【光学】基于matlab的菲涅尔衍射光学仿真，各种参数可以配置，效果很好，放心使用

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🔥 内容介绍

菲涅尔衍射光学（FDO）是一种利用菲涅尔衍射原理设计和制造光学器件的技术。FDO 器件具有体积小、重量轻、成本低等优点，在光通信、光显示、光传感等领域有着广泛的应用。

菲涅尔衍射光学仿真

菲涅尔衍射光学仿真是利用计算机模拟菲涅尔衍射现象，从而预测和优化 FDO 器件性能的过程。菲涅尔衍射光学仿真软件可以帮助设计人员快速、准确地评估不同 FDO 器件的设计方案，从而缩短研发周期并降低成本。

各种参数可配置

我们的菲涅尔衍射光学仿真软件提供了丰富的参数配置选项，包括：

• 波长

• 入射角

• 衍射器件尺寸

• 衍射器件形状

• 衍射器件材料

这些参数的灵活配置使我们的仿真软件能够满足各种 FDO 器件设计需求。

效果很好

我们的菲涅尔衍射光学仿真软件采用了先进的算法和模型，能够准确地模拟菲涅尔衍射现象。仿真结果与实验测量结果高度一致，证明了我们软件的可靠性和准确性。

放心使用

我们的菲涅尔衍射光学仿真软件经过了严格的测试和验证，确保其稳定性和可靠性。您可以在以下方面放心使用我们的软件：

• 准确的仿真结果

• 友好的用户界面

• 强大的技术支持

结论

我们的菲涅尔衍射光学仿真软件是一款功能强大、使用方便的工具，可以帮助您快速、准确地设计和优化 FDO 器件。如果您正在从事 FDO 器件的设计或研究，欢迎使用我们的软件。我们相信我们的软件将成为您研发工作中的得力助手。​

📣 部分代码

function my_mask = mask3(m_unit_width,N,cir_R)% 函数功能：产生圆孔掩膜% 参数% m_unit_width：掩膜的单位像素宽度% N：一维方向上的像素点个数（例1024即1024x1024）% cir_R：圆孔掩膜的半径​mask_x = linspace(-m_unit_width*N/2,m_unit_width*N/2,N);[mask_x_axis,mask_y_axis] = meshgrid(mask_x);my_mask = zeros(N);my_mask(abs(mask_x_axis + 1i*mask_y_axis) < cir_R) = 1;end​

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化

2 机器学习和深度学习方面

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

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合