MATLAB卷积神经网络涡旋光代码使用MATLAB内置函数获取数据集的代码，以及涡旋光图像代码

以下是使用MATLAB内置函数获取涡旋光数据集的示例代码：

% 设置数据集路径
dataPath = 'path/to/dataset/folder';

% 创建图像数据存储器
imds = imageDatastore(dataPath, ...
    'IncludeSubfolders', true, ...
    'LabelSource', 'foldernames');

% 划分训练集和测试集
[imdsTrain, imdsTest] = splitEachLabel(imds, 0.8, 'randomized');

% 设置图像大小和通道数
imageSize = [28, 28, 1];

% 调整图像大小
imdsTrain = augmentedImageDatastore(imageSize, imdsTrain);
imdsTest = augmentedImageDatastore(imageSize, imdsTest);

在上述代码中，您需要将"dataPath"替换为包含您涡旋光图像数据集的文件夹路径。该代码使用`imageDatastore`函数创建一个图像数据存储器，并使用`splitEachLabel`函数将数据集划分为训练集和测试集。然后，使用`augmentedImageDatastore`函数调整图像大小，并指定了图像的大小（[28, 28, 1]）和通道数（1代表灰度图像）。

对于涡旋光图像的生成代码，这是一个简单的示例：

% 生成涡旋光图像
[X, Y] = meshgrid(-100:100, -100:100);
r = sqrt(X.^2 + Y.^2);
theta = atan2(Y, X);
spiral = cos(8*theta - 0.1*r) .* exp(-r/100);

% 显示涡旋光图像
figure;
imshow(spiral);
title('涡旋光图像');

上述代码使用了meshgrid函数生成网格，并根据网格坐标计算涡旋光的强度。然后，使用imshow函数显示生成的涡旋光图像。

请注意，上述代码只是示例，您可以根据具体需求进一步优化和调整图像生成过程。