MATLAB圆形Airy光束性能评估指南:掌握光束质量与传播效率

发布时间: 2024-04-26 19:29:44 阅读量: 76 订阅数: 37
![MATLAB圆形Airy光束实践](https://img-blog.csdnimg.cn/7c6714bcb9164d579cae3721d2118154.png) # 1. 圆形Airy光束的基本原理** 圆形Airy光束是一种具有独特光学性质的特殊光束,其横向截面呈圆形,光强分布遵循Airy函数。它由一个圆形光阑衍射产生,其光强分布为: ``` I(r) = I_0 * (2J_1(kr) / kr)^2 ``` 其中,I(r)为径向光强分布,I_0为光束中心光强,k为波矢,r为径向距离,J_1为一阶贝塞尔函数。 圆形Airy光束具有以下特点: * **中心光强高:**光束中心的光强最高,随着径向距离增加而衰减。 * **光斑大小有限:**光束在传播过程中逐渐扩散,但其光斑大小有限,由光阑尺寸和波长决定。 * **低衍射:**圆形Airy光束具有较低的衍射,这意味着它在传播过程中不易发生散射或衍射。 # 2. 圆形Airy光束质量评估 ### 2.1 光束质量因子 光束质量因子是衡量光束质量的重要指标,它反映了光束与理想高斯光束的接近程度。常用的光束质量因子包括 Strehl 比和光束质量参数 M²。 #### 2.1.1 Strehl 比 Strehl 比定义为实际光束中心强度与理想高斯光束中心强度的比值。其取值范围为 0 到 1,其中 1 表示完美的高斯光束,而 0 表示完全偏离高斯分布的光束。Strehl 比的计算公式为: ```python Strehl比 = I_实际 / I_理想 ``` 其中,`I_实际` 为实际光束中心强度,`I_理想` 为理想高斯光束中心强度。 #### 2.1.2 光束质量参数 M² 光束质量参数 M² 是另一个衡量光束质量的指标,它表示光束在远场处发散的程度。其定义为实际光束发散角与理想高斯光束发散角的比值。M² 的取值范围为 1 到无穷大,其中 1 表示完美的高斯光束,而无穷大表示完全偏离高斯分布的光束。M² 的计算公式为: ```python M² = (θ_实际 / θ_理想)² ``` 其中,`θ_实际` 为实际光束发散角,`θ_理想` 为理想高斯光束发散角。 ###
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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 ##### 6.2 无线传感器覆盖优化 ##### 6.3 室内定位 ##### 6.4 无线传感器通信及优化 ##### 6.5 无人机通信中继优化 #####

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