超表面全息 GS MATLAB
时间: 2025-01-25 12:05:11 浏览: 66
### 超表面全息 GS 算法 MATLAB 实现
#### 初始化参数设置
为了实现超表面全息的GS算法,在MATLAB中首先需要定义一些基本参数,这些参数包括波长、采样频率以及其他必要的物理常数。
```matlab
% 定义基本参数
lambda = 633e-9; % 波长 (米)
dx = dy = lambda / 2; % 采样间隔
N = M = 512; % 图像尺寸大小
k = 2 * pi / lambda;% 波矢量
```
#### 创建目标图像和随机初始化相位分布
创建一个理想的目标强度图案作为期望输出,并初始化输入平面的复振幅场为均匀幅度加上随机相位。
```matlab
% 创建目标图像(假设是一个简单的矩形)
target_intensity = zeros(N, M);
[target_x, target_y] = meshgrid(-M/2:M/2-1, -N/2:N/2-1);
target_intensity((target_x.^2 + target_y.^2) <= (min(M,N)/4)^2) = 1;
% 随机初始化相位分布
input_field = ones(N,M).*exp(1i*2*pi*rand(N,M));
```
#### 迭代更新过程
按照Gerchberg-Saxton(GS)算法的核心思想进行多次迭代循环来逼近所需的衍射模式。每次迭代都涉及两个主要操作:约束满足与傅里叶变换对之间的切换。
```matlab
for iter = 1:iterations
% 傅立叶变换到频域并施加幅度约束
output_field_fft = fftshift(fft2(ifftshift(input_field)));
% 更新输出面的相位保持原强度不变
output_field_fft_magnitude_constrained = abs(output_field_fft).*...
exp(1i*angle(target_intensity.*output_field_fft./abs(output_field_fft)));
% 反向傅立叶变换回到空间域并对入瞳处做相位调整
input_field = ifftshift(ifft2(fftshift(output_field_fft_magnitude_constrained)));
end
```
此部分实现了从初始猜测逐步接近最终解的过程[^3]。
#### 结果可视化
最后一步是对得到的结果进行展示,以便直观理解所获得的数据特性。
```matlab
figure;
subplot(1,2,1); imagesc(abs(output_field_fft).^2); title('Output Intensity');
axis equal tight; colormap gray;
subplot(1,2,2); surf(real(output_field_fft)); shading interp; camlight; lighting gouraud;
title('Phase Distribution'); xlabel('X axis'); ylabel('Y axis');
colorbar;
```
上述代码片段展示了如何利用MATLAB编程环境完成一次完整的基于GS算法的超表面全息模拟实验流程[^5]。
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