27、光学成像原理与全息技术解析

光学成像原理与全息技术解析

1. 非相干光成像

1.1 成像基础

非相干光成像过程涉及傅里叶变换(逆变换),经过这些操作得到的图像大致与物体相似。通过改变 f #,可以观察到传递函数的变化,进而了解参与成像的频率数量的改变。

1.2 分辨率

分辨率的瑞利判据指出,若一个衍射图案的最大值位于另一个衍射图案的第一个最小值位置,则认为这两个图像峰值是可分辨的。以两个圆形物体和圆形透镜为例,透镜孔径为直径 2a,会在像屏上形成每个点的衍射图案。

贝塞尔函数的自变量 2πaR/λf 可写成 πR/λ(f #),其中 f # = f/2a 。贝塞尔函数 J1(πR′/λf #) 的第一个零点在 πR′/λf # = 3.83 处。因此,当一个峰值的最大值位于另一个峰值的最小值处时,距离 2b′ 为 (3.83/π)λf # = 1.22λf #。

例如,在某些示例中,圆形物体直径为 0.0005 mm(与波长相同),f # 等于 10,λf # 的值为 0.005,两个物体的中心距为 0.0061,此时可得到符合瑞利判据分辨率的图像。

1.3 相关代码示例

以下是确定两个圆形孔径瑞利距离及绘制 3 - D 图形的代码:

1. Determination of Rayleigh distance for two round apertures
a ≡.05
X ≡4000
R : 0, 1 . . . 50
g1(R) :

J1

2 · π · a ·
R
X·λ


2 · π · a ·
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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