1、全息技术中的光波、衍射与干涉原理

全息技术中的光波、衍射与干涉原理

1. 全息技术概述

全息技术由匈牙利物理学家丹尼斯·加博尔(Dennis Gabor)于1947年发明,最初旨在提高电子显微镜的性能。它利用光的干涉和衍射原理,将三维信息记录在二维介质上,形成的记录被称为全息图。当用可见光照射全息图时,能逼真地再现所记录的三维图像,因此被视为终极的3D成像技术。

20世纪60年代,随着高相干性激光的发展,E. Leith和J. Upatnieks展示了离轴全息术可用于获取能以假乱真的3D图像,使全息技术作为一种有前景的3D成像技术受到关注。传统全息技术是一种模拟方法,通过在感光材料上记录全息图实现,后来逐渐发展出电子记录全息图以及利用计算硬件计算全息图的技术。如今,计算全息技术已广泛应用于全息显示、数字全息、计算机生成全息图(CGH)、全息存储和光学加密等领域。

2. 光的表达

光学主要可分为几何光学、波动光学和量子光学三个领域,全息技术基于波动光学,处理光的干涉和衍射等基本现象。下面从波动光学的角度介绍光的数学表达。
- 标量波 :光作为一种由电场和磁场同步振荡产生的电磁波,其振荡方向与光的传播方向垂直。在标量近似条件下,通常用电场来描述光。标量表示的波动方程为:
[
\frac{\partial^{2}E}{\partial z^{2}} - \frac{1}{c^{2}}\frac{\partial^{2}E}{\partial t^{2}} = 0
]
沿着z方向传播的线偏振光可表示为:
[
E(x, y, z, t) = E(r, t) = A \cos(k \cdot r

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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