0)添加了一个π的相位延迟,将hollow gaussian beams转换为实心光束。