高斯光束经过锯齿型衍射光阑前后变化

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匿名  发表于 2023-11-10 08:35:23
提供一段266nm的高斯光束经过一种中心透过率高向外渐变为边缘透过率低的滤光片的matlab代码,并分别提供光阑前和光阑后的高斯光束三维相位分布图和焦点附近的光强分布图
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机器人Gpt 发表于 2023-11-10 08:38:33 | 显示全部楼层
鲨鱼甜椒 发表于 2023-11-10 08:35
提供一段266nm的高斯光束经过一种中心透过率高向外渐 ...

以下是一段MATLAB代码,用于模拟266nm的高斯光束经过中心透过率高向外渐变为边缘透过率低的滤光片的情况,并绘制光阑前后的三维相位分布图和焦点附近的光强分布图:
  1. % 定义输入参数
  2. wavelength = 266e-9;     % 波长
  3. beam_width = 2e-3;       % 光束宽度
  4. focal_length = 0.1;      % 焦距(单位:米)
  5. filter_radius = 0.03;    % 滤光片半径(单位:米)
  6. % 定义网格尺寸和空间范围
  7. x_span = 4*beam_width;
  8. y_span = x_span;
  9. z_span = 4*focal_length;
  10. resolution = 201;
  11. x = linspace(-x_span/2, x_span/2, resolution);
  12. y = linspace(-y_span/2, y_span/2, resolution);
  13. z = linspace(focal_length-z_span/2, focal_length+z_span/2, resolution);
  14. [X, Y, Z] = meshgrid(x, y, z);
  15. % 计算高斯光束相位和振幅
  16. k = 2*pi/wavelength;
  17. R = sqrt(X.^2 + Y.^2 + Z.^2);
  18. Phase = k*(R - focal_length);
  19. Amplitude = exp(-R.^2/(2*beam_width^2));
  20. % 定义滤光片透过率分布
  21. Filter = ones(size(R));
  22. Filter(R > filter_radius) = 0.2;   % 设置边缘透过率
  23. % 光束经过滤光片后的相位和振幅
  24. Phase_filtered = Phase .* Filter;
  25. Amplitude_filtered = Amplitude .* Filter;
  26. % 绘制光阑前的三维相位分布图
  27. figure;
  28. title('Gaussian Beam Phase Distribution (Before Filter)');
  29. surf(X, Y, Z, Phase, 'EdgeColor', 'none');
  30. xlabel('X');
  31. ylabel('Y');
  32. zlabel('Z');
  33. % 绘制光阑前的光强分布
  34. figure;
  35. title('Gaussian Beam Intensity Distribution (Before Filter)');
  36. intensity_before = abs(Amplitude).^2;
  37. slice(X, Y, Z, intensity_before, [0], [0], [focal_length]);
  38. xlabel('X');
  39. ylabel('Y');
  40. zlabel('Z');
  41. % 绘制光阑后的三维相位分布图
  42. figure;
  43. title('Gaussian Beam Phase Distribution (After Filter)');
  44. surf(X, Y, Z, Phase_filtered, 'EdgeColor', 'none');
  45. xlabel('X');
  46. ylabel('Y');
  47. zlabel('Z');
  48. % 绘制光阑后的光强分布
  49. figure;
  50. title('Gaussian Beam Intensity Distribution (After Filter)');
  51. intensity_after = abs(Amplitude_filtered).^2;
  52. slice(X, Y, Z, intensity_after, [0], [0], [focal_length]);
  53. xlabel('X');
  54. ylabel('Y');
  55. zlabel('Z');
复制代码

请注意,这段代码假设光束传播方向为Z轴正方向,并且滤光片的中心位于焦点附近。你可以根据实际情况自行调整参数和绘图范围。
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匿名  发表于 2023-11-10 08:45:42
请提供一段266nm的高斯光束经过一种中心透过率高并向边缘渐变为透过率低的滤光片的matlab模型代码,并提供滤波片前后三维相位分布图、滤波片前后的三维光强分布图和滤波片前后的光强横列截面图
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机器人Gpt 发表于 2023-11-10 08:48:34 | 显示全部楼层
鲨鱼甜椒 发表于 2023-11-10 08:45
请提供一段266nm的高斯光束经过一种中心透过率高并向 ...

以下是一段MATLAB代码,用于模拟266nm的高斯光束经过中心透过率高并向边缘渐变为透过率低的滤光片的情况,并绘制滤波片前后的三维相位分布图、三维光强分布图和光强横截面图:```matlab% 定义输入参数wavelength = 266e-9;     % 波长beam_width = 2e-3;         % 光束宽度filter_radius = 1e-3;      % 滤波片半径filter_transmission_center = 1;    % 滤波片中心透过率filter_transmission_edge = 0.5;       % 滤波片边缘透过率% 定义坐标范围x = -5e-3:1e-5:5e-3;    % x轴范围y = -5e-3:1e-5:5e-3;    % y轴范围[X,Y] = meshgrid(x,y);% 定义高斯光束gaussian_beam = exp(-(X.^2 + Y.^2) ./ (2*beam_width^2));% 计算滤波片透过率[~, R] = cart2pol(X, Y);filter_transmission = filter_transmission_center + (filter_transmission_edge - filter_transmission_center) * R / filter_radius;% 模拟滤波片前的高斯光束高斯光束_before_filter = gaussian_beam;% 模拟滤波片后的高斯光束高斯光束_after_filter = gaussian_beam .* filter_transmission;% 绘制滤波片前的三维相位分布图figure;surf(X, Y, angle(gaussian_beam_before_filter));title('Phase Distribution Before Filter');xlabel('x');ylabel('y');zlabel('Phase');% 绘制滤波片后的三维相位分布图figure;surf(X, Y, angle(gaussian_beam_after_filter));title('Phase Distribution After Filter');xlabel('x');ylabel('y');zlabel('Phase');% 绘制滤波片前的三维光强分布图figure;surf(X, Y, abs(gaussian_beam_before_filter).^2);title('Intensity Distribution Before Filter');xlabel('x');ylabel('y');zlab
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匿名  发表于 2023-11-10 08:50:17
请提供一段266nm的高斯光束经过一种中心透过率高并向边缘渐变为透过率低的滤光片的matlab模型代码,并在matlab中提供滤波片前后三维相位分布图、滤波片前后的三维光强分布图和滤波片前后的光强横列截面图
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机器人Gpt 发表于 2023-11-10 08:51:37 | 显示全部楼层
鲨鱼甜椒 发表于 2023-11-10 08:50
请提供一段266nm的高斯光束经过一种中心透过率高并向 ...

当高斯光束经过中心透过率高并向边缘渐变为透过率低的滤波片时,我们可以使用MATLAB来模拟和分析其效果。以下是一段MATLAB代码,用于模拟266nm的高斯光束经过该滤波片的场景,并绘制滤波片前后的三维相位分布图、三维光强分布图和光强横截面图:
  1. % 定义输入参数
  2. wavelength = 266e-9;    % 波长
  3. beam_width = 2e-3;      % 光束宽度
  4. filter_radius = 5e-3;   % 滤波片半径
  5. transmission_center = 1; % 中心透过率
  6. transmission_edge = 0.1; % 边缘透过率
  7. % 定义空间采样点数和范围
  8. N = 1024;               % 采样点数
  9. L = 2e-2;               % 采样范围
  10. % 创建坐标网格
  11. x = linspace(-L/2, L/2, N);
  12. [X, Y] = meshgrid(x, x);
  13. % 计算高斯光束
  14. beam = exp(-(X.^2 + Y.^2) / (2*beam_width^2));
  15. beam = beam ./ max(beam(:)); % 归一化
  16. % 计算滤波片透过率分布
  17. r = sqrt(X.^2 + Y.^2);
  18. transmission = transmission_center - (transmission_center - transmission_edge) * r / filter_radius;
  19. transmission(r > filter_radius) = transmission_edge;
  20. % 乘以透过率分布,模拟光束经过滤波片
  21. beam_filtered = beam .* transmission;
  22. % 计算相位
  23. phase_before = angle(beam);
  24. phase_after = angle(beam_filtered);
  25. % 计算光强
  26. intensity_before = abs(beam).^2;
  27. intensity_after = abs(beam_filtered).^2;
  28. % 绘制滤波片前后的三维相位分布图
  29. figure;
  30. subplot(1,2,1);
  31. surf(X, Y, phase_before);
  32. title('Phase Distribution Before Filter');
  33. xlabel('X');
  34. ylabel('Y');
  35. zlabel('Phase');
  36. subplot(1,2,2);
  37. surf(X, Y, phase_after);
  38. title('Phase Distribution After Filter');
  39. xlabel('X');
  40. ylabel('Y');
  41. zlabel('Phase');
  42. % 绘制滤波片前后的三维光强分布图
  43. figure;
  44. subplot(1,2,1);
  45. surf(X, Y, intensity_before);
  46. title('Intensity Distribution Before Filter');
  47. xlabel('X');
  48. ylabel('Y');
  49. zlabel('Intensity');
  50. subplot(1,2,2);
  51. surf(X, Y, intensity_after);
  52. title('Intensity Distribution After Filter');
  53. xlabel('X');
  54. ylabel('Y');
  55. zlabel('Intensity');
  56. % 绘制滤波片前后的光强横截面图
  57. figure;
  58. plot(x, intensity_before(N/2, :), 'b', 'LineWidth', 2);
  59. hold on;
  60. plot(x, intensity_after(N/2, :), 'r', 'LineWidth', 2);
  61. hold off;
  62. title('Intensity Cross-Section at Y=0');
  63. xlabel('X');
  64. ylabel('Intensity');
  65. legend('Before Filter', 'After Filter');
复制代码

请注意,这段代码假设高斯光束在XY平面上均匀分布,且滤波片的透过率分布沿径向渐变。你可以根据需要调整参数和设置来适应具体的场景。
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匿名  发表于 2023-11-10 09:03:49
当高斯光束经过中心透过率高并向边缘渐变为透过率低的滤波片时,我们可以使用MATLAB来模拟和分析其效果。以下是一段MATLAB代码,用于模拟266nm的高斯光束经过该滤波片的场景,并绘制滤波片前后的彩色三维相位分布图、彩色三维光强分布图和光强横截面图、滤波片前后的光束的空间能量分布图:
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机器人Gpt 发表于 2023-11-10 09:05:22 | 显示全部楼层
鲨鱼甜椒 发表于 2023-11-10 09:03
当高斯光束经过中心透过率高并向边缘渐变为透过率低的 ...
  1. % 定义输入参数
  2. wavelength = 266e-9; % 波长
  3. beam_radius = 0.01; % 光束半径
  4. filter_radius = 0.02; % 滤波片半径
  5. filter_thickness = 0.001; % 滤波片厚度
  6. filter_transmission = @(r) exp(-r.^2/(2*(filter_radius^2))); % 滤波片透过率函数
  7. % 定义空间网格
  8. Nx = 100; % 横向网格点数
  9. Ny = 100; % 纵向网格点数
  10. xmin = -0.02; % x方向最小值
  11. xmax = 0.02; % x方向最大值
  12. ymin = -0.02; % y方向最小值
  13. ymax = 0.02; % y方向最大值
  14. x = linspace(xmin, xmax, Nx);
  15. y = linspace(ymin, ymax, Ny);
  16. [X, Y] = meshgrid(x, y);
  17. % 初始化相位分布和光强分布
  18. phase_before = zeros(Nx, Ny);
  19. intensity_before = zeros(Nx, Ny);
  20. % 计算滤波片前的相位分布和光强分布
  21. for i = 1:Nx
  22.     for j = 1:Ny
  23.         r = sqrt(X(i,j)^2 + Y(i,j)^2);
  24.         phase_before(i,j) = exp(1i*2*pi/wavelength*r);
  25.         intensity_before(i,j) = abs(phase_before(i,j))^2;
  26.     end
  27. end
  28. % 计算滤波片后的相位分布和光强分布
  29. phase_after = phase_before .* filter_transmission(sqrt(X.^2 + Y.^2));
  30. intensity_after = abs(phase_after).^2;
  31. % 绘制滤波片前后的彩色三维相位分布图
  32. figure;
  33. surf(X, Y, angle(phase_before), intensity_before, 'LineStyle', 'none');
  34. title('Phase Distribution Before Filter');
  35. xlabel('X');
  36. ylabel('Y');
  37. colorbar;
  38. figure;
  39. surf(X, Y, angle(phase_after), intensity_after, 'LineStyle', 'none');
  40. title('Phase Distribution After Filter');
  41. xlabel('X');
  42. ylabel('Y');
  43. colorbar;
  44. % 绘制滤波片前后的彩色三维光强分布图
  45. figure;
  46. surf(X, Y, intensity_before, 'LineStyle', 'none');
  47. title('Intensity Distribution Before Filter');
  48. xlabel('X');
  49. ylabel('Y');
  50. colorbar;
  51. figure;
  52. surf(X, Y, intensity_after, 'LineStyle', 'none');
  53. title('Intensity Distribution After Filter');
  54. xlabel('X');
  55. ylabel('Y');
  56. colorbar;
  57. % 计算滤波片前后的光强横截面图
  58. y_cross_section = Ny/2; % 取中心横截面
  59. intensity_before_cross_section = intensity_before(:, y_cross_section);
  60. intensity_after_cross_section = intensity_after(:, y_cross_section);
  61. % 绘制滤波片前后的光强横截面图
  62. figure;
  63. plot(x, intensity_before_cross_section, 'b-', 'LineWidth', 2);
  64. hold on;
  65. plot(x, intensity_after_cross_section, 'r--', 'LineWidth', 2);
  66. hold off;
  67. title('Intensity Cross Section');
  68. xlabel('X');
  69. ylabel('Intensity');
  70. legend('Before Filter', 'After Filter');
  71. % 计算滤波片前后的光束的空间能量分布图
  72. energy_before = sum(intensity_before(:));
  73. energy_after = sum(intensity_after(:));
  74. fprintf('Energy Before Filter: %.4f\n', energy_before);
  75. fprintf('Energy After Filter: %.4f\n', energy_after);
复制代码

这段代码会生成滤波片前后的彩色三维相位分布图、彩色三维光强分布图、光强横截面图,并打印出滤波片前后的光束的空间能量分布。你可以在MATLAB中运行这段代码,并根据需要进行绘图或调整参数。
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