高斯光束的matlab仿真
高等光学仿真matlab第六章高功率光纤激光器版pdf
高等光学仿真matlab第六章高功率光纤激光器版pdf高功率光纤激光器是一种基于激光光源的新型发光器件,具有高功率、高光束质量、高光谱均匀度等特点,广泛应用于激光加工、激光通信、激光雷达等领域。
本文将介绍如何使用Matlab进行高等光学仿真,从而对高功率光纤激光器进行优化设计。
1.光学仿真原理光学仿真是利用计算机模拟光的传播过程,通过建立光学系统的数学模型,计算光场的传输、衍射、反射等现象,从而分析和优化系统性能。
Matlab作为一种强大的科学计算软件,提供了丰富的工具和函数,可用于光学系统的建模和仿真。
2.建立光纤激光器模型在Matlab中,可以利用光波传输法建立高功率光纤激光器的数学模型,包括光波传输方程、折射率方程、损耗方程等。
通过优化这些方程中的参数,可以设计出性能优越的光纤激光器。
3.光纤激光器的光场分析利用Matlab的光场传播函数,可以对光纤激光器的光场进行分析,包括光束的聚焦度、光谱特性、空间分布等。
通过观察这些参数的变化,可以了解光纤激光器在不同工作条件下的性能表现。
4.优化设计光纤激光器在光学仿真过程中,可以通过调节光纤激光器的结构参数、工作条件等,实现对光纤激光器性能的优化设计。
例如,通过改变激光器的长度、折射率、掺杂浓度等参数,可以提高光纤激光器的输出功率、波长稳定性等。
5.应用与展望高功率光纤激光器具有广泛的应用前景,可以应用于激光打标、激光切割、激光焊接等领域。
随着光纤激光器技术的不断进步,相信其在工业制造、医疗美容、通信等领域中将有更加广泛的应用。
综上所述,利用Matlab进行高等光学仿真,可以实现对高功率光纤激光器的精确建模和优化设计,为其在实际应用中发挥更大的作用提供了有力支持。
希望本文能够对读者在光学仿真领域的研究和应用有所启发,推动光学技术的不断发展和创新。
光纤光学matlab仿真
在MATLAB中进行光纤光学仿真可以通过数值模拟和解方程组来模拟光的传播、衍射、衰减等光学现象。
以下是一个简单的光纤光学仿真的一般步骤:
1. 建立光纤模型:
首先,确定光纤的基本参数,例如折射率、直径、长度等。
这些参数将决定光在光纤中的传播特性。
2. 定义入射光源:
在仿真中,定义光源的参数,例如波长、功率、入射角等。
这可以通过定义入射光的波函数来实现。
3. 求解传播方程:
光在光纤中的传播可以通过解相应的偏微分方程(PDE)来模拟。
根据光的波动性质,一般可以使用薛定谔方程或亥姆霍兹方程来描述。
4. 数值求解:
使用MATLAB的数值求解工具箱,例如pdepe函数,对求解的光学方程进行数值模拟。
5. 绘制仿真结果:
使用MATLAB的绘图工具,例如plot函数,可视化仿真结果。
6. 考虑衍射和衰减:
根据光纤的特性,考虑衍射和衰减等现象,更新光学方程。
7. 优化和分析:
通过调整光纤参数,观察光的传播特性,进行性能分析和优化。
注意事项:
•要考虑光在光纤中的多模式传播,可以引入模式耦合的描述。
•对于三维传播,可以将方程扩展到三维,并使用相应的求解方法。
•使用合适的数值方法,例如有限元法、有限差分法等。
以上是一个简单的光纤光学仿真的概要步骤。
具体仿真的复杂性取决于问题的具体情况和所需的精度。
MATLAB提供了强大的工具箱,包括数值求解、绘图、优化等,可用于实现高度复杂的光学仿真。
基于Matlab的光学实验仿真
基于Matlab的光学实验仿真一、本文概述随着科技的快速发展,计算机仿真技术已成为科学研究、教学实验以及工程应用等领域中不可或缺的一部分。
在光学实验中,仿真技术能够模拟出真实的光学现象,帮助研究者深入理解光学原理,优化实验设计,提高实验效率。
本文旨在探讨基于Matlab的光学实验仿真方法,分析Matlab在光学实验仿真中的优势和应用,并通过具体案例展示其在光学实验仿真中的实际应用效果。
通过本文的阐述,读者将能够了解Matlab在光学实验仿真中的重要作用,掌握基于Matlab的光学实验仿真方法,从而更好地应用仿真技术服务于光学研究和实验。
二、Matlab基础知识Matlab,全称为Matrix Laboratory,是一款由美国MathWorks公司出品的商业数学软件,主要用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等领域。
Matlab以其强大的矩阵计算能力和丰富的函数库,在光学实验仿真领域具有广泛的应用。
Matlab中的变量无需预先声明,可以直接使用。
变量的命名规则相对简单,以字母开头,后面可以跟字母、数字或下划线。
Matlab支持多种数据类型,包括数值型(整数和浮点数)、字符型、逻辑型、结构体、单元数组和元胞数组等。
Matlab的核心是矩阵运算,它支持多维数组和矩阵的创建和操作。
用户可以使用方括号 [] 来创建数组或矩阵,通过索引访问和修改数组元素。
Matlab还提供了大量用于矩阵运算的函数,如矩阵乘法、矩阵转置、矩阵求逆等。
Matlab具有强大的数据可视化功能,可以绘制各种二维和三维图形。
在光学实验仿真中,常用的图形包括曲线图、散点图、柱状图、表面图和体积图等。
用户可以使用plot、scatter、bar、surf和volume 等函数来创建这些图形。
Matlab支持多种控制流结构,如条件语句(if-else)、循环语句(for、while)和开关语句(switch)。
这些控制流结构可以帮助用户编写复杂的算法和程序。
matlab高斯光束在自由传输过程中的强度变化。
matlab高斯光束在自由传输过程中的强度变化。
文章标题:深度解析:matlab高斯光束在自由传输过程中的强度变化导言:在现代光学和通信领域,高斯光束一直是一个备受关注的研究对象。
其理论模型和实际应用广泛存在于激光技术、光通信、光学成像等众多领域。
本文将深入探讨matlab中高斯光束在自由传输过程中的强度变化规律,通过理论分析和数值模拟,为读者提供全面、深入的理解和应用指导。
一、高斯光束的基本概念我们需要了解高斯光束的基本概念。
高斯光束是一种特殊的光束模式,其幅度和相位分布呈现出高斯函数的特征。
在实际应用中,我们通常通过高斯光束来描述光束的传输特性和聚焦特性。
1. 高斯光束的数学表达高斯光束的数学表达是关于位置和时间的二维高斯函数。
它通常由振幅和相位两部分构成,可以用复数表示。
在matlab中,我们可以使用一系列函数来描述和模拟高斯光束的传播和变化。
2. 高斯光束的特性高斯光束具有许多独特的特性,比如其在自由传输过程中的强度变化规律、焦距、散焦等。
这些特性对于理解光束的传输和调控至关重要。
二、matlab中高斯光束的建模与仿真接下来,我们将重点介绍matlab中对高斯光束的建模和仿真。
matlab作为一种强大的科学计算软件,拥有丰富的工具和函数库,可以有效地模拟和分析光学系统中的高斯光束的传播和强度变化。
1. 高斯光束的建模在matlab中,我们可以使用GaussBeam类或者自定义函数来建立高斯光束的模型。
通过设定光束的初始参数、波长、焦距等,我们可以快速地建立起高斯光束的数学模型。
2. 高斯光束的传输仿真通过matlab的光学传输仿真工具包,我们可以对高斯光束在自由传输过程中的强度变化进行模拟和分析。
在仿真过程中,我们可以观察到光束的膨胀、散焦、衍射等现象,从而深入理解其传播规律。
三、高斯光束在自由传输过程中的强度变化规律现在,让我们来重点分析高斯光束在自由传输过程中的强度变化规律。
通过理论分析和数值模拟,我们可以得出一些重要结论。
高斯光束传播及其MATLAB仿真
目录一、高斯光束 (1)1简介: (1)2. 命名 (1)二、高斯定律的传播 (2)1.振幅分布特性 (2)2.等相位面特性 (2)3.高斯光束的瑞利长度 (3)4.高斯光束的远场发散角 (4)三、用MATLAB仿真高斯光束的优势 (4)四、提出高斯光束的问题 (4)五、问题的求解 (5)六、问题的MATLAB程序 (7)1、程序如下: (7)2.最终运行 (10)七、结束语 (17)八、参考文献 (17)九、成绩评定 (18)一、高斯光束1简介:通常情形,激光谐振腔发出的基模辐射场,其横截面的振幅分布遵守高斯函数,故称高斯光束。
2.命名关于光斑大小的查询,其实问的就是光斑的束腰直径或束腰半径。
束腰,是指高斯光绝对平行传输的地方。
半径,是指在高斯光的横截面考察,以最大振幅处为原点,振幅下降到原点处的0.36788倍,也就是1/e倍的地方,由于高斯光关于原点对称,所以1/e的地方形成一个圆,该圆的半径,就是光斑在此横截面的半径;如果取束腰处的横截面来考察,此时的半径,即是束腰半径。
沿着光斑前进,各处的半径的包络线是一个双曲面,该双曲面有渐近线。
高斯光束的传输特性,是在远处沿传播方向成特定角度扩散,该角度即是光束的远场发散角,也就是一对渐近线的夹角,它与波长成正比,与其束腰半径成反比,故而,束腰半径越小,光斑发散越快;束腰半径越大,光斑发散越慢。
我们用感光片可以看到,在近距离时,准直器发出的光在一定范围内近似成平行光,距离稍远,光斑逐渐发散,亮点变弱变大;可是从光纤出来的光,很快就发散;这是因为,准直器的光斑直径大约有400微米,而光纤的光斑直径不到10微米。
同时,对于准直器最大工作距离的定义,往往可理解为该准直器输出光斑的共焦参数,该参数与光斑束腰半径平方成正比,与波长成反比,计算式是:3.1415926*束腰半径*束腰半径/波长。
所以要做成长工作距离(意味着在更长的传输距离里高斯光束仍近似成平行光)的准直器,必然要把光斑做大,透镜相应要加长加粗。
matlab仿真在光学原理中的应用
MATLAB仿真在光学原理中的应用1. 简介光学是研究光的产生、传播、照明及检测等现象和规律的科学,它在物理学、医学、通信等领域有着重要的应用。
随着计算机科学和数值计算的发展,MATLAB作为一种强大的科学计算软件,被广泛应用于光学原理的仿真和分析中,为光学研究提供了有力的工具和方法。
本文将介绍MATLAB仿真在光学原理中的应用,并通过列举几个典型例子来说明MATLAB在解决光学问题上的优势。
2. 光的传播仿真光的传播是光学研究中的重要内容,MATLAB可以通过数值模拟的方法来进行光的传播仿真。
以下是一些常见的光传播仿真的应用:•光线传播仿真:通过计算光线在不同介质中的折射、反射和衍射等规律,可以模拟光在复杂光学系统中的传播过程。
•光束传输仿真:通过建立传输矩阵或使用波前传输函数等方法,可以模拟光束在光学元件中的传输过程,如透镜、棱镜等。
•光纤传输仿真:通过数值模拟光在光纤中的传播过程,可以分析光纤的传输损耗、模式耦合和色散等问题。
MATLAB提供了许多函数和工具箱,如光学工具箱、光纤工具箱等,可以方便地进行光传播仿真和分析。
3. 光学成像仿真光学成像是光学研究中的重要应用之一,MATLAB可以用于模拟和分析光学成像过程。
以下是一些常见的光学成像仿真的应用:•几何光学成像仿真:根据几何光学理论,可以通过模拟光线的传播和聚焦过程来分析光学成像的特性,如像差、焦距和倍率等。
•衍射光学成像仿真:通过衍射理论和数值计算,可以模拟光的衍射和干涉效应对光学成像的影响,如衍射限制和分辨率等。
•光学投影仿真:通过模拟光束、透镜和光阑等光学元件的组合和调节,可以分析光学投影系统的成像质量和变换特性。
MATLAB提供了丰富的函数和工具箱,如图像处理工具箱、计算光学工具箱等,可以方便地进行光学成像仿真和分析。
4. 激光光学仿真激光是光学研究中的一个重要分支,MATLAB可以用于模拟和分析激光的特性和应用。
以下是一些常见的激光光学仿真的应用:•激光器仿真:通过建立激光器的数学模型和模拟激光的发射过程,可以分析激光器的输出特性和光束质量等。
高斯光束的微圆孔衍射变换的计算及其仿真
高斯光束的微圆孔衍射变换的计算及其仿真常山;桑志文;吴波;毛杰健【摘要】由菲涅尔-基尔霍夫衍射公式得到高斯光束的微圆孔衍射的积分式,推导了该积分式的数值算法和解析算法,用Matlab软件进行了仿真实验研究高斯光束的微圆孔衍射变换,有助于激光束衍射实验及其测控理论与技术的研究.【期刊名称】《江西师范大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2010(034)005【总页数】5页(P511-515)【关键词】高斯光束;圆孔衍射变换;光强分布;数值计算;解析计算;仿真实验【作者】常山;桑志文;吴波;毛杰健【作者单位】上饶师范学院,物理与电子信息学院,江西,上饶,334001;上饶师范学院,物理与电子信息学院,江西,上饶,334001;上饶师范学院,物理与电子信息学院,江西,上饶,334001;上饶师范学院,物理与电子信息学院,江西,上饶,334001【正文语种】中文【中图分类】O436.1;TN241在激光应用中对激光的模式、波面、发散角、光强分布以及光斑的形状与大小有很多的要求,因此需要对它进行测量和控制[1-2].高斯光束的微圆孔衍射变换在激光束测控、微光学以及微光机电技术中有着重要作用[3-4].虽然有不少文献对高斯光束的圆孔衍射进行了研究[5-7],但仍需要用不同的方法从不同的角度加以研究.为此,本文研究高斯光束的微圆孔衍射变换的计算并进行仿真实验.1.1 高斯光束的微圆孔衍射变换的积分式如图1所示,设z′=z-z0,波长为λ、束腰位于P(0,0,z0)且腰半径为w0的基模高斯光束可表示为[1]由于高斯光束发散角很小,在入射微圆孔时倾斜因子对振幅的影响很小,可以取为1.对平面衍射屏有cos(n,s)=-z1/s,s为点Q(x,y,0)处的次波面元dσ到点P(x1,y1,z1)的距离.根据菲涅尔-基尔霍夫衍射公式,由(2)式可以得高斯光束照射微圆孔屏∑衍射在极坐标x+jy=ρejθ下的积分式[8]1.2 高斯光束的微圆孔衍射变换的计算1.2.1 一种数值算法(4)式难以直接积分,根据微积分“先细分再求和”的思想,将圆孔半径R分为N个微元Δρ=R/N,有ρ=nR/N,周角2π分为M个微元Δθ=2π/M,有θ=2πm/M,可得一种数值计算方法为[9-11]利用Matlab软件计算模拟图1所示的波长为λ、束腰在P0(0,0,z0)且腰半径为w0的基模高斯光束,通过半径为R的微圆孔屏的衍射变换的情况,对算法进行验证和分析,并且讨论影响高斯光束微圆孔衍射变换的因素.2.1 算法验证与分析实验1 由(3)式计算高斯光束入射微圆孔的光强分布,分别由(5)、(7)和(8)式计算高斯光束通过微圆孔衍射变换后的光强分布.λ=0.5μm、束腰在P0(0,0,-10 mm)且腰半径w0=0.1 mm的基模高斯光束,通过半径R=10μm的微圆孔屏在不同距离z1处的衍射变换的光强分布.图2表明数值计算(5)式可以计算高斯光束通过微圆孔的不充分衍射变换、菲涅尔衍射变换和夫琅禾费衍射变换,如果增加分割微元数M和N,会大大提高计算的精度,获得更好的仿真效果,但是运算速度较慢.图3表明,解析(7)式可以计算高斯光束通过微圆孔的菲涅尔衍射变换和夫琅禾费衍射变换,精度跟(5)式接近,而运算速度增快很多.但是图3(a)跟图2(a)相比较有很大差异,可见取了菲涅尔近似的解析(7)式不能计算高斯光束通过微圆孔的不充分衍射变换.图4(c)表明,解析式(8)可以计算高斯光束通过微圆孔的夫琅禾费衍射变换,精度跟(7)式接近,而运算速度会更快;从图4(b)可见取了夫琅禾费近似的(8)式也能够近似计算高斯光束通过微圆孔的菲涅尔衍射变换,说明kρ2/z1≪π对高斯光束的微圆孔衍射变换的影响不大.但是从图4(a)跟图2(a)相比差异极大,可见解析式(8)不能计算高斯光束通过微圆孔的不充分衍射变换.3.2 衍射变换的影响因素实验2 由解析式(7)计算z1=5 mm时基模高斯光束通过微圆孔衍射变换的光强分布,每次只改变实验1中的一个参数:束腰位置变为P0(0,0,-10 000 mm)、束腰半径变为w0=1 mm、波长变为λ=0.9μm、圆孔半径变为R=8μm.图5(a)跟图3(b)对比,束腰位置由P0(0,0,-10 mm)变为P0(0,0,-10 000 mm)时,衍射光强的分布变化得很微小;而图5(b)跟图3(b)对比,束腰半径由w0=0.1 mm变为w0=1 mm,衍射光强的分布也变化得很微小.这体现了高斯光束的发散角很小,平行性胜于球面波而接近平行光的优点.图5(c)跟图3(b)对比,波长由λ=0.5μm变为λ=0.9μm,衍射光强的分布变化得很大.波长和孔径的大小越接近,相位稳定所需要的距离z1就越短,衍射场的空间分布就会越细密.图5(d)跟图3(b)对比,孔半径由R=10μm变为R=8μm,衍射光强的分布变化得也很大.衍射孔径越小,相位稳定所需要的距离z1就越短,衍射场的空间分布就越细密,这有利于发展微光学工程.本文研究了高斯光束的微圆孔衍射变换的计算方法并进行了仿真实验,(5)、(7)和(8)式可以有效而可靠地计算各自条件下的高斯光束微圆孔衍射变换的情况.可见,菲涅尔-基尔霍夫衍射理论作为典型的标量衍射理论,能够很好地计算衍射屏尺寸为数十至数百倍波长时的衍射现象.衍射屏的尺寸接近光波长时,高斯光束通过微圆孔的夫琅禾费衍射变换和菲涅耳衍射变换的光场分布非常细密而稳定.如果通过振幅和相位调制可以获得所需要的衍射场,应用于激光光波工程中调控高斯光束的传输与变换,这也为微孔板、微透镜和光耦合器等微光学器件以及微光机电技术奠定一定的理论基础.【相关文献】[1] 吕百达.激光光学:光束描述、传输变换与光腔技术物理 [M].3版.北京:高等教育出版社,2003:1-196.[2] 左铁钏.制造用激光光束质量、传偷质量与聚焦质量 [M].北京:科学出版社,2008:19-101.[3] 杨国光.微光学与系统 [M].杭州:浙江大学出版社,2008:1-29.[4] 张长水,杨小琦,徐海斌,等.湍流对远场光束质量的影响 [J].江西师范大学学报:自然科学版,2009,33(5):582-586.[5] 李汝烯,白凤翔,李汝恒,等.高斯光束圆孔衍射特性 [J].云南师范大学学报:自然科学版,2008,28(2):40-44.[6] 周国泉,倪涌舟,王绍民.高斯光束经波长级圆孔衍射的轴上光强特性 [J].中国激光,2004,31(4):437-440.[7] 韩运侠,冯建武,赵志国.高斯光束通过透镜-微小圆形光辣系统的衍射 [J].江西师范大学学报:自然科学版,2009,33(6):683-686.[8] 马科斯·玻恩,埃米尔·沃尔夫.光学原理 [M].7版.杨葭荪,译.北京:电子工业出版社,2005:342-429.[9] 常山,桑志文,高志强.单色点源矩孔衍射的模拟与分析 [J].光学仪器,2009,31(2):68-71.[10] 常山,吴波,桑志文,等.点源圆孔衍射光场的计算 [J].江西科学,2009,27(6):816-819.[11] 杨兴,胡建明,戴特力.光纤光栅传感器的原理及应用研究 [J].重庆师范大学学报:自然科学版,2009,26(4):1-5.。
高斯光束强度分布特性研究
第19期2018年10月No.19October,2018无线互联科技Wireless Internet Technology激光器自产生以来,已广泛应用于科学技术、通信、医学等各个领域。
高斯光束在激光器中的研究是更好地利用激光器的关键。
高斯光束(如厄米-高斯光束、拉盖尔-高斯光束[1],可用于描述矩形和圆形对称下的高阶激光模,其性质已被人们深入研究。
高斯光束的束腰半径和位置、远场发散角、衍射放大系数和高斯光束通过透镜的变换规律是描述高斯光束基本特性的重要物理量和规律,也是激光物理教学的重要内容。
1 设计思想本文激光实验采用等距四点采光测量法[2],激光光束被定义为垂直于光轴的截面上,强度分布为最大值e 的平方分之一。
在坐标轴上任意取4个点,其中一个点等于c ,其他3个点与该点差的绝对值相等,并且值相等,该值小于所测的光束半径,经过计算可得到强度分布。
通过搭建实验平台并调试,能够接收到高斯光斑。
这种方法的优势在于,它可以较为准确地判断这一被测量的光束是否为高斯光束,而且还能求出此光束的束径和径向强度分布。
系统方案流程如图1所示。
图1 系统方案流程2 实验结果2.1 实验原理等距四点采光测量法其实是一种基于等距离三点采光测量方法的新原理。
根据这个原理,只需要同时测量光束截面中任意相等间隔的4个点的光强,就可以定量地确定被测光束是否为高斯光束。
在高斯光束的情况下,可以根据四点强度给出高斯光束的光束直径和径向强度分布。
高斯光束的鉴别测量仪是一种基于四点法原理的新型仪器。
这种发明将阵列接收元件以及计算机技术有机地结合起来,可以同时对光束截面中等距坐标点的光强进行采光测量,并且可以对测量数据以及光谱图进行打印和说明,从而达到定量判别和测量高斯光束的目的[3]。
2.2 界面设计实验中采用CCD 来接收光斑,利用Matlab 对激光的输出特性进行GUI 界面设计,界面中可以对像素值、波长、束腰半径、传播距离等进行选择,通过设置不同的参数值,可以得到高斯光束传播距离不同时,振幅强度分布的示意图[4]。
基于matlab高斯光束经透射型体光栅后的光束传输特性分析(附源程序)
目录1 基本原理 (1)1.1耦合波理论 (1)1.2高斯光波的基本理论 (9)2 建立模型描述 (10)3仿真结果及分析 (10)3.1角度选择性的模拟 (10)3.2波长选择性的模拟 (13)3.3单色发散光束经透射型布拉格体光栅的特性 (15)3.4多色平面波经透射型布拉格体光栅的特性 (17)4 调试过程及结论 (18)5 心得体会 (20)6 思考题 (20)7 参考文献 (20)8 附录 (21)高斯光束经透射型体光栅后的光束传输特性分析1 基本原理1.1耦合波理论耦合波理论分析方法基于厚全息光栅产生的布拉格衍射光。
当入射波被削弱且产生强衍射效率时,耦合波理论分析方法适用耦合波理论分析方法适用于透射光栅。
1.1.1耦合波理论研究的假设条件及模型耦合波理论研究的假设条件:(1) 单色波入射体布拉格光栅;(2) 入射波以布拉格角度或近布拉格角度入射;(3)入射波垂直偏振与入射平面;(4)在体光栅中只有两个光波:入射光波 R 和衍射光波 S;(5)仅有入射光波 R 和衍射光波 S 遵守布拉格条件,其余的衍射能级违背布拉格条件,可被忽略;(6)其余的衍射能级仅对入射光波 R 和衍射光波 S 的能量交换有微小影响;(7)将耦合波理论限定于厚布拉格光栅中;图1为用于耦合波理论分析的布拉格光栅模型。
z 轴垂直于介质平面,x 轴在介质平面内,平行于介质边界,y 轴垂直于纸面。
边界面垂直于入射面,与介质边界成Φ角。
光栅矢量K垂直于边界平面,其大小为2/=Λ,Λ为光栅周期,θ为入射角。
Kπ图1布拉格光栅模型R —入射波,S —信号波,Φ—光栅的倾斜角,0θ—再现光满足布拉格条件时的入射角(与z 轴所夹的角),K —光栅矢量的大学,d —光栅的厚度,r θ和s θ—再现光波和衍射光波与z 轴所夹的角度,Λ—光栅周期。
光波在光栅中的传播由标量波动方程描述:220E k E ∇+= (1)公式(2)中(),E xz 是y 方向的电磁波的复振幅,假设为与y 无关,其角频率为ω。
matlab激光器仿真
Matlab激光器仿真简介激光器是一种能够产生激光光束的设备,广泛应用于通信、医疗、材料加工等领域。
在激光器设计和优化的过程中,进行仿真是非常重要的一步。
Matlab作为一款功能强大的数学软件,提供了丰富的工具和函数库,可以方便地进行激光器仿真。
本文将介绍如何使用Matlab进行激光器仿真,包括模型建立、参数设置、仿真结果分析等内容。
激光器模型建立激光器基本原理在进行激光器仿真之前,我们首先需要了解激光器的基本原理。
激光器的核心部件是激光介质,通常是由半导体材料或激光晶体构成。
在激光介质中,通过泵浦能量的输入,激发介质内部的原子或分子从低能级跃迁到高能级,形成电子激发态。
当这些激发态的粒子回到低能级时,会放出光子,这些光子受到激发态的粒子数目和能级之间的能量差的限制,具有相干性并具有特定的频率和相位。
模型建立步骤激光器仿真的第一步是建立激光器模型。
在Matlab中,我们可以通过使用光线追踪或波动光学等方法来建立激光器模型。
以下是建立激光器模型的一般步骤:1.定义激光介质的材料属性,包括吸收率、发射截面等。
2.设计激光器的几何结构,包括激光介质的形状、激光器的长度、腔内的镜子等。
3.设置激光器的泵浦方式和泵浦能量,这将决定激光器的输出功率。
4.定义激光器的初始状态,包括介质的初始粒子数目和能级分布等。
参数设置在进行激光器仿真之前,我们还需要设置一些重要的参数,以确保仿真结果的准确性和可靠性。
以下是一些常用的参数设置:1.激光器的波长:激光器的波长决定了输出光的频率,对于不同的应用需求可能有不同的要求。
2.激光器的腔长:激光器的腔长决定了激光器的工作模式,一般可以选择连续模式或脉冲模式。
3.激光器的输出功率:激光器的输出功率可以通过调整泵浦能量或改变激光介质的特性来控制。
4.激光器的损耗:激光器的损耗来自于各种因素,如腔内的镜子反射率、介质的吸收等,需要进行准确的估计和设置。
仿真结果分析通过进行激光器仿真,我们可以得到激光器的输出光强、波形、频谱等信息,并进行相应的分析。
基于matlab的高斯曲线拟合求解
在MATLAB 中进行高斯曲线拟合是通过拟合工具箱中的`fit` 函数来实现的。
高斯曲线通常用于拟合数据中的峰值或谷底,以估计峰值位置、峰值强度和峰值宽度等参数。
以下是在MATLAB 中进行高斯曲线拟合的一般步骤:1. **准备数据**:首先,您需要准备包含要拟合的数据的向量。
这些数据通常是一系列的测量值,可以存储在MATLAB 的数组或矩阵中。
2. **创建高斯模型**:在MATLAB 中,您可以使用`gfit` 函数来创建高斯模型。
高斯模型通常由以下参数定义:- 峰值位置(中心)。
- 峰值强度。
- 峰值宽度。
例如,创建一个高斯模型可以使用以下代码:```matlabmodel = fittype('a*exp(-(x-b)^2/(2*c^2))', 'independent', 'x', 'dependent', 'y');```3. **初始化拟合参数**:初始化高斯模型的参数估计值,这些值将用作拟合的初始猜测。
这可以通过创建一个`fitoptions` 对象并设置其参数来实现。
例如:```matlaboptions = fitoptions(model);options.StartPoint = [initial_a, initial_b, initial_c];```4. **进行拟合**:使用`fit` 函数来拟合数据并估计模型参数。
例如:```matlab[fitresult, gof] = fit(xData, yData, model, options);```其中,`xData` 和`yData` 分别是您的数据的输入和输出向量。
`fitresult` 包含了拟合后的模型参数,而`gof` 包含了拟合的拟合度量(例如均方根误差)。
5. **可视化拟合结果**:使用`plot` 函数将原始数据和拟合曲线进行可视化,以评估拟合的质量。
MATLAB 高斯光束传播轨迹的模拟
B1:xx光束传播轨迹的模拟设计任务:作图表示xx光束的传播轨迹(1)基模高斯光束在自由空间的传播轨迹;(2)基模高斯光束经单透镜变换前后的传播轨迹;(3)基模高斯光束经调焦望远镜变换前后的传播轨迹。
function vargout = B1(vargin)% B1 M-file forB1.fig%B1, by itself, creates a new B1 or raises the existing%singleton*.%%H = B1 returns the handle to a new B1 or the handle to%the existing singleton*.%%B1('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local%function named CALLBACK inB1.M with the given input arguments.%%B1('Property','Value',...) creates a new B1 or raises the%existing singleton*.Starting from the left, property value pairs are%applied to the GUI before B1_OpeningFunction gets called.An%unrecognized property name or invalid value makes property applicationGUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES% Copyright 2002-2003 The MathWorks, Inc.% Edit the above text to modify the response to help B1% Last Modified by GUIDE v2.5 21-Oct-2010 17:52:32% Begin initialization code - DO NOT EDIT gui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name',mfilename, ... 'gui_Singleton',gui_Singleton, ...'gui_Callback',[]);if nargin && ischar(vargin{1})gui_State.gui_Callback = str2func(vargin{1}); endif nargout});else});end% End initialization code - DO NOT EDIT% --- Executes just before B1 is made visible. % hObjecthandle to figure% eventdatareserved - to be defined in a future version of MATLAB % handlesstructure with handles and user data (see GUIDATA)handles.output = hObject;% Update handles structureguidata(hObject, handles);% UIWAIT makes B1 wait for user response (see UIRESUME)% uiwait(handles.figure1);% vargoutcell array for returning output args (see VARGOUT);% hObjecthandle to figure% eventdatareserved - to be defined in a future version of MATLAB % handlesstructure with handles and user data (see GUIDATA) vargout{1} = handles.output;% --- Executes on button press in pushbutton1.function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObjecthandle to pushbutton1 (see GCBO)% eventdatareserved - to be defined in a future version of MATLAB % handlesstructure with handles and user data (see GUIDATA) handles.W0=str2double(get(handles.editW0,'string'));handles.B=str2double(get(handles.editB,'string'));guidata(hObject,handles);Z=-100:100;W=(handles.W0*10^4)*(sqrt(1+handles.B^2*(Z*10^6).^2./(pi^2*(handles.W0*10^4)^4)));plot(Z,W,'b',Z,-W,'b');% --- Executes on button press in pushbutton2.function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObjecthandle to pushbutton2 (see GCBO)% eventdatareserved - to be defined in a future version of MATLAB % handlesstructure with handles and user data (see GUIDATA)handles.W0=str2double(get(handles.editW0,'string'));handles.B=str2double(get(handles.editB,'string'))/1000;handles.Z=str2double(get(handles.editZ,'string'))*1000;handles.f=str2double(get(handles.editf,'string'))*10;L=(handles.Z-handles.f)*handles.f^2/((handles.Z-handles.f)^2+pi^2*handles.W0^4/handles.B^2)+handles.f;T1=-handles.Z:1:handles.Z;Y1=handles.W0*sqrt(1+T1.^2*handles.B^2/(pi^2*handles.W0^4));T2=handles.Z:1:(handles.Z+2*L);W1=(handles.W0*handles.f/sqrt((handles.f-handles.Z)^2+pi^2*handles.W0^4/handles.B^2));Y2=W1*sqrt(1+(T2-handles.Z-L).^2/(pi^2*W1^4/handles.B^2));plot(T1,Y1,'b',T1,-Y1,'b',T2,Y2,'r',T2,-Y2,'r');% --- Executes on button press in pushbutton3.function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObjecthandle to pushbutton3 (see GCBO)% eventdatareserved - to be defined in a future version of MATLAB% handlesstructure with handles and user data (see GUIDATA)handles.W0=str2double(get(handles.editW0,'string'));handles.B=str2double(get(handles.editB,'string'))/1000;handles.f1=str2double(get(handles.editf1,'string'))*10;handles.Z=str2double(get(handles.editZ,'string'))*1000;handles.f2=str2double(get(handles.editf2,'string'))*10;L=(handles.Z-handles.f1)*handles.f1^2/((handles.Z-handles.f1)^2+pi^2*handles.W0^4/handles.B^2)+handles.f1;T1=-handles.Z:1:handles.Z;Y1=handles.W0*sqrt(1+T1.^2*handles.B^2/(pi^2*handles.W0^4));T2=handles.Z:1:(handles.Z+L+handles.f2);W1=(handles.W0*handles.f1./sqrt((handles.f1-handles.Z)^2+pi^2*handles.W0^4./handles.B^2));Y2=W1*sqrt(1+(T2-handles.Z-L).^2./(pi^2*W1^4/handles.B^2));W2=W1*sqrt(1+handles.f2^2/(pi^2*W1^4/handles.B^2));T3=(handles.Z+L+handles.f2):1:3*(handles.Z+L+handles.f2);Y3=W2;plot(T1,Y1,'b',T1,-Y1,'b',T2,Y2,'r',T2,-Y2,'r',T3,Y3,'g',T3,-Y3,'g');grid on;function editW0_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObjecthandle to editW0 (see GCBO)% eventdatareserved - to be defined in a future version of MATLAB% handlesstructure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints:get(hObject,'String') returns contents of editW0 as text%str2double(get(hObject,'String')) returns contents of editW0 as a double % --- Executes during object creation, after setting all properties.% hObjecthandle to editW0 (see GCBO)% eventdatareserved - to be defined in a future version of MATLAB% Hint:edit controls usually have a white background on Windows.%See ISPC and COMPUTER.if ispcset(hObject,'BackgroundColor','white');elseset(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')); endfunction editB_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObjecthandle to editB (see GCBO)% eventdatareserved - to be defined in a future version of MATLAB% handlesstructure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints:get(hObject,'String') returns contents of editB as text%str2double(get(hObject,'String')) returns contents of editB as a double % --- Executes during object creation, after setting all properties.% hObjecthandle to editB (see GCBO)% eventdatareserved - to be defined in a future version of MATLAB% Hint:edit controls usually have a white background on Windows.%See ISPC and COMPUTER.if ispcset(hObject,'BackgroundColor','white');elseset(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'));endfunction editZ_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObjecthandle to editZ (see GCBO)% eventdatareserved - to be defined in a future version of MATLAB% handlesstructure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints:get(hObject,'String') returns contents of editZ as text%str2double(get(hObject,'String')) returns contents of editZ as a double % --- Executes during object creation, after setting all properties.% hObjecthandle to editZ (see GCBO)% eventdatareserved - to be defined in a future version of MATLAB% Hint:edit controls usually have a white background on Windows.%See ISPC and COMPUTER.if ispcset(hObject,'BackgroundColor','white');elseset(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')); endfunction editf_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObjecthandle to editf (see GCBO)% eventdatareserved - to be defined in a future version of MATLAB% handlesstructure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints:get(hObject,'String') returns contents of editf as text%str2double(get(hObject,'String')) returns contents of editf as a double % --- Executes during object creation, after setting all properties.% hObjecthandle to editf (see GCBO)% eventdatareserved - to be defined in a future version of MATLAB% Hint:edit controls usually have a white background on Windows.%See ISPC and COMPUTER.if ispcset(hObject,'BackgroundColor','white');elseset(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')); endfunction editf1_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObjecthandle to editf1 (see GCBO)% eventdatareserved - to be defined in a future version of MATLAB% handlesstructure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints:get(hObject,'String') returns contents of editf1 as text%str2double(get(hObject,'String')) returns contents of editf1 as a double % --- Executes during object creation, after setting all properties.% hObjecthandle to editf1 (see GCBO)% eventdatareserved - to be defined in a future version of MATLAB% Hint:edit controls usually have a white background on Windows.%See ISPC and COMPUTER.if ispcset(hObject,'BackgroundColor','white');elseset(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')); endfunction editf2_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObjecthandle to editf2 (see GCBO)% eventdatareserved - to be defined in a future version of MATLAB% handlesstructure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints:get(hObject,'String') returns contents of editf2 as text%str2double(get(hObject,'String')) returns contents of editf2 as a double % --- Executes during object creation, after setting all properties.% hObjecthandle to editf2 (see GCBO)% eventdatareserved - to be defined in a future version of MATLAB% Hint:edit controls usually have a white background on Windows.%See ISPC and COMPUTER.if ispcset(hObject,'BackgroundColor','white');elseset(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')); end% --- Executes on mouse press over axes background.% hObjecthandle to axes1 (see GCBO)% eventdatareserved - to be defined in a future version of MATLAB% handlesstructure with handles and user data (see GUIDATA)% --- Executes on button press in pushbutton4.function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles)close(gcf)% hObjecthandle to pushbutton4 (see GCBO)% eventdatareserved - to be defined in a future version of MATLAB% handlesstructure with handles and user data (see GUIDATA)% --- Executes on key press over pushbutton4 with no controls selected. % hObjecthandle to pushbutton4 (see GCBO)% eventdatareserved - to be defined in a future version of MATLAB% handlesstructure with handles and user data (see GUIDATA)。
拉盖尔高斯光束 厄米高斯光束MATLAB仿真
激光原理by贾而穑 130212114厄米高斯光束MATLAB仿真其中主程序文件:plotHermiteGaussianBeams.m子程序文件:HermitePoly.m程序如下:plotHermiteGaussianBeams.m%-------------------------------------------------------------------------% % auther:Erse Jia% Student ID 130212114%-------------------------------------------------------------------------% %% Hermite Gaussian Beams%% SET PARAMETERS% Physical parameterslambda = 500; % nmk = 2*pi/lambda;% The two parameters for the gaussian beam (and derived quantities)z0 = 1;A0 = 1;W0 = sqrt(lambda*z0/pi);W = @(z) W0*sqrt(1+(z/z0)^2);R = @(z) z*(1+(z/z0)^2);Zeta = @(z) atan(z/z0);% The coefficients for the Hermite-Gaussian (HG) beam of order (l,m)A = [ 1 0 0 0;1 1 0 0;0 0 0 0;0 0 .2 0];% Display Parametersres = 800;z = 1e-9;x = linspace(-2*W(z),2*W(z),res);y = linspace(-2*W(z),2*W(z),res);[X Y] = meshgrid(x,y);X = X(:);Y = Y(:);%% RUN THE SIMULATION% Preallocate MemoryU = zeros(length(X),1);Utemp = zeros(length(X),1);Utemp2 = zeros(length(X),1);% Calculate Values that are independent of HG Polynomial orderlpf = exp(-1i*k*z - 1i*k*(X.^2 + Y.^2)/(2*R(z))); %lateral phase factoru = sqrt(2)*X/W(z);v = sqrt(2)*Y/W(z);for l = 1:size(A,1)%if there are any terms of this order, calculate the x-HG (so you don't %need to repeat for each value of mif sum(A(l,:) ~= 0) ~= 0Utemp2 = (W0/W(z))*polyval(HermitePoly(l-1),u).*exp(-u.^2/2);elsecontinue;endfor m = 1:size(A,2)if A(l,m) ~= 0Utemp = Utemp2.*(polyval(HermitePoly(m-1),v)).*exp(-v.^2/2);Utemp = A(l,m)*Utemp.*lpf*exp(1i*(l+m+1)*Zeta(z));U = U + Utemp;endendend%% DRAW PLOTSfigure;U = reshape(U,res,res);imagesc(x,y,abs(U).^2);axis square;set(1,'color','w');title('Hermite-Gaussian Beam of Order');xlabel('x (nm)');ylabel('y (nm)');HermitePoly.m%-------------------------------------------------------------------------% % HermitePoly.m by Erse Jia% Student ID 130212114% Given nonnegative integer n, compute the% Hermite polynomial H_n. Return the result as a vector whose mth% element is the coefficient of x^(n+1-m).% polyval(HermitePoly(n),x) evaluates H_n(x).%-------------------------------------------------------------------------%function hk = HermitePoly(n)if n==0hk = 1;elseif n==1hk = [2 0];elsehkm2 = zeros(1,n+1);hkm2(n+1) = 1;hkm1 = zeros(1,n+1);hkm1(n) = 2;for k=2:nhk = zeros(1,n+1);for e=n-k+1:2:nhk(e) = 2*(hkm1(e+1) - (k-1)*hkm2(e));endhk(n+1) = -2*(k-1)*hkm2(n+1);if k<nhkm2 = hkm1;hkm1 = hk;endendend结果:拉盖尔高斯光束MATLAB仿真主程序文件:DrawtheLaguerreGaussbeam.m子程序文件:LG.mDrawtheLaguerreGaussbeam.m%-------------------------------------------------------------------------% % auther:Erse Jia% Student ID 130212114%-------------------------------------------------------------------------% clear all;close all; clcparams = [0 0 1];% Use function handleu0 = @(rho, phi)LG(params, rho, phi);R = @(x, y)(x<0)-(x>=0);u = @(rho, phi)R(rho.*cos(phi), rho.*sin(phi)).*u0(rho, phi);[X, Y] = meshgrid(linspace(-5, 5, 200));Rho = sqrt(X.^2 + Y.^2);Phi = atan(Y./X);figure(1)set(1,'color','w');Z = u(Rho, Phi);surf(X, Y, -Z)shading interpset(gca,'box','on');grid off;xlabel('x position');ylabel('y position');zlabel('z');colorbar;LG.mfunction y = LG( params, rho, phi )m = abs(params(1));p = params(2);w = params(3);if w==0msgbox('params(0) can not be equal to 0');endt = rho./w;y = sqrt(2*factorial(p)/pi/factorial(m+p))/w.* (sqrt(2).*t).^m ....* L([p m], 2*t.^2).* exp(-t.^2 + 1i*m*phi);function y = L(params, x)fact = @(x)arrayfun(@factorial, x);n = params(1); % pk = params(2); % mm = 0:n;a = factorial(n+k)*ones(1,length(m));b = fact(n-m);c = fact(k+m);d = fact(m);e = (-1).^m;y = zeros(size(x));for s = 1:n+1y = y + a(s) ./ b(s) ./ c(s) ./ d(s) .* e(s) .* x.^m(s); endendend结果:。
基于MATLAB的光学系统仿真及优化
基于MATLAB的光学系统仿真及优化近年来,光学系统在许多领域中的应用越来越广泛,如无线通信、医疗影像等。
为了满足各种需求,光学系统在设计时需要进行仿真和优化。
而基于MATLAB的光学系统仿真及优化技术已经成为了一种较为常用的方法。
一、光学系统仿真光学系统仿真是指通过计算机程序对光学系统进行模拟,预测光学信号的传输、成像效应及其它性能。
目前,常用的仿真软件主要有光追模拟软件、有限元分析软件等。
其中,较为常见的是光追模拟软件,它可以精确地模拟光的传播过程,并能够预测光学系统在不同参数下的成像效果。
基于MATLAB的光学系统仿真技术主要采用ray tracing(光線追跡)算法。
这种算法利用光线的物理模型来模拟光的传输过程,在每个接口处计算反射、折射等光路变化,并确定光程差、相位等光学参数。
通过光学系统建模,通过MATLAB程序获取系统的光学参数,采用离散光线跟踪方法检测系统中光线的运动轨迹,得到完整光路的详细信息,并分析系统的光学性能。
二、光学系统优化光学系统的优化通常包括镜头设计、成像质量优化和照明设计等方面。
镜头设计是指通过对光学组件的优化来改进成像质量。
常见的优化方法包括减少像散、减少色差、增加透镜组数等。
成像质量优化是指通过对成像质量的参数进行分析和改进,来提高成像质量。
典型的优化目标包括分辨率、像散、畸变等。
照明设计是指通过特定的照明方案来达到目标照明效果。
其中,镜头设计是光学系统优化的重要方面。
基于MATLAB的光学系统优化可以通过编写程序实现对系统镜头的设计、分析和改进。
在系统设计之前,MATLAB可以对镜头进行优化设计,包括镜头形状、材料、曲率半径以及切向位置等。
此外,通过采用不同方法生成随机点云,进行仿真。
结果显示,通过该技术,可以快速生成不同形状的随机点阵,从而得到不同品质的成像效果。
镜头成像质量优化则是在实际运用过程中对光学系统进行微调,进一步提高成像效果。
三、应用实例基于MATLAB的光学系统仿真及优化技术已被广泛应用于诸多领域,其中最常见的是成像系统仿真。
matlab圆对称复高斯
matlab圆对称复高斯
matlab圆对称复高斯是一种常用的数学函数,它可以用来描述各种物理现象中的波动、振动等。
该函数的形式为:
f(x,y) = A * exp(-(x^2 + y^2)/w^2) * exp(-i*k*z) 其中,A表示振幅,w表示光束的宽度,k表示波数,z表示与光束传播方向平行的距离。
这个函数被称为圆对称复高斯是因为它在极坐标系下呈现出圆对称性。
在matlab中,我们可以使用以下代码来绘制圆对称复高斯函数的图像:
x = linspace(-10, 10, 500);
y = linspace(-10, 10, 500);
[X, Y] = meshgrid(x, y);
w = 2;
k = 1;
z = 10;
A = 1;
f = A * exp(-(X.^2 + Y.^2)/w^2) .* exp(-1j*k*z);
surf(X, Y, abs(f));
这段代码将生成一个三维图像,其中x和y表示坐标轴的范围,w、k和z表示函数的参数,A表示振幅。
最后一行代码使用surf函数将图像绘制出来。
由于圆对称复高斯函数是复数函数,我们需要使用abs函数将其转换为实数函数才能进行可视化。
使用圆对称复高斯函数可以模拟各种物理现象,比如光束在透镜中的传播、激光在各种介质中的传播等等。
在实际应用中,我们可以根据具体问题的需求来选择合适的参数值,以达到最佳的模拟效果。
matlab仿真光束的传输特性
一、课程设计题目:用matlab 仿真光束的传输特性。
二、任务和要求用matlab 仿真光束通过光学元件的变换。
① 设透镜材料为k9玻璃,对1064nm 波长的折射率为1.5062,镜片中心厚度为3mm ,凸面曲率半径,设为100mm ,初始光线距离透镜平面20mm 。
用matlab 仿真近轴光线(至少10条)经过平凸透镜的焦距,与理论焦距值进行对比,得出误差大小。
② 已知透镜的结构参数为101=r ,0.11=n ,51=d ,5163.121=='n n (K9玻璃),502-=r ,0.12='n ,物点A 距第一面顶点的距离为100,由A 点计算三条沿光轴夹角分别为10、20、30的光线的成像。
试用Matlab 对以上三条光线光路和近轴光线光路进行仿真,并得出实际光线的球差大小。
③ 设半径为1mm 的平面波经凸面曲率半径为25mm ,中心厚度3mm 的平凸透镜。
用matlab 仿真平面波在透镜几何焦平面上的聚焦光斑强度分布,计算光斑半径。
并与理论光斑半径值进行对比,得出误差大小。
(方法:采用波动理论,利用基尔霍夫—菲涅尔衍射积分公式。
)2、用MATLAB 仿真平行光束的衍射强度分布图样。
(夫朗和费矩形孔衍射、夫朗和费圆孔衍射、夫朗和费单缝和多缝衍射。
)3、用MATLAB仿真厄米—高斯光束在真空中的传输过程。
(包括三维强度分布和平面的灰度图。
)4、(补充题)查找文献,掌握各类空心光束的表达式,采用费更斯-菲涅尔原理推导各类空心光束在真空中传输的光强表达式。
用matlab 对不同传输距离处的光强进行仿真。
三、理论推导部分将坐标原点选在透镜中心处,θ1=arcsin(y1/r),由n1*sinθ1=n2*sinθ2可得出θ2=arcsin(n1/n2)*(y1/r),由几何关系可得到θ=θ2-θ1,则出射光线的斜率k=tan(θ2-θ1),当入射直线y=y1时,x1=d-(r-(yr ),并设出射直线为y=k*x+b;由直线经过(x1,y1)即可求2^)2^1出b值,从而就可以求出射直线。
光纤内脉冲信号传输仿真(包含matlab程序)
光纤内脉冲信号传输仿真一、仿真内容1、 选择一种脉冲波形(高斯脉冲,啁啾高斯脉冲,双曲正割脉冲,超高斯脉冲等),讨论光脉冲在光纤内传输时,GVD 和SPM 效应是如何结合的,并使用MATLAB 仿真脉冲波形随传播距离的变化。
2、 选择一种调制方式(ASK ,PSK ,QPSK ,QAM 等),对脉冲进行调制,分析接收端的误码率。
二、原理分析1、 GVD光脉冲在单模光纤内传输的NLS 方程,对脉冲大于5ps 的脉冲有2222|A |22A A i i A A z Tβαγ∂∂=-+-∂∂ (1式) U (z,T )满足线性偏微分方程~2222U Ui z Tβ∂∂=∂∂ (2式) 若U(z,w)是U(z,T)的傅里叶变换,即~1(z,T)(z,)2i T U U e d ωωωπ-∞=-∞⎰ (3式) 满足常微分方程~~222U i U z βω∂=-∂ (4式) 其解为~~22(z,)(0,)exp(z)2iU U ωωβω= (5式)由第5式可得,GVD 改变了脉冲的每个频谱分量的相位,且其改变量依赖于频率及传输距离。
GVD 不会影响脉冲的频谱,但是能改变脉冲的形状。
把5式代入3式可得方程2的通解~221(z,T)(0,)exp(z i T)22i U U d ωβωωωπ∞=--∞⎰ (6式) 其中,~(0,)U ω是入射光在z=0处的傅里叶变换~(0,)U(0,T)exp(i T)U dT ωω∞=-∞⎰(7式) 方程6和方程7适用于任意形状的输入脉冲。
2、 SPM定义归一化振幅U/2(z,)(z,)A U αττ-= (8式)其中归一化时间量00/g t z T T T ντ-== (9式)(z,)U τ满足方程2222sgn()|U |U 2z D NLU U e i z L L αβτ-∂∂=-∂∂ (10式) 令2β=0,两边同时乘以i 可得2|U |U zNLU e z L α-∂=∂ (11式) 其中10()NL L P γ-=用NL exp(i )U V φ=做代换,并且令方程两边实部虚部相等,则有0Vz ∂=∂ 2z NL NLe V z L αφ-∂=∂ (12式) 对相位方程进行积分,得到通解NL (L,T)U(0,T)exp(i (L,T))U φ= (13式)其中,U(0,T)是z=0处的场振幅,且2NL eff NL (L,T)|U(0,T)|(L /L )φ= (14式)式中有限长度eff L [1exp(L)]/αα=-- (15式)第14式表明,SPM 产生随光强变化的相位,但脉冲形状保持不变。
matlab光学仿真实验 13171019
光学仿真实验一.前言此次光学仿真实验,是基于matlab来进行的。
在这仿真的一系列过程中,对于光学现象出现的条件,以及干涉、衍射是光波叠加的本质都有了更深的认识。
还从中学习了matlab这一利器的知识,这两三个星期的学习是极其值得的。
二.正文1.杨氏双孔干涉学习的开端是从双孔干涉开始,在极其理想的情况下进行仿真,即忽略了孔的大小等影响因素,直接认为是俩球面波进行叠加干涉。
代码如下:clear;l=521*10.^(-9); %波长d=0.05; %俩孔的距离D=1; %孔到光屏的距离A1=1; %复振幅强度A2=1;x=linspace(-0.0001,0.0001,1000);y=linspace(-0.0001,0.0001,1000);[x,y]=meshgrid(x,y);r1=sqrt((x-d/2).^2+y.^2+D^2);r2=sqrt((x+d/2).^2+y.^2+D^2);E1=A1./r1.*exp(1i*r1*2*pi/l);E2=A2./r2.*exp(1i*r2*2*pi/l);E=E1+E2;I= abs(E).^2;pcolor(x,y,I);shading flat;colormap (gray);认为球面波位置在(d/2,0)和(-d/2,0)处,对于在光屏上任意(x,y)点计算距离,计算出每个球面波到其的复振幅,叠加求光强I。
所得图像:这是光屏很小的情况下正中心出条纹,近似于平行线。
现在来看一下大光屏下的条纹,即x,y最大都是0.1,黑白、彩色是这样的:复杂许多,与下文双缝对比明显!立体大屏下的图像为:现在讨论改变条件引起小屏条纹的变化趋势:ⅰ.波长变小为100nm,条纹变细,符合随波长增大,干涉条纹变粗,波长变小,干涉条纹变细的规律。
dⅱ.俩孔间距变大为0.1m,干涉条纹变细,符合孔间距与条纹宽度成反比的规律。
ⅲ.孔到光屏距离变大为2m,干涉条纹变粗,符合D与干涉条纹宽度成正比的规律。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
题目:根据高斯光束数学模型,模拟仿真高斯光束在谐振腔中某一位置处的归一化强度分布并给出其二维、三维强度分布仿真图;用Matlab读取实际激光光斑照片中所记录的强度数据(读取照片中光斑的一个直径所记录的强度数据即可,Matlab读取照片数据命令为imread),用该数据画出图片中激光光斑的强度二维分布图,与之前数学模型仿真图对比。
(如同时考虑高斯光束光斑有效截面半径和等相位面特点,仿真高斯光束光强、光斑有效截面半径以及等相位面同时随传播距离z的变化并给出整体仿真图可酌情加分。
)
原始光斑如图1所示,用imread命令读入matlab后直接用imshow命令读取即可,
CCD采集的高斯光束光强分布
图1 CCD采集的高斯光束强度分布
读入的数据是一个224 X 244的矩阵,矩阵中的数值代表光强分布。
用读入的数据取中间一行(122行)画出强度分布如图2所示。
图2 实验测量高斯曲线
用理论上的高斯曲线公式画出理论高斯曲线如图3所示。
50
100150200
020406080100120140160
180实验测量高斯曲线
图3 理论高斯曲线
M 文件如下:
A=imread('D:\documents\作业\激光原理与应用\高斯.bmp'); A1=A(:,122); x1=1:1:224; x2=-100:1:100; a2=exp(-x2.^2/10); figure imshow(A); axis off
title('\fontsize{12}CCD 采集的高斯光束光强分布'); figure
plot(x2,a2,'linewidth',1,'color','b');
00.2
0.4
0.6
0.8
1
理论高斯曲线
axis([-40 40 0 1.2])
title('\fontsize{12}实验测量高斯曲线')
figure
plot(x1,A1,'linewidth',1,'color','r')
title('\fontsize{12}理论高斯曲线')
axis([50 200 0 180])
画三维强度分布。
取图片矩阵的中间层,用mesh命令画出三维图如图4所示。
图4 三维强度分布
由于读入的图片有一行白边,需要手动去除掉,否则三维图会有一边整体竖起来,影响观察。
最终的M文件如下。
A=imread('D:\documents\作业\激光原理与应用\高斯.bmp');
[high, width, color] = size(A);
x=1:width;
y=1:high-1;
mesh(x', y', double(A(2:224,:,1)));
grid on
xlabel('x'),ylabel('y'),zlabel('z');
title('三维强度分布');
再用matlab仿真理论上传播过程中高斯光束的变化
这次先给出M文件:
%Gaussian_propagation.m
%Simulation of diffraction of Gaussian Beam
clear;
%Gaussian Beam
%N:sampling number
N=input('Number of samples(enter from 100 to 500)='); L=10*10^-3;
Ld=input('wavelength of light in [micrometers]=');
Ld=Ld*10^-6;
ko=(2*pi)/Ld;
wo=input('Waist of Gaussian Beam in [mm]=');
wo=wo*10^-3;
z_ray=(ko*wo^2)/2*10^3;
sprintf('Rayleigh range is %f [mm]',z_ray)
z_ray=z_ray*10^-3;
z=input('Propagation length (z) in [mm]');
z=z*10^-3;%dx:step size
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;
%Gaussian Beam in space domain
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;
%Free space transfer function
H(n,m)=exp(j/(2*ko)*z*(Kx(m)^2+Ky(n)^2));
end
end
%Gaussian Beam in Frequency domain
FGau=fft2(Gau);
FGau=fftshift(FGau);
%Propagated Gaussian beam in Frequency domain
FGau_pro=FGau.*H;
%Peak amplitude of the initial Gaussian beam
Peak_ini=max(max(abs(Gau)));
sprintf('Initial peak amplitude is %f [mm]',Peak_ini)%Propagated Gaussian beam in space domain
Gau_pro=ifft2(FGau_pro);
Gau_pro=Gau_pro;
%Peak amplitude of the propagated Gaussian beam
Peak_pro=max(max(abs(Gau_pro)));
sprintf('Propagated peak amplitude is %f [mm]',Peak_pro)%Calculated Beam Width [N M]=min(abs(x));
Gau_pro1=Gau_pro(:,M);
[N1 M1]=min(abs(abs(Gau_pro1)-abs(exp(-1)*Peak_pro)));
Bw=dx*abs(M1-M)*10^3;
sprintf('Beam width(numerical) is %f[mm]',Bw)%Theoretical Beam Width
W=(2*z_ray)/ko*(1+(z/z_ray)^2);
W=(W^0.5)*10^3;
sprintf('Beam width(theoretical) is %f[mm]',W)%axis in mm scale
x=x*10^3;
y=y*10^3;
figure(1);
mesh(x,y,abs(Gau))
title('Initial Gaussian Beam')
xlabel('x [mm]')
ylabel('y [mm]')
axis([min(x) max(x) min(y) max(y) 0 1])
axis square
figure(2);
mesh(x,y,abs(Gau_pro))
title('propagated Gaussian Beam')
xlabel('x [mm]')
ylabel('y [mm]')
axis([min(x) max(x) min(y) max(y) 0 1])
axis square
程序主要根据高斯光束的传播规律计算传播过程中任意z处的高斯光强分布。
运行结果:
Number of samples(enter from 100 to 500)=500
wavelength of light in [micrometers]=0.568
Waist of Gaussian Beam in [mm]=1
ans =
Rayleigh range is 5530.972982 [mm] Propagation length (z) in [mm]100000
ans =
Initial peak amplitude is 1.000000 [mm]
ans =
Propagated peak amplitude is 0.210252 [mm] ans =
Beam?width(numerical) is 1.940000[mm] ans =
Beam?width(theoretical) is 18.107635[mm]
>>
束腰半径处的理想高斯光强分布
传播1m处的理想高斯光强分布
传播20m处的理想高斯光强分布
传播50m处的理想高斯光强分布
传播100m处的理想高斯光强分布而用实验测得的光斑仿真的结果是:
原始光斑的光强分布
1m处
5m处
10m以后,已经基本是均匀强度的光斑。