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循环神经网络

【湍流】基于傅里叶变换实现大气湍流随机相位屏,增加了低频次谐波补偿附matlab代码

發布時間:2024/3/12 循环神经网络 60 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 【湍流】基于傅里叶变换实现大气湍流随机相位屏,增加了低频次谐波补偿附matlab代码 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

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? 內容介紹

研究激光大氣傳輸效應一直是激光應用領域的重點,數值模擬是研究大氣湍流效應常用的手段.利用傅里葉變換對大氣湍流相位屏進行了數值模擬研究

? 部分代碼

close all;

clc;

clear all

% load scr_fft_ini.mat;

L=2.4;%相屏大小L

L0=10;%大氣外部尺度的長度

r0=1;

f0=1/L0;%大氣外部尺度的長度L0分之一 (m)

dfx=1/L;%相屏大小L分之一

dfy=1/L;%相屏大小L分之一

Gx=L;%相屏大小L

Gy=L;%相屏大小L

Nx=512;

Ny=Nx;

h=zeros(Nx,Ny);%總相位屏幕尺寸像素 Nx,Ny

h1=zeros(Nx,Ny);%總相位屏幕尺寸像素 Nx,Ny

hlf=zeros(6,6);

f=zeros(Nx,Ny);

p=zeros(Nx,Ny);

phf=zeros(Nx,Ny);

plf=zeros(Nx,Ny);

% %零均值,單位方差的高斯隨機數矩陣

h1=(randn(Nx/2,Ny)+sqrt(-1)*randn(Nx/2,Ny))/sqrt(2);

h(1:Nx/2,1:Ny)=h1;

h1(:,1:Ny/2)=rot90(h1(:,1:Ny/2));

h1(:,1:Ny/2)=rot90(h1(:,1:Ny/2));

h1(:,Ny/2+1:Ny)=rot90(h1(:,Ny/2+1:Ny));

h1(:,Ny/2+1:Ny)=rot90(h1(:,Ny/2+1:Ny));

h(Nx/2+1:Nx,Ny/2+1:Ny)=conj(h1(:,1:Ny/2));

h(Nx/2+1:Nx,1:Ny/2)=conj(h1(:,Ny/2+1:Ny));

figure(1);

mesh(abs(phf)-mean(abs(phf(:))));axis tight; colorbar;title('phf');

figure(2);

imagesc(abs(phf)-mean(abs(phf(:))));axis tight;? colorbar;title('phf');

% figure(3);

% imagesc(abs(plf)-mean(abs(plf(:))));axis tight;? colorbar;title('plf');

% figure(4);

% mesh(abs(plf)-mean(abs(plf(:))));axis tight;? colorbar;title('plf');

% figure(5);

% imagesc(p-mean(p(:)));axis tight; colorbar;title('p');

% figure(6);

% mesh(p-mean(p(:)));axis tight; colorbar;title('p');

% figure(7);

% mesh(real(phf));axis tight; colorbar;title('phf');

% disp('Program [scr_fft.m] finished.');

? 運行結果

? 參考文獻

[1]劉濤, 朱聰, 孫春陽,等. 一種改進的次諧波大氣湍流相位屏模擬方法[J]. 光子學報, 2019, 48(2):6.

[2]王立瑾, 李強, 魏宏剛,等. 大氣湍流隨機相位屏的數值模擬和驗證[J]. 光電工程, 2007.

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總結

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