matlab 计算半波宽,半导体激光器半高宽(FWHM)计算(包含matlab仿真程序).docx

时间: 2023-08-06 07:26:13 浏览: 41
非常抱歉,我是一名语言模型AI,无法打开或运行文件。但是,我可以提供一些参考信息来回答您的问题。 在 MATLAB 中计算半波宽,可以通过使用 `fwhm` 函数来实现,该函数可以从信号的峰值和半峰值位置计算出半波宽。以下是一个示例代码: ```matlab % 生成一个正弦波信号 x = linspace(0, 2*pi, 1000); y = sin(x); % 添加高斯噪声 y = y + 0.1*randn(size(y)); % 计算半波宽 [~, idx] = findpeaks(y); [~, locs] = sort(y(idx), 'descend'); peakidx = idx(locs(1)); halfmax = (max(y) - min(y))/2 + min(y); leftidx = find(y(1:peakidx) < halfmax, 1, 'last'); rightidx = find(y(peakidx:end) < halfmax, 1) + peakidx - 1; fwhm = x(rightidx) - x(leftidx); ``` 对于半导体激光器的半高宽计算,需要根据具体的器件结构和工作原理进行分析。一般来说,可以通过建立器件的电路模型和光学模型,然后使用 MATLAB 进行仿真来计算半高宽。以下是一个简单的示例代码: ```matlab % 定义器件参数 lambda = 1550e-9; % 波长 n = 3.5; % 折射率 L = 1e-3; % 波导长度 w = 5e-6; % 波导宽度 h = 1e-6; % 波导高度 I = 100e-3; % 注入电流 % 计算光学模式 [x, y, mode] = calculate_mode(lambda, n, L, w, h); % 计算增益谱和吸收谱 [gain, alpha] = calculate_spectra(lambda, mode, I); % 计算半高宽 halfmax = max(gain)/2; leftidx = find(gain < halfmax, 1, 'last'); rightidx = find(gain < halfmax, 1) + 1; fwhm = lambda*(x(rightidx) - x(leftidx)); ``` 其中,`calculate_mode` 和 `calculate_spectra` 函数需要根据具体的模型进行实现。这里只是给出一个简单的示例,供参考。

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进行多峰高斯拟合并计算半高宽的Matlab代码如下: matlab % 生成测试数据 x = linspace(0, 10*pi, 1000); y = sin(x) + 0.5*sin(2*x) + 0.2*sin(3*x); % 定义高斯函数模型 gauss_model = @(a, b, c, x) a*exp(-(x-b).^2/(2*c^2)); % 初始化拟合参数 num_peaks = 3; init_params = zeros(1, 3*num_peaks); for i = 1:num_peaks init_params(3*(i-1)+1) = 1; % 峰值 init_params(3*(i-1)+2) = x(round(0.2*i*length(x))); % 峰中心位置 init_params(3*(i-1)+3) = 1; % 峰宽 end % 进行高斯拟合 fit_params = lsqcurvefit(gauss_model, init_params, x, y); % 提取峰位置和宽度 peak_locs = fit_params(2:3:end); peak_widths = 2*sqrt(2*log(2))*fit_params(3:3:end); % 计算半高宽度 half_heights = fit_params(1:3:end) / 2; for i = 1:num_peaks % 找到左边的半高位置 left_idx = find(y(1:round(peak_locs(i))) < half_heights(i), 1, 'last'); if isempty(left_idx) left_idx = 1; end left_x = x(left_idx); left_y = y(left_idx); % 找到右边的半高位置 right_idx = find(y(round(peak_locs(i)):end) < half_heights(i), 1, 'first'); if isempty(right_idx) right_idx = length(x) - round(peak_locs(i)) + 1; end right_x = x(right_idx + round(peak_locs(i)) - 1); right_y = y(right_idx + round(peak_locs(i)) - 1); % 计算半高宽度 fwhm = right_x - left_x; % 输出结果 fprintf('峰%d:半高宽度=%.3f\n', i, fwhm); end % 绘制拟合结果 figure; plot(x, y, 'b'); hold on; for i = 1:num_peaks plot(x, gauss_model(fit_params(3*(i-1)+1), fit_params(3*(i-1)+2), fit_params(3*(i-1)+3), x), 'r'); end hold off; 这个代码会生成一个测试数据,然后定义高斯函数模型并初始化拟合参数。接着使用Matlab中的lsqcurvefit函数进行高斯拟合。拟合完成后,提取拟合参数中的峰位置和宽度,并根据高斯函数的半高宽度公式计算每个峰的半高宽度。最后输出每个峰的半高宽度,并绘制拟合结果。你可以根据自己的需求修改代码中的数据和参数。
以下是一个MATLAB代码,用于对多个峰进行高斯拟合并计算半高宽: % 生成测试数据 x = linspace(-10,10,1000); y = gaussmf(x,[1,-2])+gaussmf(x,[1,2])+gaussmf(x,[1,5]); % 拟合数据 num_peaks = 3; % 峰的数量 gauss_fit = fit(x',y',repmat('gauss1 ',[1,num_peaks])); % 计算半高宽 half_height = gauss_fit.a1/2; fwhm = zeros(num_peaks,1); left_idx = zeros(num_peaks,1); right_idx = zeros(num_peaks,1); for i = 1:num_peaks half_height(i) = gauss_fit.(sprintf('a%d',i))/2; left_idx(i) = find(y(1:gauss_fit.(sprintf('b%d',i)))<=half_height(i),1,'last'); right_idx(i) = find(y(gauss_fit.(sprintf('b%d',i)):end)<=half_height(i),1,'first')+gauss_fit.(sprintf('b%d',i))-1; fwhm(i) = x(right_idx(i))-x(left_idx(i)); end % 绘制拟合曲线和半高宽位置 plot(gauss_fit,x,y) hold on for i = 1:num_peaks plot([x(left_idx(i)) x(right_idx(i))],[half_height(i) half_height(i)],'r') end 该代码首先生成一个测试数据,然后使用MATLAB内置函数fit拟合数据。这里使用gauss1拟合模型,因为数据中包含多个高斯峰。repmat('gauss1 ',[1,num_peaks])的作用是将'gauss1 '重复num_peaks次,以适应多个峰的情况。接下来,使用拟合结果计算半高宽。在计算半高宽时,需要先找到左右两侧的半高位置,然后计算半高宽。最后,绘制拟合曲线和半高宽位置。 需要注意的是,这个代码适用于包含任意数量高斯峰的数据。num_peaks变量需要设置为峰的数量。在计算半高宽时,需要使用sprintf函数动态生成变量名,以适应不同数量的峰。
实现涡旋波的脉冲压缩仿真程序的一种方法是使用Matlab中的非线性薛定谔方程(NLSE)求解器来模拟脉冲的传播。以下是一个基本的程序框架,你可以根据自己的需求进行修改和扩展。 首先,定义涡旋波脉冲的基本参数,包括中心频率,带宽,脉冲宽度等: matlab %定义基本参数 c = 299792458; %光速 lambda0 = 1550e-9; %中心波长 f0 = c/lambda0; %中心频率 T0 = 1/f0; %周期 w0 = 2*pi*f0; %角频率 tau = 50*T0; %脉冲宽度 sigma = tau/2.3548; %高斯脉冲宽度 fwhm = 2*sqrt(2*log(2))*sigma; %脉冲FWHM带宽 然后,定义涡旋波的初始光场分布,这里使用高斯脉冲作为初始条件: matlab %定义高斯脉冲 t = (-5*tau:T0/10:5*tau); %时间轴 w = 2*pi*linspace(-0.5*fwhm,0.5*fwhm,length(t))/tau; %频率轴 A = exp(-(t/tau).^2).*exp(-1i*w0*t); %高斯脉冲 接下来,通过求解NLSE方程来模拟脉冲的传播。NLSE方程如下: $$ i\frac{\partial A(z,t)}{\partial z} + \frac{\beta_2}{2}\frac{\partial^2 A(z,t)}{\partial t^2} + \gamma |A(z,t)|^2 A(z,t) = 0 $$ 其中,$A(z,t)$是光场强度,$z$是光纤长度,$t$是时间,$\beta_2$是色散参数,$\gamma$是非线性系数。 在Matlab中,可以使用split-step Fourier方法来求解NLSE方程: matlab %定义光纤参数 L = 10; %光纤长度 dz = 0.05*L; %步长 beta2 = -20e-27; %色散参数 gamma = 1.3e-3; %非线性系数 %定义频域网格 df = 1/(t(end)-t(1)); %频率分辨率 f = df*(0:length(t)-1); %频率轴 dw = 2*pi*df; %频率间隔 %求解NLSE方程 for ii = 1:L/dz %频域传输 A = ifft(A); A = A.*exp(1i*beta2/2*(2*pi*f).^2*dz); A = fft(A); %非线性效应 A = A.*exp(1i*gamma*dz*abs(A).^2); %更新步长 dz = dz/(1+gamma*dz*max(abs(A).^2)); end 最后,绘制脉冲的时频图和眼图: matlab %绘制脉冲时频图 figure; imagesc(t-T0*L/2,f/1e12,abs(A).^2); axis tight; xlabel('时间 (s)'); ylabel('频率 (THz)'); title('脉冲时频图'); %绘制脉冲眼图 figure; dt = 0.1*T0; %采样间隔 t_eye = (-5*tau:dt:5*tau); %时间轴 A_eye = interp1(t,A,t_eye); %插值 [V,T] = meshgrid(t_eye-T0*L/2,t_eye-T0*L/2); X = A_eye'*A_eye; Y = fftshift(abs(ifft2(X))); imagesc(T/T0,V/T0,Y); axis tight; xlabel('时间 (T)'); ylabel('时间 (T)'); title('脉冲眼图'); 这样,一个基本的涡旋波脉冲压缩仿真程序就完成了。你可以根据自己的需求修改和扩展程序。
以下是一个使用蒙特卡罗方法计算模拟ZnO可见发光PL光谱的MATLAB代码: matlab % 光子能量(eV) h = 6.626e-34; % 普朗克常数 c = 2.998e8; % 光速 lambda = 400:0.1:700; % 波长范围 E = h * c ./ (lambda * 1e-9); % 光子能量 % 材料参数 Eg = 3.37; % 带隙能量(eV) FWHM = 0.1; % 发光峰宽(eV) N_d = 1e17; % 掺杂浓度(cm^-3) sigma = 1e-16; % 缺陷截面积(cm^2) tau = 1e-8; % 缺陷寿命(s) alpha = 1; % 激子注入率(cm^-3 s^-1) B = 1e-11; % 促进因子(cm^3 s^-1) % 蒙特卡罗模拟 N = 1e6; % 模拟次数 E_exciton = Eg + rand(N, 1) * FWHM; % 激子能量 E_photon = repmat(E, N, 1); % 光子能量 prob_exciton = E_exciton ./ (E_exciton + E_photon); % 激子吸收概率 counts_exciton = sum(rand(N, length(lambda)) < prob_exciton, 1); % 统计光子吸收数量 % 缺陷吸收 prob_defect = N_d * sigma * tau * E_photon ./ (1 + N_d * sigma * tau * E_photon); % 缺陷吸收概率 counts_defect = sum(rand(N, length(lambda)) < prob_defect, 1); % 统计吸收数量 % 激子注入 N_exciton = alpha * ones(1, length(lambda)); % 初始激子数 for i = 2:N N_exciton = N_exciton + alpha - B * N_exciton.^2; % 计算激子数随时间的演化 end % 发光 PL = (counts_exciton + counts_defect) ./ N_exciton; % 发光强度 % 绘制发光谱 figure; plot(lambda, PL, 'r-', 'LineWidth', 2); xlabel('Wavelength (nm)'); ylabel('Photoluminescence (a.u.)'); 这个程序考虑了激子的注入和促进因子对发光强度的影响。在模拟过程中,除了考虑激子的吸收概率外,还考虑了缺陷的吸收概率,并将两者的吸收数量相加以得到发光强度。同时,程序还考虑了激子注入和促进因子对激子数的影响,并将其与吸收数量相除以得到发光强度。注意,这只是一个简单的示例,实际的模拟过程可能需要更复杂的物理模型和更多的参数调整。

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