
r=linspace(0,R,10000)
M=besselj(0,(k.*r.*yp)./zp).*exp(i*k*r.*r./(2*zp)-i*k*(n-1)*gama*r).*r L=trapz(r,M)
改成
L=quadl(@(r)besselj(0,(k.*r.*yp)./zp).*exp(i*k*r.*r./(2*zp)-i*k*(n-1)*gama*r).*r,0,R)
直接用积分函数quadl而不是用梯形法trapz,可以在保证精度的猜腊升基础上大幅提高效率(根据我这里测试,应该至少能提局滑高15倍以上)。
至于结果是否正确,我不敢保证穗老。至少,我看到的程序和你贴出的公式不一样(比如,积分式子前面的从E0开始的那部分在哪里?)
1.首先搭模打开计算机上的matlab程序,然后输入指令[清除,清除屏幕。
2.然租锋后将准备好的图像复制到matlab的工作目录中。
3.输入返回指令[data=imread('folder图标。BMP')]在主界面,将图像转换为数据。
4.然后双击工作区中的数据,查看图像数据的特定信息。
5.输入指令[imshow(data)],可以看到数据代表了图片。
6.输入指令[gdata=rgb2gray(data)],可以得到灰度后的矩阵。
7.双击右边工作区中的gdata以查看数据的特定信息。
8.然后输入指令[imshow(gdata)],可以看知型缓到灰度图像。
你的函数是,z 与迹凯theta无关,实际上与rho的关系用平面曲线表示就够了拦型,硬要画三维图,就改成下面的了close all
clear
clc
N=200
w0=200e-9
theta=linspace(0,2*pi,N)
rho=linspace(0,3*w0,N)
dz=exp(-2*rho.^2/w0^2)
[x,y]=meshgrid(theta,rho)
z=zeros(N)
for i=1:N
z(i,:)=dz
end
surfc(x,y,z)
colormap hot
shading interp
xlabel('x /m')
ylabel('y /m')
zlabel('intensity /a.u.')
axis()
title('焦点附近三维光简州猜场分布')
colorbar
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