dfb光纤激光器matlab仿真代码
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。
光栅原理及MATLAB仿真
取样光纤光栅的原理及基于MATLAB 的反射谱仿真取样光纤光栅其实与相称光纤光栅基本上一致，不同的地方在于，相移光栅是在均匀布拉格光栅的某一点处引入相移，导致在反射谱中新开出了一个或者多个窗口，窗口的多少与光栅的相移点的多少有关，取样光栅在结构上与此相似，一段均匀布拉格光栅后接一段正常光纤，正常光纤的作用引起一定的相移，因而其反射谱呈现出梳状结构，在反射窗口中打开一个个通道。
通道的个数以及通道间隔，反射率的大小与取样的周期、光栅长度、折射率调制深度等相关。
取样光栅的结构如图：图1 取样光栅的结构图光栅长度为p ，光栅与光栅之间的间隔为q ，整个取样周期为d p q =+，取样点为：/k L d =，占空比为/p d ；取样光栅的梳状谱被sinc 函数调制，sinc 函数为：12()sin [()]2A B zf z c L=，L 指整个光栅的长度，AB 均为常数，若占空比满足一定条件时，类似于平面光栅，会出现缺级现象。
取样光栅的调制函数为：()()()s f z f z s z =（1）其中：2()[1cos()]f z n π=∆+Λ，()()p s z g z md ∞-∞=-∑ 对（1）进行付立叶变换，()s f z 的付立叶变换等于()f z 和()s z 卷积。
进行付立叶变换以后的频域上的表示可得到其取样光栅的匹配条件：22/2/0m d βππ-Λ-= （2） 用有效折射率表示为：20, 1....1eff m n m md λΛ==±Λ+ （3）由此可以得出取样光栅的反射谱由几个峰组成，而且可以计算出相邻两个峰之间的波长间隔。
对于每一个峰，所对应的传播常数以及有效折射率都不同。
设两个相邻的峰其传播常数为：1β、2β，以及其有效折射率分别为：1eff n 、2eff n ， 由上式得知：12d πββ-=（4）带入得：201212022eff eff n d n d dλλλλλλλ∆Λ∆=-=≈= （5）d 为取样周期，可得，取样周期越大，波长间距越小。
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。
物理光学matlab第四次
物理光学电子作业-4学习：相干光传输 + 物理问题的数学方法多个光纤激光器的相干合成是获得高功率，高质量激光的有效途径。
四个光纤激光器从准直器输出，设输出光束的束腰为0.9mm，在准直器的出光口附近，准直器间的间距3mm，请画出四束光在远场的相干合成效果。
通过给定条件:1（必做）采用下图1 的方式排列光纤：建立远场任意点P 的光强表达式 I(x,y)；使用Matlab 仿真分析，画出远场的条纹图样。
2 （选作）如果改变光纤的排列方式为旋转对称或者正方形排列，远场的图像有无变化？一、数学模型1、这里的每束激光都为高斯光束，其表达式为：E=exp{-i[kz-ψ(z)]-},2、其中：W(z)=w0√[1+(z/f)],f=πw0/λ,ψ(z)=arctan(z/f),q(z)= ,R(z)=z[1+(f/z)^2]整理得：E=exp[]exp{-ik[]+iψ(z)}W0：基模高斯光束的腰斑半径W(z):高斯光束在z处的光斑半径R（z）：高斯光束在z处的波面曲率半径在本实验中，我们研究比较简单而且理想化的情况。
有四束经过准直后出来的激光束，我们设激光输出孔为圆形孔，四束激光相位差为零，四束激光输出孔并排排列。
四个出射孔直径为0.9(mm),各个孔之间的距离为3(mm),出射孔与接受屏之间距离为Z=100（m）,假设四束激光出射都为单位振幅,波长λ=550(nm)。
二、仿真分析用MATLAB仿真，源代码如下：x=linspace(-0.1,0.1,1000);y=x;[X,Y]=meshgrid(x,y);Z=100;A=1;d0=4.5e-4;lam=550e-9;k=2*pi/lam;R(Z)=Z*(1+((pi*d0^2)/(Z*lam))^2);w=d0*sqrt(1+(Z*lam/(pi*d0^2))^2);E1=(A/w).*exp(-((X-4.5e-3).^2+Y.^2)/(w.^2)).*exp(-i*k*(((X-4.5e-3).^2+Y.^2)/(2*R(Z))+Z)); E2=(A/w).*exp(-((X-1.5e-3).^2+Y.^2)/(w.^2)).*exp(-i*k*(((X-1.5e-3).^2+Y.^2)/(2*R(Z))+Z)); E3=(A/w).*exp(-((X+1.5e-3).^2+Y.^2)/(w.^2)).*exp(-i*k*(((X+1.5e-3).^2+Y.^2)/(2*R(Z))+Z)); E4=(A/w).*exp(-((X+4.5e-3).^2+Y.^2)/(w.^2)).*exp(-i*k*(((X+4.5e-3).^2+Y.^2)/(2*R(Z))+Z)); E=E1+E2+E3+E4;I=abs(E.^2);mesh(X,Y,I);colormap(gray);view(0,90);2:选作部分：源代码：x=linspace(-0.1,0.1,1000); y=x;[X,Y]=meshgrid(x);Z=100;A=1;d=4.5e-4;lam=550e-9;k=2*pi/lam;R(Z)=Z*(1+((pi*d^2)/(Z*lam))^2);w=d*sqrt(1+(Z*lam/(pi*d^2))^2);E1=(A/w).*exp(-((X+1.5e-3).^2+(Y+1.5e-3).^2)/(w.^2)).*exp(-i*k*(((X+1.5e-3).^2+(Y+1.5e-3).^2)/ (2*R(Z))+Z));E2=(A/w).*exp(-((X-1.5e-3).^2+(Y+1.5e-3).^2)/(w.^2)).*exp(-i*k*(((X-1.5e-3).^2+(Y+1.5e-3).^2)/ (2*R(Z))+Z));E3=(A/w).*exp(-((X+1.5e-3).^2+(Y-1.5e-3).^2)/(w.^2)).*exp(-i*k*(((X+1.5e-3).^2+(Y-1.5e-3).^2)/ (2*R(Z))+Z));E4=(A/w).*exp(-((X-1.5e-3).^2+(Y-1.5e-3).^2)/(w.^2)).*exp(-i*k*(((X-1.5e-3).^2+(Y-1.5e-3).^2)/ (2*R(Z))+Z));E=E1+E2+E3+E4;I=abs(E.^2);mesh(X,Y,I);colormap(gray);view(0,90);title(xuanzuo);三、总结与感悟通过本次作业的艰难完成，我更进一步了解了高斯光束以及用MATLAB仿真光束干涉（诚然这是多么的难），开始由于对高斯光束了解太少，加之对课本某些概念的理解不十分深刻，遭遇了重大挫折。
OFDMMATLAB仿真程序.doc
OFDM.m : OFDM Simulator (outer function)clear all ;A = [1 1/exp(1) 1/exp(2)];% power delay profileN = 64; % number of symbols in a single OFDM symbolGI = 16;% guard intervalMt = 1;% number of Tx antennasMr = 1;% number of Rx antennassig2 = 1e-3; % noise varianceM = 8; % max constellation bit numberMgap = 10.^(1:(1.7/10):2.7);% gapBtot = 100*Mt;% total # bits per OFDM symbolTransmitIter = 50;% # iterations of symbol transmissions for each channel instance ChannelIter = 100; % # iterations of independent identically distributed channel instances GapIter = length(Mgap);load ENC2.matload ENC4.matload ENC16.matload ENC64.matload ENC256.matTotEbNo = [];Errors =[];EbNo = [];for lGap = 1:GapIterlGapgap = Mgap(lGap);totalErrors = 0;for lChan = 1:ChannelIter% create channel[H h_f]=create_channel(Mt, Mr, A, N+GI);%decompose each subchannel in the frequency domain[U S V] = svd_decompose_channel(Mt, Mr, h_f, N);%bitloading[bits_alloc,energy_alloc] = BitLoad(S,Btot,Mt*N,gap,sig2,M);%energy_alloc=energy_alloc/(mean(energy_alloc));%energy_alloc=ones(1,128);for lTrans = 1:TransmitIter% bits to transmitx = (randn(1,Btot)>0);% modulatex_mod = modulate(x,bits_alloc,energy_alloc, s2,s4,s16,s64,s256);% precode modulated signalx_pre = precode(Mt, x_mod, V, N);% ifft, with cyclic prefix for each antennaofdm_symbol =[];for i=1:Mtofdm_symbol = [ofdm_symbol; ifft_cp_tx_blk(x_pre(i:Mt:Mt*(N-1)+i),N,GI)];endofdm_symbol2 = reshape(ofdm_symbol,Mt*(N+GI),1);% channely = transpose(channel(sig2, Mt, Mr, ofdm_symbol2, H, N+GI));% fftrec_symbol =[];for i=1:Mtrec_symbol = [rec_symbol; fft_cp_rx_blk(y(i:Mt:Mt*(N+GI-1)+i),N,GI)];endrec_symbol2 = reshape(rec_symbol,1,Mt*N);% shape received signalshaped_vals = shape(rec_symbol2, Mr, U, N);% demodulatey_demod = demodulate(shaped_vals, bits_alloc, energy_alloc, S, s2,s4,s16,s64,s256, c2,c4,c16,c64,c256);% comparisontotalErrors = totalErrors + sum(xor(y_demod,x));endEbNo = [EbNo sum(energy_alloc)/Btot/sig2];endErrors = [Errors totalErrors/Btot/ChannelIter/TransmitIter]TotEbNo = [TotEbNo mean(EbNo)]EbNo = [];endsemilogx(TotEbNo, Errors);xlabel( 'Eb/No' );ylabel( 'BER' );title( 'SISO link, adaptive rate and power' )save SISO_adaptive2.mat Errors EbNocreate_channel.m : Generates a Rayleigh fading frequency-selective channel,parametrized by the antenna configuration, the OFDM configuration, and the power-delay profile.function[H, H_f]=create_channel(Mt, Mr, A, N);%function [H, H_f]=create_channel(Mt, Mr, A, N);%% A - vector containing the power-delay profile (real values)%Mt - number of Tx antennas%Mr - number of Rx antennas%N - number of vector symbols to be sent in a single OFDM symbol Tx%ie: N MIMO transmissions in one OFDM symbol%This is for Rayleigh frequency-selective fading, which assumes complex%Gaussian matrix elements with in-phase and quadrature componentsindependent.% Assume iid matrix channel elements,and further,independent channel taps% define the channel tapsH_int = 1/sqrt(2)*(randn(Mr*length(A),Mt) + j*randn(Mr*length(A),Mt));H_int2=[];for i = 1:length(A)H_int2 = [H_int2;sqrt(A(i))*H_int((i-1)*Mr+1:i*Mr,:)];end%h_f = fft(H_int2',64);%%H = H_int2';H_int2 = [H_int2;zeros((N-length(A))*Mr,Mt)];H_f = zeros(Mr,Mt*(N-16));for i = 1:Mtfor j = 1:Mrh_f = fft(H_int2(j:Mr:(N-16-1)*Mr+j,i));for k = 1:(N-16)H_f(j,i+(k-1)*Mt) = h_f(k);endendendH=[H_int2];for i = 1:N-1H=[H,[zeros(Mr*i,Mt);H_int2(1:(N-i)*Mr,:)]];endsvd_decompose_channel.m: Since full channel knowledge is assumed, transmissionis across parallel singular value modes. This function decomposes the channel into these modes.function[U, S, V] = svd_decompose_channel(Mt, Mr, h_f, N);% [U S V] = svd_decompose_channel(Mt, Mr, h_f, N);%into its SVD components % Function decomposes the channel at each subcarrier%%Mt - # Tx antennas%Mr - # Rx antennaswhere L is the number % h_f- MIMO impulse response- Mr rows,Mt*L columns,of%channel taps%N - # subcarriersU = [];S = [];V = [];for i = 1:N[Utmp Stmp Vtmp] = svd(h_f(:,(i-1)*Mt+1:i*Mt));U=[U Utmp];V=[V Vtmp];S=[S Stmp];endS = sum(S,1);BitLoad.m : Apply the bit-loading algorithm to achieve the desired bit and energy allocation for the current channel instance.function[bits_alloc,energy_alloc] =BitLoad(subchan_gains,total_bits,num_subc,gap,noise,M)% Bit Loading Algorithm% ---------------------%%Inputs :%subchan_gains : SubCarrier Gains% total_bits : Total Number of bits% num_subc : Number of Subcarriers% gap : Gap of the system% noise : Noise Power%M: Max Constellation Size%Outputs:%bits_alloc: Bits allocation for each subchannel%power_alloc: Total Power allocation%---------------------------------------------------------------%Compute SNR's for each channelSNR = ComputeSNR(subchan_gains,noise,gap);%This function just initializes the system with a particular bit%allocation and energy allocation using Chow's Algorithm. This is%further efficientize using Campello's Algorithm[bits_alloc, energy_alloc] = chow_algo(SNR,num_subc,M);%Form the Energy Increment Table based on the present channel%gains for all the subchannels in order to be used by Campello%Algorithmenergytable = EnergyTableInit(SNR,M);%Efficientize the algorithm using the Campello's algorithm[bits_alloc,energy_alloc] =campello_algo(bits_alloc,energy_alloc,energytable,total_bits,num_subc,M );ComputeSNR.m : Given the subcarrier gains, this simple function generates the SNRvalues of each channel (each singular value on each tone is a separate channel).function SNR = ComputeSNR(subcar_gains,noise,gap)SNR = abs((subcar_gains.^2)./(noise*gap));chow_algo.m : Apply Chow's algorithm to generate a particular bit and energy allocation.%Chow's Algorithm%----------------%This is based on the paper by Chow et al titled%%A Practical Discrete Multitone Transceiver Loading Algorithm%for Data Transmission over Spectrally Shaped Channels.IEEE Trans%on Communications. Vol. 43, No 2/3/4, pp. 773-775, Feb/Mar/Apr 1995function [bits_alloc, energy_alloc] = chow_algo(SNR,num_subc,M)for i = 1:num_subc% Assuming each of the subchannels has a flat fading, we get initial estimate % of the bits for each subchanneltempbits= log2(1 + abs(SNR(i))); roundtempbits= round(tempbits);% bits per two dimension. % round the bitsif (roundtempbits > 8)roundtempbits = 8;end% Limit them between 2 and 15if (mod(roundtempbits,2)== 1 & roundtempbits ~= 1)roundtempbits = roundtempbits -1;endif roundtempbits> 0for the subchannelenergy_alloc(i) = (2^roundtempbits-1)/SNR(i) ;elseenergy_alloc(i) = 0;end% Calculate the Energy requiredend% end of functionEnergyTableInit.m : Given the SNR values, form a table of energy increments for eachchannel.function energytable = EnergyTableInit(SNR,M);%Inputs:%subcar_gains : Subcarrier Gains%M : max Constellation Size%Gap : Gap of the system%Noise : Noise Power%Outputs:%energytable : Energytable%%Based on the Subcarrier Gains, we calculate the energy%increment required by each subcarrier for transmitting%1,2 ,4 ,6,8 bits.%Energy = 2^(i-1)/subcar_gains;%------------------------------------------------------%subcar_gains = (subcar_gains.^2)/(Gap*Noise);energytable = abs((1./SNR)'*(2.^([1:M+1]-1)));%Increase the energy value for constellation size of more than M to%a very high value so that it is not assigned.energytable(:,M+1) = Inf*ones(size(energytable(:,M+1)));for i = 3:2:Menergytable(:,i) = (energytable(:,i) +energytable(:,i+1))/2;energytable(:,i+1) = energytable(:,i);end%energytable = [ones(1,size(energytable,1))' energytable];campello_algo.m : Apply Campello's algorithm to converge to the optimal bit and energy allocation for the given channel conditions.%campello_algo.m%--------------% This function is usedfor% each subchannel optimally.by Campello's algorithm to allocate bits and energyfunction[bits_alloc, energy_alloc] =campello_algo(bits_alloc,energy_alloc,energytable,total_bits,num_subc,M )bt = sum(bits_alloc);% We can't transmit more than M*(Number of subchannel) bitsif total_bits > M*num_subctotal_bits = M*num_subc;endwhileif (bt ~= total_bits) (bt > total_bits)max_val = 0;max_ind = ceil(rand(1)*num_subc);for i = 1:num_subcif bits_alloc(i) ~= 0temp = energytable(i,bits_alloc(i)) ;elsetemp = 0;endif (temp > max_val)max_val = temp;max_ind = i;endendif (bits_alloc(max_ind) > 0)bits_alloc(max_ind) = bits_alloc(max_ind) -1;energy_alloc(max_ind) = energy_alloc(max_ind) - max_val;bt = bt-1;endelsemin_val = Inf;min_ind = ceil(rand(1)*num_subc);for i = 1:num_subcif bits_alloc(i) ~=0 & bits_alloc(i) <9temp = energytable(i,bits_alloc(i) + 1);elsetemp = Inf;endif (temp < min_val)min_val = temp;min_ind = i;endendif (bits_alloc(min_ind) < 8)bits_alloc(min_ind) = bits_alloc(min_ind) +1;if (min_val==inf)min_val = energytable(min_ind,bits_alloc(min_ind));endenergy_alloc(min_ind) = energy_alloc(min_ind) +min_val;bt = bt+1;endendendfor i = 1:length(bits_alloc)if (mod(bits_alloc(i),2) == 1 & bits_alloc(i) ~=1)[bits_alloc,energy_alloc] =ResolvetheLastBit(bits_alloc,energy_alloc,i,energytable,num_subc);endendResolvetheLastBit.m: An optimal bit-loading of the last bit requires a unique optimization.function[bits_alloc, energy_alloc] =ResolvetheLastBit(bits_alloc,energy_alloc,index,energytable,num_subc)max_val = 0;for i = 1:num_subcif (i ~= index & bits_alloc(i) == 1)if bits_alloc(i) ~= 0temp = energytable(i,bits_alloc(i)) ;endif (temp > max_val)max_val = temp;max_ind = i;endendendmin_val = Inf;for i = 1:num_subcif (i~= index & bits_alloc(i) == 1)if bits_alloc(i) ~=0temp = energytable(i,bits_alloc(i) + 1);endif (temp < min_val)min_val = temp;min_ind = i;endendendif (min_val < max_val)bits_alloc(min_ind) = bits_alloc(min_ind) + 1;bits_alloc(index) = bits_alloc(index) - 1;energy_alloc(index) = energy_alloc(index) - min_val; elsebits_alloc(max_ind) = bits_alloc(max_ind) - 1;bits_alloc(index) = bits_alloc(index) + 1;energy_alloc(index) = energy_alloc(index) + max_val; end。
激光仿真matlab代码
条形平面镜：function tiaoxing(bochang,N,m,L,handles)global nglobal pointk=2*pi/bochang;a=m*1e+006;deltax=2*a/point;%取单位长度xx=-a:deltax:a;L=L*1e+006;nn=length(xx);u=ones(1,nn);jj=1:nn;for n=1:N %进行迭代for b=1:nnuu(b)=sqrt(i*exp(-i*k*L)/(bochang*L)).*...sum(exp(-i*k*((b-jj)*deltax).^2./(2*L)).*u)*deltax;%endma=max(uu);%归一化uu=uu./ma;u=uu;axes(handles.axes1);plot(xx,abs(u))axes(handles.axes2);plot(xx,angle(u))set(handles.edit10,'string',num2str(n));%迭代次数显示到面板end方形平面镜：function juxing(bochang,a,b,L,N,handles)global nglobal pointk=2*pi/bochang;a=a*1000000;b=b*1000000;deltax=2*a/point;min=0.09;L=L*1000000;xx=-a:deltax:a;%取单位长度yy=-b:deltax:b;nx=length(xx);ny=length(yy);ux=ones(1,nx);uy=ones(1,ny);u_last=ones(ny,nx);u_next=ones(ny,nx);jx=1:nx;jy=1:ny;for n=1:Nfor mx=1:nx %x方向迭代uux(mx)=sqrt(i*exp(-i*k*L)/(bochang*L)).*...sum(exp(-i*k*((mx)*deltax-(jx)*deltax).^2./(2*L)).*ux)*deltax;% endux=uux;for my=1:ny %y方向迭代uuy(my)=sqrt(i*exp(-i*k*L)/(bochang*L)).*...sum(exp(-i*k*((my)*deltax-(jy)*deltax).^2./(2*L)).*uy)*deltax;% for o=1:nx %两个方向逐个相乘u_next(my,o)=ux(o).*uuy(my);endenduy=uuy;%归一化处理ma=max(max(u_next));u_next=u_next./ma;u_last=u_next;axes(handles.axes1);[XX,YY]=meshgrid(xx,yy);mesh(XX,YY,abs(u_last));axes(handles.axes2);mesh(XX,YY,angle(u_last));set(handles.edit10,'string',num2str(n));%迭代次数显示到面板shading flat;end圆形平面镜：function circle(a,L,b,diedai,handles)global pointglobal nN=point;a=a*1000000;L=L*1000000;uu=ones(N,1);%初始化u=ones(N,1);k=2*pi/b;m=1:N;dr=a/(N-1);da=2*pi/(N-1);r=dr*(m-1);%离散化theta=da*(m-1);for n=1:diedai %进行迭代for j=1:Nu(j)=sum(exp(-i*k*L)*exp(-i*k*(r(j)^2+(r.^2)')/(2*L)).*r'.*(exp(i*k*r(j)*r'*…cos(theta)/L)*da*ones(N,1)).*uu);endma=max(u);%归一化uu=u/ma;axes(handles.axes1);mesh(r'*cos(theta),r'*sin(theta),abs(uu)*ones(N,1)')shading interpaxes(handles.axes2);mesh(r'*cos(theta),r'*sin(theta),angle(uu)*ones(N,1)')set(handles.edit10,'string',num2str(n));%将迭代次数显示在面板上shading interpend。
MATLAB平台上的光纤通信系统性能仿真研究
MATLAB平台上的光纤通信系统性能仿真研究光纤通信是现代通信系统中非常重要的一部分，也是实现高速和远距离数据传输的关键技术之一。
光纤通信系统性能仿真研究对于设计和优化光纤通信系统具有重要意义。
MATLAB平台作为一个功能强大的科学与工程计算软件，被广泛应用于光纤通信系统性能仿真研究中。
本文将围绕MATLAB平台上的光纤通信系统性能仿真研究展开探讨。
首先，光纤通信系统的性能参数是衡量其性能好坏的重要指标。
光纤通信系统的性能参数包括比特误码率（BER）、信号失真、信道容量等。
在MATLAB平台上进行光纤通信系统性能仿真研究时，可以利用MATLAB提供的信号处理工具箱和通信工具箱来进行相关仿真实验。
通过设定合适的仿真参数和算法，可以准确地计算出光纤通信系统的性能参数，进而评估系统的性能。
其次，光纤通信系统中的关键技术是调制与解调技术。
调制与解调技术能够将电信号转换为光信号并进行传输，然后再将光信号转换为电信号进行解调。
而在MATLAB平台上进行光纤通信系统性能仿真研究时，可以利用MATLAB提供的调制与解调函数来实现相关仿真实验。
例如，可以利用MATLAB的ammod和amdemod函数来实现调幅和解调幅的仿真实验，通过计算得到的误码率和信号失真等性能参数来评估系统的性能。
此外，在光纤通信系统中，传输模式的选择对系统性能也有很大的影响。
传输模式包括单模光纤传输和多模光纤传输两种。
单模光纤传输具有带宽大、传输距离远的特点，多模光纤传输则具有带宽窄、传输距离短的特点。
在MATLAB平台上进行光纤通信系统性能仿真研究时，可以通过设定合适的仿真参数和算法来模拟不同的传输模式，并评估其对系统性能的影响。
此外，光纤通信系统中还存在着光纤衰减和色散等信号损失问题。
光纤衰减是指光信号在光纤中传输过程中逐渐减弱的现象，而色散是指不同频率的光信号在光纤中传输过程中到达终点的时间不同。
这些信号损失问题会影响光纤通信系统的传输质量和可靠性。
激光多普勒测速matlab代码
激光多普勒测速是一种非常重要的测速技术，它可以用于测量目标的速度、距离和运动状态。
在工程领域广泛应用于雷达、车载测速仪、医学影像和气象预报等方面。
激光多普勒测速通过检测目标表面反射的激光脉冲信号，利用多普勒效应来计算目标的速度。
本文将介绍激光多普勒测速的原理和相关的matlab代码实现方法。
一、激光多普勒测速原理激光多普勒效应是指当激光束与运动物体相互作用时，由于多普勒频移导致激光波长发生变化。
当激光束照射到物体表面并被反射回来时，如果物体在照射过程中发生了运动，那么反射回来的激光波长就会发生变化，从而可以通过探测这种波长变化来计算物体的速度。
二、激光多普勒测速的matlab代码实现在matlab中实现激光多普勒测速的代码可以分为以下几个步骤：1. 生成模拟的激光脉冲信号```matlabfs = 1000; 采样频率t = 0:1/fs:1-1/fs; 采样时间f0 = 100; 信号起始频率f1 = 200; 信号终止频率s = chirp(t,f0,1,f1,'linear'); 生成线性调频信号```2. 模拟目标运动引起的频率变化```matlabv = 10; 目标运动速度c = 3e8; 光速fD = 2*v*f1/c; 多普勒频移```3. 计算多普勒效应后的信号```matlaby = s.*exp(1j*2*pi*fD*t); 多普勒效应后的信号```4. 进行信号处理和频谱分析```matlabN = length(y); 信号长度f = (-N/2:N/2-1)*fs/N; 频率坐标yfft = fft(y,N); 进行傅里叶变换yfftshift = fftshift(yfft); 进行频率移位figure;plot(f,abs(yfftshift)); 绘制频谱图```经过以上步骤，我们就可以得到模拟激光多普勒测速的matlab代码实现。
通过对生成的激光脉冲信号进行频谱分析，可以观察到多普勒频移的效果，从而实现对目标速度的测量。
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。
利用matlab模拟光纤传光知识讲解
利用m a t l a b模拟光纤传光目录摘要 (1)1 对光纤的认识 (1)1.1光纤传输原理 (2)1.2光纤材料 (2)1.3光纤分类 (2)1.4光纤传输过程 (3)1.5光纤传输特性 (4)1.6光纤发展历史 (4)1.7光纤应用 (5)2 光纤传光理论分析 (6)2.1 光在均匀介质中的反射与折射特性 (7)2.2 光的全反射 (7)2.3光纤中光波的传播原理及导光条件 (8)2.3.1 单模光纤中光的传播 (9)2.3.2 多模阶跃折射率光纤中光的传输 (9)2.3.3 多模梯度折射率光纤中光的传输 (10)3 matlab模拟传光 (10)3.1 模拟光在单模光纤中的传播 (11)收集于网络，如有侵权请联系管理员删除3.2模拟光在多模阶跃折射率光纤中传播 (11)3.3 模拟光在梯度折射率光纤中传播 (14)4 结论分析 (15)5 设计总结 (16)参考文献 (17)收集于网络，如有侵权请联系管理员删除利用matlab模拟光纤传光摘要本文主要以阶跃型多模光纤、渐变型多模光纤、阶跃型单模光纤为研究对象，通过对光纤传光路径分析，加深对光纤的认识；深入理解光纤的传光原理；掌握光纤的传输条件，应用几何光学理论主要研究光波在光纤内的传输，分别对单模光纤中光的传输，多模阶跃折射率光纤、多模渐变折射率光纤中光的传输情况进行了研究，并对它们具体的传播路径用matlab软件进行了模拟。
关键词光纤 matlab 模拟传光1 对光纤的认识1.1光纤传输原理光纤是一种传输介质，是依照光的全反射的原理制造的。
光纤是一种将讯息从一端传送到另一端的媒介，是一条以玻璃或塑胶纤维作为让讯息通过的传输媒介。
光纤实际是指由透明材料做成的纤芯和在它周围采用比纤芯的折射率稍低的材料做成的包层，并将射入纤芯的光信号，经包层界面反射，使光信号在纤芯中传播前进的媒体。
一般是由纤芯、收集于网络，如有侵权请联系管理员删除包层和涂敷层构成的多层介质结构的对称圆柱体。
基于Matlab的光纤激光器光谱模式分析软件的设计
基于Matlab的光纤激光器光谱模式分析软件的设计
刘群;郭燕;石砚斌
【期刊名称】《激光杂志》
【年(卷),期】2013(34)4
【摘要】针对目前光纤激光器光谱模式分析软件计算速度慢,使用成本高等局限性,本文设计实现了基于Matlab的光谱模式分析软件。
该软件能够模拟光纤激光器多种纤芯模式,灵活设定多个参数,实现光纤激光器的光谱模式计算并形象化展示每个光谱模式。
实践证明,该软件在处理并行的光学傅里叶计算时大大提高了计算速度,尤其当光纤模型复杂时,大大提高了设计光纤激光器的效率。
【总页数】2页(P14-15)
【关键词】光纤激光器;模式分析;Matlab;并行处理
【作者】刘群;郭燕;石砚斌
【作者单位】防灾科技学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN242
【相关文献】
1.基于长度可调T形光声腔和掺铒光纤激光器的光声光谱气体浓度测量系统 [J], 郑德忠;赵南
2.基于内腔光纤激光器的痕量气体光谱检测 [J], 张红霞;刘琨;贾大功;刘铁根;彭纲定;汪曣;张以谟
3.基于可调谐光纤激光器的C2H2气体光声光谱检测 [J], 彭勇;于清旭
4.基于噪声免疫腔增强光外差分子光谱技术实现光纤激光器到1530.58nm NH3亚多普勒饱和光谱的频率锁定 [J], 贾梦源;尹王保;肖连团;贾锁堂;赵刚;周月婷;刘建鑫;郭松杰;吴永前;马维光;张雷;董磊
5.基于噪声免疫腔增强光外差分子光谱技术实现光纤激光器到1530.58 nmNH_3亚多普勒饱和光谱的频率锁定 [J], 贾梦源;赵刚;周月婷;刘建鑫;郭松杰;吴永前;马维光;张雷;董磊;尹王保;肖连团;贾锁堂
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飞秒激光成丝的matlab
飞秒激光成丝的matlab
摘要：
1.飞秒激光成丝的原理
2.MATLAB 在飞秒激光成丝中的应用
3.飞秒激光成丝的MATLAB 代码实例
4.飞秒激光成丝技术的发展前景
正文：
飞秒激光成丝技术是近年来光纤通信领域的一项重要技术，其基本原理是利用飞秒激光的高峰值功率在光纤中产生非线性效应，进而形成稳定的光丝。
这种技术能够大幅度提高光纤的传输速率和传输距离，是未来光通信领域的重要发展方向。
MATLAB 作为一种数学软件，其在飞秒激光成丝技术中有着广泛的应用。
首先，MATLAB 可以用来模拟飞秒激光成丝的过程，通过改变激光的参数，如功率、频率等，可以得到不同的成丝效果，从而为实验提供理论指导。
其次，MATLAB 还可以用来分析飞秒激光成丝的稳定性，通过分析成丝过程中的各项参数，如光强、相位等，可以判断成丝的稳定性，从而为优化成丝条件提供依据。
以下是一个飞秒激光成丝的MATLAB 代码实例。
首先，我们需要导入光学元件库，如光学纤维、激光器等。
然后，我们可以设置激光器的参数，如功率、频率等，并通过光学纤维进行传输。
在传输过程中，我们可以实时监测光强的变化，从而判断成丝的效果。
最后，我们可以通过改变激光器的参数，来
优化成丝条件，提高成丝的稳定性。
飞秒激光成丝技术作为一种新兴的光纤通信技术，其发展前景广阔。
随着光纤通信技术的不断发展，对光纤的传输速率和传输距离的要求也越来越高。
而飞秒激光成丝技术正好可以满足这一要求，因此，其未来的发展前景十分广阔。
matlab激光光斑代码
matlab激光光斑代码Matlab 激光光斑代码激光光斑是指由激光器发出的光在目标上形成的光斑。
光斑的形成过程受到多种因素的影响，包括激光器自身特性、光学系统参数以及环境因素等等。
在Matlab中，我们可以使用一些函数和工具箱来模拟和分析激光光斑的形成过程。
接下来，我们将以Matlab代码为主题，一步一步回答相关问题。
1. 激光光斑的模拟首先，我们需要创建一个激光光斑的模拟环境。
在Matlab中，我们可以使用模拟光学传输的工具箱，如BeamToolbox或beam propagation method (BPM)等。
这些工具箱提供了一系列函数和算法，用于模拟激光器和光学系统的行为。
2. 激光光斑的生成在模拟环境中，我们可以通过设置激光器的参数来生成激光光斑。
例如，我们可以定义激光器的波长、功率、光束半径等参数。
然后，我们可以使用相应的函数来模拟激光器的输出。
这些函数通常使用光学传输的原理进行计算，并考虑到激光器和光学系统的特性。
3. 激光光斑的传输一旦激光光斑被生成，我们可以使用光学传输的工具进行模拟。
这些工具通常提供了传输矩阵或传输函数的计算方法，用于计算光斑在光学系统中的传输过程。
我们可以定义光学系统的参数，如透镜的焦距、角度等，然后使用相应的函数将光斑传输到目标平面或接收器上。
4. 激光光斑的分析模拟过程中，我们可以使用一些函数和工具来分析激光光斑的性质。
这些函数通常提供了光强分布、光斑直径、焦深等参数的计算方法。
我们可以使用这些函数将激光光斑的性质可视化，并与实验结果进行比较。
5. 激光光斑的优化一旦我们获得了激光光斑的模拟结果，我们可以根据需求进行优化。
例如，我们可以调整激光器的参数、光学系统的布局或目标平面的位置等，以改善光斑的质量。
此时，我们可以使用一些优化算法，如遗传算法或粒子群算法等，来搜索最佳解决方案。
总结：在本文中，我们回答了以"Matlab激光光斑代码"为主题的相关问题。
光纤激光器速率方程 matlab程序
光纤激光器速率方程 matlab程序光纤激光器速率方程是描述光纤激光器中光强变化随时间演化的数学模型。
光纤激光器是一种利用光纤作为传输介质的激光器，具有高功率、高效率、窄线宽等优点，在通信、材料加工、医疗等领域有着广泛的应用。
了解光纤激光器速率方程对于优化激光器设计和提高激光器性能具有重要意义。
光纤激光器速率方程描述了光纤激光器中光强的时域演化过程。
光纤激光器中的光强受到多种因素的影响，包括增益、损耗、自发辐射、受激辐射等。
光纤激光器速率方程可以通过对这些因素的定量描述，得到光强随时间的变化规律。
光纤激光器速率方程的基本形式为：dE/dt = (G - α)E - βEL其中，E为激光场强度，t为时间，G为增益系数，α为损耗系数，β为非线性系数，L为光纤长度。
这个方程可以看作是对光强的变化率进行描述，右侧第一项表示增益和损耗对光强的影响，第二项表示非线性效应对光强的影响。
在实际应用中，为了更准确地描述光纤激光器中光强的演化，可以考虑其他因素的影响，如色散、自相位调制等。
这些因素的引入可以使光纤激光器速率方程更加准确地描述光强的变化规律。
为了求解光纤激光器速率方程，可以使用数值方法进行仿真计算。
其中，最常用的方法是有限差分法。
有限差分法将时间和空间离散化，将连续的方程转化为离散的差分方程，然后通过迭代求解差分方程，得到光强随时间的变化。
在MATLAB中，可以通过编写相应的程序来求解光纤激光器速率方程。
首先，需要定义方程中的各个参数和初始条件。
然后，通过差分方法离散化方程，并利用迭代算法求解离散化后的方程。
最后，根据得到的结果，可以绘制光强随时间的变化曲线，以及其他感兴趣的物理量。
光纤激光器速率方程的求解对于优化光纤激光器的设计和改进激光器性能具有重要意义。
通过求解方程，可以获得光纤激光器中光强随时间的变化规律，进而分析和优化激光器的工作状态。
此外，光纤激光器速率方程的求解也为理论研究提供了重要的工具，可以用于研究激光器的非线性效应、自脉冲形成等现象。
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。
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DFB光纤激光器是一种具有高光谱纯度和较小的波长漂移的激光器，因其在通信、激光雷达、光学传感等领域具有广泛的应用前景。
在DFB光纤激光器的研究与开发过程中，Matlab仿真技术被广泛应用，用于验证设计方案的可行性和性能优化。
本文将针对DFB光纤激光器的Matlab仿真代码进行介绍和解析，以期为相关领域的研究人员提供一定的参考和帮助。
一、DFB光纤激光器的原理
1. DFB光纤激光器的结构
DFB光纤激光器是一种采用光纤作为增益介质的激光器，其结构主要包括激发源、光纤增益介质、光栅反射镜等。
其中，光栅反射镜在光纤中起到了选择性反射和模式锁定的作用，使得DFB激光器能够产生单纵模的激光输出。
2. DFB光纤激光器的工作原理
DFB激光器的工作原理主要是基于布拉格光栅的共振效应，通过在光纤中形成布拉格光栅的周期性折射率调制，实现了光的选择性放大和反射。
这种选择性放大和反射使得光在DFB光纤激光器中仅限于某一纵模，从而实现了单纵模的激光输出。
二、DFB光纤激光器的Matlab仿真代码
针对DFB光纤激光器的Matlab仿真代码，主要包括以下几个方面的内容：
1. 光纤增益介质的传输矩阵建立
在DFB光纤激光器的仿真代码中，首先需要建立光纤增益介质的传输矩阵。
这一步是基于光纤的折射率分布和增益分布，通过Matlab的矩阵运算方法来建立光纤增益介质的传输矩阵，以便后续的光场传输和增益调制。
2. 光场传输的数值模拟
接下来，在DFB光纤激光器的仿真代码中，需要进行光场传输的数值模拟。
这一步是通过有限元数值计算的方法，对光在光纤中的传输过程进行数值模拟，并得到输出端的光场分布和功率特性。
3. 布拉格反射镜的反射特性分析
在DFB光纤激光器中，布拉格反射镜是起到了关键作用的元器件。
在仿真代码中，需要对布拉格反射镜的反射特性进行分析，以获得反射率、相位变化等关键参数。
4. 单纵模激射输出的优化设计
通过对DFB光纤激光器的仿真代码进行综合分析和优化设计，可以得到满足特定应用要求的单纵模激光输出。
在此过程中，也可以考虑引入自适应控制算法等方法，进一步提高激光器的输出性能。
三、DFB光纤激光器的Matlab仿真应用
DFB光纤激光器的Matlab仿真代码在激光器的设计与优化、性能分析等方面具有重要的应用价值，主要体现在以下几个方面：
1. 优化设计
通过仿真代码的运行和分析，可以有效地优化DFB光纤激光器的结构参数和工作参数，以实现更高的输出功率、更窄的光谱宽度等性能指标。
2. 性能分析
仿真代码还可以用于对DFB光纤激光器的输出性能进行深入分析，包括在不同工作条件下的波长漂移、光谱纯度、噪声特性等。
3. 新技术验证
在DFB光纤激光器的研究与开发过程中，新的设计方案和新的技术方案需要经过验证。
Matlab仿真代码可以作为一种快速验证的工具，用于验证新技术的可行性和性能。
四、总结
本文对DFB光纤激光器的Matlab仿真代码进行了介绍和解析，通过对DFB激光器的工作原理和Matlab仿真代码的具体内容进行分析，展示了Matlab在DFB光纤激光器研究领域的重要应用价值。
希望本文能够为相关领域的研究人员提供一定的帮助和启发，推动DFB光纤激光器研究领域的进一步发展。