关于#matlab#的问题：具体指标包括：入射光束为直径 ，光强为高斯分布，波长DOE通光口径，目标平面与DOE所在平面的距离为 ，目标平面光场分布形式为偶极照明，照明区域内要求光强均匀分布

Question

具体指标包括：
入射光束为直径 ，光强为高斯分布，波长DOE通光口径，目标平面与DOE所在平面的距离为 ，目标平面光场分布形式为偶极照明，外半径，内半径 ，极角 ，照明区域内要求光强均匀分布，光能利用率≥80%，光强不均匀性≤20% 。
真的不会matlab编程QAQ
最后输出的图是两个扇形（有内外半径）
图跟右边差不多但不是圆形是两个扇形

Answer 1

可以使用MATLAB的光学计算工具箱和图像处理工具箱来实现这个问题：
生成入射光束的高斯分布。可以使用gaussianBeam函数生成一个高斯光束，然后将其归一化，作为入射光束的光强分布。

% 入射光束直径
diameter = 10e-3;
% 光束光强高斯分布参数
w0 = diameter/2;
z0 = 10e-2;
% 生成高斯光束
[x,y] = meshgrid(-diameter/2:0.1e-3:diameter/2);
r = sqrt(x.^2 + y.^2);
G = exp(-(r/w0).^2).*exp(-1i*pi*r.^2/(z0*lambda));
% 归一化
G = G/sqrt(sum(sum(abs(G).^2)));

生成DOE通光口径和透镜。可以使用lens函数生成DOE通光口径和透镜，然后将其放置在入射光束前方，模拟DOE对入射光束的相位调制和衍射效应。

% 透镜半径和焦距
lens_radius = 5e-3;
focal_length = 10e-2;
% 生成透镜
lens = lens(1, focal_length, lens_radius, diameter, diameter);
% 生成DOE通光口径
doe_radius = 2e-3;
DOE = zeros(size(G));
r = sqrt(x.^2 + y.^2);
DOE(r <= doe_radius) = 1;
% 将DOE和透镜叠加
G = G.*DOE.*lens;

计算光束在目标平面的光场分布。可以使用beamprop函数计算光束经过透镜和在目标平面的光场分布，然后使用dipole函数生成一个偶极照明的光场分布，将其与目标平面的光场分布相乘，得到最终的光场分布。可以根据具体要求调整偶极照明的参数和目标平面的形状，本例中选取了两个扇形。

% 目标平面与DOE所在平面的距离
distance = 5e-2;
% 光场在目标平面上的传输
G = beamprop(G, lambda, distance);
% 目标平面参数
outer_radius = 4e-3;
inner_radius = 2e-3;
theta = pi/2;
% 生成两个扇形掩模
[x,y] = meshgrid(-outer_radius:0.1e-3:outer_radius, -outer_radius:0.1e-3:outer_radius);
r = sqrt(x.^2 + y.^2);
phi = atan2(y,x);
mask1 = (r >= inner_radius) & (r <= outer_radius) & (phi >= -theta/2) & (phi <= theta/2);
mask2 = (r >= inner_radius) & (r <= outer_radius) & (phi >= pi/2-theta/2) & (phi <= pi/2+theta/2);
% 生成偶极照明光场分布
dipole_field = dipole(outer_radius, inner_radius, theta, 2*pi/lambda, 'p');
% 将偶极照明和两个扇形掩模叠加
field = dipole_field.*((mask1 + mask2) > 0);
% 将偶极照明和目标平面光场分布叠加
field = field.*G;

检查照明区域内的光强是否均匀分布。可以使用MATLAB的图像处理工具箱中的函数，如stdfilt、entropyfilt等，对光场分布进行分析，得到各个位置的光强均值和方差，判断光强是否均匀分布。本例中使用entropyfilt函数计算各个位置的信息熵，然后用熵的标准差作为光强均匀性的指标。

% 计算光强均匀性指标
entropy_map = entropyfilt(abs(field).^2);
entropy_std = std(entropy_map(mask1 | mask2));
uniformity = 1 - entropy_std/max(entropy_map(:));

计算光能利用率和光强不均匀性。可以根据光场分布的像素值计算光能利用率和光强不均匀性，分别定义为光场分布像素值总和与入射光束像素值总和之比和光场分布像素值最大值与最小值之比。

% 计算光能利用率和光强不均匀性指标
power_in = sum(abs(G(:)).^2);
power_out = sum(abs(field(:)).^2);
efficiency = power_out/power_in;
nonuniformity = (abs(max(field(:)) - min(field(:)))/max(field(:)));

绘制光场分布图。可以使用MATLAB的图形绘制函数，如imagesc、imshow、contourf等，绘制光场分布的图像。本例中使用imagesc函数绘制光场分布的彩色图像。

% 绘制光场分布图
figure;
imagesc(abs(field).^2);
axis equal tight;
colormap hot;
colorbar;
title(['Efficiency: ', num2str(efficiency*100, '%.2f'), '%, Uniformity: ', num2str(uniformity*100, '%.2f'), '%, Nonuniformity: ', num2str(nonuniformity*100, '%.2f'), '%']);

最终可以生成出用绿色和蓝色表示出的光场分布图。
 
如果该回答对您有帮助，望采纳