matlab圆孔的夫琅禾费

时间: 2023-05-13 19:02:43 浏览: 87
夫琅禾费衍射是一种计算孔径大小的方法,能够通过分析光波在孔径处的衍射图案来确定孔径大小。在MATLAB中,我们可以使用fft2函数将光波进行快速傅里叶变换,进而得到光波在孔径处的透射函数。然后,利用夫琅禾费衍射公式,可以得到孔径的大小。 具体而言,我们可以先生成一个圆形孔径的透射函数,使用fft2函数将其进行快速傅里叶变换得到它在频域上的光波分布。然后,根据夫琅禾费衍射公式,我们可以计算出光波在某一点的幅度,进而得到该点处的光强。从而,我们可以得到整个衍射图案的光强分布,通过分析其形状和峰值位置,可以确定圆孔的大小。 需要注意的是,夫琅禾费衍射公式只适用于大孔径情况下,对于小孔径(小于光波波长)的情况需要使用衍射积分公式。同时,考虑到实际系统的各种因素会导致信号噪声的存在,我们还需要进行合适的滤波和噪声处理,保证结果的可靠性。
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matlab夫琅禾费圆孔衍射

夫琅禾费圆孔衍射是指平面波垂直入射到一个圆孔上时,圆孔中心的光强经过衍射后在远离孔口的屏幕上出现的分布规律。在Matlab中,可以通过以下步骤模拟夫琅禾费圆孔衍射: 1. 定义圆孔半径和屏幕尺寸。 2. 生成一组离散的坐标点,并计算每个坐标点距离圆孔中心的距离。 3. 根据夫琅禾费衍射公式,计算每个坐标点上的光强。 4. 绘制出屏幕上的光强分布图像。 以下是示例代码: ```matlab % 定义圆孔半径和屏幕尺寸 r = 0.1; % 圆孔半径 L = 10; % 屏幕尺寸 % 生成离散坐标点 N = 1000; x = linspace(-L/2, L/2, N); y = linspace(-L/2, L/2, N); [X, Y] = meshgrid(x, y); % 计算距离圆孔中心的距离 R = sqrt(X.^2 + Y.^2); % 计算光强 lambda = 0.5; % 波长 k = 2*pi/lambda; I = (2 * besselj(1, k*r*R) ./ (k*r*R)).^2; % 绘制光强分布图像 figure; imagesc(x, y, I); axis equal tight; colormap gray; xlabel('x'); ylabel('y'); title('Fraunhofer diffraction from a circular aperture'); ``` 运行以上代码,即可得到夫琅禾费圆孔衍射的光强分布图像。

matlab夫琅禾费圆孔衍射仿真

夫琅禾费衍射是一种重要的光学现象,在实际应用中广泛使用。在MATLAB中进行夫琅禾费圆孔衍射仿真可以使用以下步骤: 1. 定义圆孔半径和波长 首先,定义夫琅禾费圆孔的半径和光的波长: ``` r = 0.1; % 圆孔半径 lambda = 0.5; % 光的波长 ``` 2. 定义衍射屏幕 使用 `meshgrid` 函数生成一个网格点矩阵,并根据矩阵大小定义衍射屏幕的尺寸和分辨率: ``` N = 1000; % 衍射屏幕像素数 L = 2; % 衍射屏幕尺寸 dx = L/N; % 衍射屏幕分辨率 x = (-L/2:dx:L/2-dx); % 衍射屏幕横坐标向量 y = x; % 衍射屏幕纵坐标向量 [X,Y] = meshgrid(x,y); % 生成网格点矩阵 ``` 3. 计算衍射场 根据夫琅禾费衍射的公式,计算出每个像素点处的衍射光场: ``` k = 2*pi/lambda; % 光的波数 r_xy = sqrt(X.^2 + Y.^2); % 衍射屏幕上每个像素点到圆心的距离 theta_xy = atan2(Y,X); % 衍射屏幕上每个像素点到圆心的极角 u = (r_xy <= r); % 圆孔内部光强为1,外部为0 u = u .* exp(1j*k*r_xy.*sin(theta_xy)); % 夫琅禾费衍射公式 ``` 4. 显示结果 使用 `imagesc` 函数将计算得到的衍射光强度矩阵可视化: ``` I = abs(u).^2; % 衍射光强 figure; imagesc(x,y,I); axis equal tight; colormap(jet); xlabel('x'); ylabel('y'); title('夫琅禾费圆孔衍射'); ``` 完整代码如下: ``` r = 0.1; % 圆孔半径 lambda = 0.5; % 光的波长 N = 1000; % 衍射屏幕像素数 L = 2; % 衍射屏幕尺寸 dx = L/N; % 衍射屏幕分辨率 x = (-L/2:dx:L/2-dx); % 衍射屏幕横坐标向量 y = x; % 衍射屏幕纵坐标向量 [X,Y] = meshgrid(x,y); % 生成网格点矩阵 k = 2*pi/lambda; % 光的波数 r_xy = sqrt(X.^2 + Y.^2); % 衍射屏幕上每个像素点到圆心的距离 theta_xy = atan2(Y,X); % 衍射屏幕上每个像素点到圆心的极角 u = (r_xy <= r); % 圆孔内部光强为1,外部为0 u = u .* exp(1j*k*r_xy.*sin(theta_xy)); % 夫琅禾费衍射公式 I = abs(u).^2; % 衍射光强 figure; imagesc(x,y,I); axis equal tight; colormap(jet); xlabel('x'); ylabel('y'); title('夫琅禾费圆孔衍射'); ```

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1.版本:matlab2014/2019a/2021a,内含运行结果,不会运行可私信 2.领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,更多内容可点击博主头像 3.内容:标题所示,对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用 5.博客介绍:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可si信 %% 开发者:Matlab科研助手 %% 更多咨询关注天天Matlab微信公众号 ### 团队长期从事下列领域算法的研究和改进: ### 1 智能优化算法及应用 **1.1 改进智能优化算法方面(单目标和多目标)** **1.2 生产调度方面** 1.2.1 装配线调度研究 1.2.2 车间调度研究 1.2.3 生产线平衡研究 1.2.4 水库梯度调度研究 **1.3 路径规划方面** 1.3.1 旅行商问题研究(TSP、TSPTW) 1.3.2 各类车辆路径规划问题研究(vrp、VRPTW、CVRP) 1.3.3 机器人路径规划问题研究 1.3.4 无人机三维路径规划问题研究 1.3.5 多式联运问题研究 1.3.6 无人机结合车辆路径配送 **1.4 三维装箱求解** **1.5 物流选址研究** 1.5.1 背包问题 1.5.2 物流选址 1.5.4 货位优化 ##### 1.6 电力系统优化研究 1.6.1 微电网优化 1.6.2 配电网系统优化 1.6.3 配电网重构 1.6.4 有序充电 1.6.5 储能双层优化调度 1.6.6 储能优化配置 ### 2 神经网络回归预测、时序预测、分类清单 **2.1 bp预测和分类** **2.2 lssvm预测和分类** **2.3 svm预测和分类** **2.4 cnn预测和分类** ##### 2.5 ELM预测和分类 ##### 2.6 KELM预测和分类 **2.7 ELMAN预测和分类** ##### 2.8 LSTM预测和分类 **2.9 RBF预测和分类** ##### 2.10 DBN预测和分类 ##### 2.11 FNN预测 ##### 2.12 DELM预测和分类 ##### 2.13 BIlstm预测和分类 ##### 2.14 宽度学习预测和分类 ##### 2.15 模糊小波神经网络预测和分类 ##### 2.16 GRU预测和分类 ### 3 图像处理算法 **3.1 图像识别** 3.1.1 车牌、交通标志识别(新能源、国内外、复杂环境下车牌) 3.1.2 发票、身份证、银行卡识别 3.1.3 人脸类别和表情识别 3.1.4 打靶识别 3.1.5 字符识别(字母、数字、手写体、汉字、验证码) 3.1.6 病灶识别 3.1.7 花朵、药材、水果蔬菜识别 3.1.8 指纹、手势、虹膜识别 3.1.9 路面状态和裂缝识别 3.1.10 行为识别 3.1.11 万用表和表盘识别 3.1.12 人民币识别 3.1.13 答题卡识别 **3.2 图像分割** **3.3 图像检测** 3.3.1 显著性检测 3.3.2 缺陷检测 3.3.3 疲劳检测 3.3.4 病害检测 3.3.5 火灾检测 3.3.6 行人检测 3.3.7 水果分级 **3.4 图像隐藏** **3.5 图像去噪** **3.6 图像融合** **3.7 图像配准** **3.8 图像增强** **3.9 图像压缩** ##### 3.10 图像重建 ### 4 信号处理算法 **4.1 信号识别** **4.2 信号检测** **4.3 信号嵌入和提取** **4.4 信号去噪** ##### 4.5 故障诊断 ##### 4.6 脑电信号 ##### 4.7 心电信号 ##### 4.8 肌电信号 ### 5 元胞自动机仿真 **5.1 模拟交通流** **5.2 模拟人群疏散** **5.3 模拟病毒扩散** **5.4 模拟晶体生长** ### 6 无线传感器网络 ##### 6.1 无线传感器定位(Dv-Hop定位优化、RSSI定位优化) ##### 6.2 无线传感器覆盖优化 ##### 6.3 无线传感器通信及优化(Leach协议优化) ##### 6.4 无人机通信中继优化(组播优化)

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