clear; N=input('Number of samples(enter from 100 to 500)=');%N:抽样数 L=10*10^-3; Ld=input('请输入波长 [毫米]='); Ld=Ld*10^-6; ko=(2*pi)/Ld; wo=input('请输入束腰 [毫米]='); wo=wo*10^-3; z_ray=(ko*wo^2)/2*10^3; z_ray=z_ray*10^-3; z=input('请输入传输距离z[米]='); dx=L/N; for n=1:N+1 for m=1:N+1 %Space axis x(m)=(m-1)*dx-L/2; y(n)=(n-1)*dx-L/2; %空域中的高斯光束 Gau(n,m)=exp(-(x(m)^2+y(n)^2)/(wo^2));%Frequency axis Kx(m)=(2*pi*(m-1))/(N*dx)-((2*pi*(N))/(N*dx))/2; Ky(n)=(2*pi*(n-1))/(N*dx)-((2*pi*(N))/(N*dx))/2; %自由空间传输函数 H(n,m)=exp(j/(2*ko)*z*(Kx(m)^2+Ky(n)^2)); end end %频域中的高斯光束 FGau=fft2(Gau); FGau=fftshift(FGau); %频域中传输的高斯光束 FGau_pro=FGau.*H; Gau_pro=ifft2(FGau_pro); x=x*10^3; y=y*10^3; figure(1); mesh(x,y,abs(Gau)) title('高斯光强分布') xlabel('x [毫米]') ylabel('y [毫米]') axis([min(x) max(x) min(y) max(y) 0 1]) axis square figure(2); mesh(x,y,abs(Gau_pro)) title(['传播',num2str(z),'米后的高斯光束']) xlabel('x [毫米]') ylabel('y [毫米]') axis([min(x) max(x) min(y) max(y) 0 1]) axis square
时间: 2023-10-27 13:07:17 浏览: 36
这段代码使用Matlab实现了高斯光束在自由空间传输过程中的光强分布计算和可视化展示。代码中的主要步骤包括:
1. 通过输入参数设置高斯光束的相关参数,包括抽样数、波长、腰半径和传输距离等。
2. 定义空域和频域的采样点以及相应的自由空间传输函数。
3. 计算空域中的高斯光束和频域中的高斯光束,以及经过传输距离z后的频域中的高斯光束。
4. 通过傅里叶反变换将频域中的高斯光束转换到空域中,并绘制初始光束和传播过程中的光束的3D图像。
这段代码可以让用户通过输入不同的参数来模拟不同条件下高斯光束的传输过程,并通过3D图像来观察光束的形态和变化。
相关问题
ector<Sample> *samples = new Sample[n_samples];
这段代码使用 new 运算符动态地分配了一个包含 n_samples 个 Sample 类型的对象的数组,并返回指向该数组的指针 samples。
需要注意的是,使用 new 运算符分配的内存空间必须在使用完毕后使用 delete 运算符释放,否则会造成内存泄漏。释放内存空间的代码如下:
```
delete[] samples;
```
其中,delete[] 运算符会释放 samples 所指向的数组所占用的内存空间。
如果每个 Sample 对象都需要使用构造函数进行初始化,可以在 new 运算符后面传递参数,例如:
```
vector<Sample>* samples = new vector<Sample>(n_samples, Sample(param1, param2, ...));
```
其中,vector 的构造函数会创建包含 n_samples 个 Sample 类型对象的 vector 对象,并使用传递的参数 param1、param2 等初始化每个 Sample 对象。在使用完毕后,仍然需要使用 delete 运算符释放内存空间:
```
delete samples;
```
需要注意的是,如果每个 Sample 对象都包含指针成员变量,还需要手动释放这些指针成员变量所指向的内存空间。
valueerror: number of labels is 1. valid values are 2 to n_samples - 1 (inclusive)
### 回答1:
这个错误是因为标签数量只有1个,但是有效值应该是2到n_samples-1(包括n_samples-1)。这通常是由于数据集中的标签数量不足或数据集中的样本数量太少导致的。需要检查数据集并确保标签数量符合要求。
### 回答2:
这个错误提示是Python中机器学习库scikit-learn中的一个常见错误。它通常出现在聚类算法的训练过程中,其中聚类算法试图为每个数据点分配类标签,但它无法保证聚类的类别数与数据点数相等,因此出现了这个错误。
造成这个错误的原因可能是多个数据点被构成一个聚类的情况,这意味着数据点不足以形成一个有效的聚类。因此,聚类模型无法将这些数据点划分到不同的聚类中,从而导致了“标签数量不足”的错误。
要解决这个问题,一种常见的方法是调整聚类算法的参数,以确保在训练过程中生成足够的聚类数,同时避免聚类数量超过数据点数量。此外,还可以考虑使用其他聚类算法或者数据预处理技术,以帮助模型更好地区分并分类数据点。
总的来说,在遇到这个错误时,需要检查聚类算法的参数和数据集的规模,找到问题的原因并采取相应的措施来解决它。
### 回答3:
这个错误一般发生在机器学习模型的训练过程中,它告诉我们样本标签的数量不合法。具体来说,它表示样本标签只有一个,而模型需要的是至少两个到 n_samples-1 个标签数。
在机器学习中,我们通常会将数据集划分为训练集和测试集以评估模型的性能。这些数据集中的每个样本都要标记为一个类别、标签或目标值。在这个情况下,假设我们训练分类模型,我们需要每个样本都有标签,这样我们才能让模型学习如何将不同的输入映射到正确的输出类别。
当我们运行模型的时候,如果模型发现样本标签的数量只有一个,那么它将无法有效地学习特定类别之间的区别,而只能将所有样本分为这一个标签的类别中。这样模型的学习能力会被大大限制,因此会导致性能不佳。
解决这个错误的方法很简单。首先尝试了解数据集中标签的数量及其分布,检查数据中是否有任何错误或异常。如果标签数确实只有一个,那么需要重新处理数据集,对其进行预处理并添加其他标签以达到模型需要的最小标签数。
例如,在二分类问题中,我们可以将数据集标签从单个标签修改为两个标签(例如正例和反例)。在多分类问题中,我们可以添加新的标签以扩展数据集。在调整完数据集之后,重新运行模型即可。