【光学】基于Matlab实现涡旋光场的相位调制 初始化全息图矩阵 水平和垂直像素的数目

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🔥 内容介绍

初始化全息图矩阵

在生成涡旋光场全息图之前，需要初始化全息图矩阵。全息图矩阵是一个二维数组，其元素表示全息图中每个像素的相位值。

初始化全息图矩阵时，需要指定矩阵的大小，即水平像素数目和垂直像素数目。水平像素数目和垂直像素数目决定了全息图的分辨率。

水平和垂直像素的数目

水平像素数目和垂直像素数目通常由以下因素决定：

• **所需涡旋光场的尺寸：**全息图矩阵的尺寸应该大于或等于所需涡旋光场的尺寸。

• **衍射效率：**水平像素数目和垂直像素数目越大，衍射效率越高。

• **计算时间：**水平像素数目和垂直像素数目越大，计算全息图所需的时间越长。

一般来说，对于直径为 D 的涡旋光场，水平像素数目和垂直像素数目建议为 D 的 2-4 倍。

相位调制

初始化全息图矩阵后，需要对矩阵中的元素进行相位调制，以生成涡旋光场全息图。相位调制可以通过以下公式实现：

φ(x, y) = exp(-i 2π mθ(x, y))

其中：

• φ(x, y) 是全息图矩阵中 (x, y) 处像素的相位值

• m 是涡旋光场的拓扑荷数

• θ(x, y) 是 (x, y) 处像素的极坐标角

通过对全息图矩阵中的每个像素进行相位调制，可以生成一个能够产生涡旋光场的全息图。

📣 部分代码

%Initializing Hologram MatricesH=1920; V=1080;%%Number of Horizontal and Vertical pixelsx=-H/2:1:(H/2-1);y=-V/2:1:(V/2-1);[X,Y]=meshgrid(x, y);phi=angle(X+1i*Y);%%Azimuthal anglel=1;%%Topological chargenx=100;ny=100;%%Number of horizontal and vertical groovesgx=nx/H; gy=ny/V;Hol=mod(l*phi+2*pi*(Y*gy+X*gx),2*pi);%%%%%% Grascale normalization from [0, 2Pi]to [0 255]SLM=Hol/max(Hol(:))*255;fig=figure(1);imagesc(SLM)colormap gray%set(fig,'Position',[1920 0 1920 1080],'MenuBar','none','ToolBar','none','resize','off');%fullscreen SLMset(gca,'position',[0 0 1 1],'Visible','off')axis off;

⛳️ 运行结果

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

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2.16 时序、回归预测和分类

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7 电力系统方面

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8 元胞自动机方面

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9 雷达方面

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