MATLAB实现光学实验仿真:光波波前、干涉、衍射与像差
下载需积分: 47 | PDF格式 | 3.62MB |
更新于2024-08-10
| 7 浏览量 | 举报
本文主要探讨了如何利用MATLAB这一强大的数学和图形处理工具在Windows系统中实现光学实验的仿真。作者曲伟娟,专注于光学专业的硕士学位研究,她的论文以西北工业大学为背景,围绕以下几个关键知识点展开:
1. 光波波前的实现:MATLAB的优势在于其能够方便地定义光学平面,并通过二维快速离散傅里叶变换(FFT)计算光束的线性传播。利用meshgrid函数,可以生成N×N的矩阵来表示光波场的复振幅,进行各种运算。
2. 光的干涉实验仿真:论文详细介绍了MATLAB如何模拟球面波干涉、多光束干涉以及杨氏双缝和双孔干涉实验。同时,它分析了单缝衍射对双缝干涉的影响,以及光场的时间相干性如何影响干涉条纹的对比度。
3. 光的衍射实验仿真:研究了菲涅耳衍射和夫琅禾费衍射的强度分布,对于规则和不规则形状的孔径进行了深入分析,这些仿真提供了理解和比较这两种衍射现象的理论基础。
4. 光学像差仿真:基于相位转换理论,论文展示了赛德尔像差和泽尼克多项式的模拟结果,以及像差对干涉图样的影响。金斯莱克方法也被用来处理包含像差的干涉图样。
5. 光学系统仿真:讨论了光学系统在信息处理中的基本原理,并设计了一种算法来在MATLAB中仿真光学系统,包括网格滤波和图像相加、相减等功能。
6. 软件开发:针对MATLAB应用程序依赖运行环境的问题,作者将MATLAB脚本转化为C++代码,并在Visual C++环境中编译为可独立运行的程序,提高了软件的通用性和独立性。
关键词:光学实验仿真、干涉、衍射、像差、傅里叶变换、MATLAB、MATCOM 4.5、Visual C++。这篇论文不仅提供了MATLAB在光学仿真中的实用技巧,还展示了如何跨平台扩展MATLAB的应用,为光学教学和科研提供了有价值的工具和方法。
相关推荐










半夏256
- 粉丝: 20
最新资源
- 2016版四级行政区划SQL数据库及其应用
- Android入门小白的webService访问实践Demo
- 自动清理浏览器搜索历史的Search Privately-crx插件
- Python+MySQL实现的教务管理系统课程设计
- Swydo自定义集成教程:让在线平台数据无缝接入
- 如何查看文件后缀及了解其应用
- iOS实现简易webView加载功能
- Nest框架:高效可扩展的Node.js服务器端开发
- SourceTree 1.8.3版本发布,功能优化与更新
- Web Cache Viewer:浏览器扩展浏览历史缓存
- 《笨办法学Python 3》英文原版教程解析
- 探索Shell扩展技术及其应用
- Java项目中Geocoder相关依赖jar文件导览
- 系统窗口枚举与句柄获取及关闭技术解析
- Docker代码演示:Python和Node.js环境配置示例
- iOS APP版本更新弹窗提醒功能