基于论文《基于快速傅里叶变换的三维非高斯粗糙表面数值仿真》生成非高斯粗糙表面并MATLAB编程

生成非高斯粗糙表面可以使用Matlab中的随机函数生成，并且可以使用快速傅里叶变换（FFT）来进行数值仿真。下面是一个简单的Matlab程序示例，用于生成非高斯粗糙表面：

%% 定义参数
Nx = 512; % x轴方向采样点数
Ny = 512; % y轴方向采样点数
Lx = 10; % x轴方向采样区域长度
Ly = 10; % y轴方向采样区域长度
dx = Lx/Nx; % x轴方向采样间距
dy = Ly/Ny; % y轴方向采样间距
kx = (2*pi/Lx)*[-Nx/2:Nx/2-1]; % x轴方向采样频率
ky = (2*pi/Ly)*[-Ny/2:Ny/2-1]; % y轴方向采样频率

%% 生成高斯白噪声
sigma = 1; % 高斯分布标准差
noise = sigma*(randn(Nx,Ny) + 1j*randn(Nx,Ny)); % 生成高斯白噪声

%% 计算功率谱密度函数
kmax = max(kx);
ksqr = kx.^2 + ky.^2;
psd = exp(-ksqr/(2*kmax^2)); % 高斯功率谱密度函数

%% 生成非高斯粗糙表面
surface = real(ifft2(sqrt(psd).*fft2(noise))); % 使用FFT数值仿真生成非高斯粗糙表面

%% 绘制表面图像
figure;
surf([-Lx/2:Lx/Nx:Lx/2-dx],[-Ly/2:Ly/Ny:Ly/2-dy],surface,'EdgeColor','none');
colormap(jet);
axis equal;
axis([-Lx/2 Lx/2 -Ly/2 Ly/2 -max(max(surface)) max(max(surface))]);
xlabel('x');
ylabel('y');
zlabel('z');

这段程序首先定义了采样点数、采样区域长度、采样间距和采样频率等参数。接着使用Matlab中的随机函数生成高斯白噪声。然后计算功率谱密度函数，使用FFT数值仿真生成非高斯粗糙表面。最后绘制表面图像。

该程序只是一个简单的示例，可以根据实际需求进行修改和优化。