快速傅里叶变换计算衍射光强的分布(设计)本科学位论文
傅立叶变换论文

傅里叶变换摘要本文旨在分析傅里叶变换的起源、分类及应用。
本文从四个角度来分析傅里叶变化,分别是时域连续非周期、时域连续周期、时域离散非周期和时域离散周期。
由连续时间信号进行理想抽样抽样的离散周期序列,引入DFT进行处理实现了计算机处理信号得出信号的频谱。
关键字:傅里叶变换、DFT 、理想抽样AbstractThis article aims to analyze the origin, classification and applicationof Fourier transform. From the perspective of four Fourier transform,Arenon-periodic continuous time domain, time domain successive cycles, discrete non-periodic time-domain and time-domain discrete cycles. Ideal sampling discrete periodic sequence by sampling a continuous time signal, DFT processing is introduced and a computer processing the signal spectrumof the signal derived.Keywords: Fourier transform, DFT, over a sample一、引言傅立叶是一位法国数学家和物理学家,原名是Jean Baptiste Joseph Fourier(1768-1830), Fourier于1807年在法国科学学会上发表了一篇论文,论文里描述运用正弦曲线来描述温度分布,论文里有个在当时具有争议性的决断:任何连续周期信号都可以由一组适当的正弦曲线组合而成,而傅里叶变换是一种将时间转化为频率的变化。
推导光衍射光强分布公式新方法的探究

推导光衍射光强分布公式新方法的探究05物理学江进指导老师余建立摘要:光的衍射是光学中的重要内容之一,而光具有波粒二象性。
分别从粒子性和波动性出发,采用量子力学中的几率波概念和傅立叶变换方法。
粒子性角度,首先给出微观粒子的归一化波函数,再对坐标表象下的波函数进行付氏变换,对变换后的函数求积分,得出夫琅和费单缝和多缝衍射光强分布规律;波动性角度,采用傅立叶变换给出光屏上某点光的振幅表达式,对振幅表达式求积分,得出夫琅和费单缝和多缝衍射光强分布规律。
两种方法所得的结果与大学物理教材中所采用的惠更斯-菲涅耳原理给出的结论一致,讨论的结果有助于更好的认识和理解光衍射的实质,对教学具有一定的指导意义。
关键词:衍射;物质波;傅立叶变换;单缝;多缝New method derivation of light diffraction intensitydistribution formula is explored05 Physics Jiang Jin Instructor Yu Jian LiAbstract: Diffraction of light is an important part in one of the optical with wave-particle duality. In my view, think of particles and volatility, we can use the method of the concept of probability wave and Fourier transform Particles in quantum mechanics. From the view of particle, first of all, we give wave function normalized of micro-particle and then do Fourier transform under the coordinate appearance of the wave function. To calculate the integral of transformed function, get the law of fraunhofer single-slit and multi-slit diffraction of light intensity distribution. From the view of volatility, use the Fourier Transform to get amplitude expression of one point on light of plane. And then we can solve the integration of amplitude expression, use this method, we could also get the law of fraunhofer single-slit and multi-slit diffraction of light intensity distribution. The result of two methods is the same as the results of Huygens-fresnel Principle in the college physics textbook. The result of discussion is better to help us to understand the light diffraction. It has a certain significance to teach.Keywords: diffraction; Matter wave; Fourier Transform; Single-slit; multi-seam1 引言光的衍射是波动光学中的重要内容之一[1],衍射分为两类:一类是光源和观察点(或两者之一)到障碍物的距离为有限远,称为菲涅耳衍射;另一类是光源和观察点到障碍物的距离为无限远,称为夫琅和费衍射。
关于傅里叶变换的毕业论文

关于傅里叶变换的毕业论文傅里叶变换是数学中的一种重要工具,它可以将一个函数分解成若干个不同频率的正弦和余弦函数的叠加。
傅里叶变换具有广泛的应用领域,包括信号处理、图像处理、通信等。
本文将介绍傅里叶变换的基本原理和应用,并探讨其在图像处理中的具体应用。
首先,我们来介绍傅里叶变换的基本原理。
傅里叶变换是将一个函数从时域转换到频域的过程。
具体而言,对于一个连续函数f(t),其傅里叶变换F(ω)定义为:F(ω) = ∫f(t)e^(-jωt) dt其中,e^(-jωt)表示复指数函数,ω为角频率。
傅里叶变换可以将函数f(t)分解成若干个不同频率的正弦和余弦函数的叠加,F(ω)即是每个频率分量的幅度和相位。
傅里叶变换可以用于信号处理中的频谱分析。
对于一个信号,它可以看作是由不同频率的波形叠加而成。
利用傅里叶变换,我们可以将信号分解成各个频率分量,并分析每个频率分量的贡献。
这对于了解信号的特征和处理信号具有重要意义。
傅里叶变换还可以用于图像处理中的频域滤波。
在图像处理中,我们常常需要对图像进行降噪、增强或者去除某些频率分量等操作。
利用傅里叶变换,我们可以将图像转换到频域,然后对频域图像进行操作,最后再将频域图像转换回时域,得到处理后的图像。
这种频域滤波的方法可以更好地处理一些特定问题,比直接在时域进行图像处理要有效。
本文将主要研究傅里叶变换在图像处理中的应用。
首先,我们将介绍离散傅里叶变换(DFT)的算法和实现方法。
然后,我们将探讨图像的频谱分析和频域滤波方法,并通过实验验证其效果。
最后,我们将讨论傅里叶变换在图像压缩和图像识别中的应用,并对其进行探讨和分析。
在实验部分,我们将选取一些常见的图像进行频谱分析和频域滤波。
首先,我们将通过傅里叶变换将图像转换到频域,并绘制出图像的频谱图。
然后,我们将对频域图像进行滤波操作,例如去除高频分量或者增强低频分量。
最后,我们将将处理后的频域图像转换回时域,并与原始图像进行对比和分析。
matlab 傅里叶光学

matlab 傅里叶光学全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:傅里叶光学是一种利用傅里叶变换理论研究光传播和光信息处理的方法。
它将光学现象和傅里叶分析有机地结合在一起,通过对光学系统中光场随时间和空间的变化进行频域分析,揭示了光学系统的特性和行为。
傅里叶光学在光学设计、成像系统、数字图像处理等领域具有重要的应用价值,对于提升光学系统的性能和实现更复杂的光学功能具有重要意义。
傅里叶光学的基本原理是将光场视为波动,利用傅里叶变换将光场表示为频谱分解的形式。
在傅里叶光学中,光场的传播和变换可以用傅里叶变换公式描述,通过傅里叶变换可以将一个任意时间或空间变化的光场分解成一系列频率不同的平面波,这些平面波之间的相位和幅度关系代表了原始光场的性质。
通过傅里叶变换,可以实现光场的频域分析,理解光场的传播规律和特性。
在数字图像处理中,傅里叶变换被广泛应用于图像的频域分析和滤波处理。
通过对图像进行傅里叶变换,可以将图像表示为频域上的频谱分布,通过分析频谱特性可以实现图像的去噪、增强、压缩等处理,提高图像质量和清晰度。
傅里叶变换还可以应用于图像配准、图像拼接、图像分割等图像处理任务,为数字图像处理提供了一种有效的工具和方法。
在实际应用中,matlab是一种常用的工具软件,可以实现傅里叶光学的理论研究和数值计算。
matlab软件提供了丰富的函数库和工具箱,可以用于对光场进行傅里叶变换、光学系统的仿真模拟、图像处理和分析等任务。
通过matlab软件,研究者可以方便地进行傅里叶光学的数值计算和模拟,探索光学系统的特性和行为,实现光学功能的设计和优化。
第二篇示例:傅里叶光学是光学领域中一个重要的分支,它利用傅里叶变换的原理来研究光的传播、衍射、干涉等现象。
在傅里叶光学中,光被视为一种波动现象,能够通过数学方法描述和分析光的传播和相互作用。
让我们来了解一下傅里叶光学的基本概念。
在光学中,光波可以被表示为一个复数函数,具有振幅和相位两个要素。
试说明快速傅里叶变换的基本思路和原理

快速傅里叶变换的基本思路和原理一、引言快速傅里叶变换(FFT)是一种高效的算法,用于计算离散傅里叶变换(DFT)及其逆变换。
它通过将DFT计算中的复杂度从O(N^2)降低到O(N log N),极大地提高了计算效率,成为信号处理、图像处理、通信等领域中的重要工具。
本文将介绍快速傅里叶变换的基本思路和原理,主要包括分治策略、递归实施、周期性和对称性、蝶形运算、高效算法等方面。
二、分治策略快速傅里叶变换的基本思路是将原问题分解为若干个子问题,通过对子问题的求解,逐步递归地得到原问题的解。
这种分治策略的思想来源于算法设计中的“分而治之”原则,即将一个复杂的问题分解为若干个较小的、简单的问题来处理。
在FFT中,分治策略将DFT的计算过程分为多个步骤,逐步简化问题规模,最终实现高效的计算。
三、递归实施递归是实现分治策略的一种常用方法。
在快速傅里叶变换中,递归地实施分治策略,将问题规模不断缩小,直到达到基本情况(通常是N=1或2),然后逐步推导到原问题。
递归实施使得FFT算法的代码简洁明了,易于实现和理解。
同时,递归也使得算法能够利用计算机的存储器层次结构,将计算过程中的中间结果存储起来,避免重复计算,进一步提高计算效率。
四、周期性和对称性在快速傅里叶变换中,利用了离散傅里叶变换的周期性和对称性。
周期性是指DFT的结果具有周期性,即对于输入序列x[n],其DFT的结果X[k]具有N的周期性。
对称性是指DFT的结果具有对称性,即对于输入序列x[n],其DFT的结果X[k]具有对称性。
这些性质在FFT算法中得到了广泛应用,它们有助于简化计算过程,提高计算效率。
例如,在蝶形运算中,利用周期性和对称性可以避免某些不必要的计算,从而减少运算量。
五、蝶形运算蝶形运算是快速傅里叶变换中的基本运算单元。
它利用离散傅里叶变换的周期性和对称性,将多个复数相加和相乘组合在一起,形成一个类似蝴蝶形状的运算流程。
蝶形运算的复杂度为O(log N),是实现快速傅里叶变换的关键步骤之一。
FFT计算衍射

1 快速傅里叶变换在衍射中的应用已知任意一个平面上光的复振幅分布,可以通过基尔霍夫衍射公式求出其他平面上的复振幅分布,基尔霍夫公式可表示为[1]:()()()exp 1,,cos ,12ikr U x y z U dSi rn r λ∑+⨯=⎰⎰(1.1)将0z =平面定义为衍射平面,0z =平面的坐标为00x y -,观察屏z d =平面的坐标为x y -,式中r 和()cos ,n r可以表示为:()cos ,r n r ⎧=⎪⎪⎨=⎪⎪⎩(1.2)带入(1.1)式可得:()()000001 2exp ,,U x y U x y dy dd x ∞∞-∞-∞⎛⎫⨯+⎝=⎰⎰(1.3)令:()12exp ,j h x y =⎛⎫ +⎝(1.4)由卷积的定义可知(1.3)可化为:()()()0,,,j U x y U x y h x y =⊗(1.5)其中⊗表示卷积。
对(1.5)式两边做傅里叶变换,并有傅里叶变换的性质得:(){}(){}(){}0,,,j F U x y F U x y F h x y =⋅(1.6)得到基尔霍夫传递函数:()(){}ex ,12p ,jxy j Hff F h x y F ⎧⎫⎪==⎬⎪⎛⎫ +⎝⎭式中,d 是不变量,它代表衍射平面到观察平面的距离,因此,给定光波长及衍射距离后,可通过FFT 求数值解。
所以,衍射场的表示式可以表示为:()(){}(){}{}1,,,j U x y FF Ux y F h x y -=⋅(1.7)式中的傅里叶变换和逆变换均可用FFT 求得数值解[2]。
理论上,只要满足基尔霍夫衍射的场均能利用(1.7)式采用FFT 求得数值解,而不必担心找不到傅里叶变换的解析表达式。
3 结论(一) 一方面,快速傅里叶变换通常只是傅里叶变换的一种快速近似计算方法,而且,数值计算中存在有限字长效应,存在截断误差。
因此利用快速傅里叶变换计算要得到完全无误的自在现场通常是不可能的。
光的傅里叶变换和频谱分析

光的傅里叶变换和频谱分析光的傅里叶变换和频谱分析是光学中非常重要的概念和工具。
通过对光的傅里叶变换,我们可以将光信号分解为不同的频率成分,进而实现频谱分析。
这项技术在光学通信、光谱分析以及图像处理等领域有着广泛的应用。
光的傅里叶变换是一种数学工具,它将时域的光信号转换为频域的频谱分布。
光信号可以视为由不同频率的波动组成,而傅里叶变换则能够将这些频率成分提取出来。
傅里叶变换的原理是基于复数表示的,通过对光信号进行复数的傅里叶变换,可以得到频谱图像。
在实际应用中,光的傅里叶变换通常使用光学器件来实现,如光栅和透镜等。
光栅是一种具有周期性结构的光学元件,它可以将光信号分解成不同频率的光束。
透镜则可以将不同频率的光束重新聚焦到不同的位置上,这样就得到了频谱分布图像。
通过光的傅里叶变换,我们可以对光信号进行频谱分析。
频谱分析是一种研究信号频率特性的方法,它可以揭示光信号中隐含的信息。
例如,在光学通信中,我们可以通过频谱分析来确定光信号的带宽和中心频率,从而实现高速数据传输。
在光谱分析中,我们可以利用光的频谱分布来鉴别材料的成分,检测光的衰减和吸收等。
除了傅里叶变换外,还有其他的频谱分析方法。
例如,在光学通信中,一种常用的方法是小波变换。
小波变换是一种多尺度分析方法,它可以提供更为精细的频谱分辨率。
通过小波变换,我们可以获得光信号的局部频率特性,更好地理解光信号的行为。
光的傅里叶变换和频谱分析在光学领域的应用非常广泛。
在光学通信中,它可以帮助我们设计高性能的调制解调器和光纤传输系统。
在光谱分析中,它可以用于材料的表征和成像。
在光学显微镜中,我们可以利用频谱分析来实现高分辨率成像。
总的来说,光的傅里叶变换和频谱分析是光学中重要的工具。
通过对光信号进行傅里叶变换,我们可以将光信号分解为不同的频率成分,实现频谱分析。
这项技术在光学通信、光谱分析和图像处理等领域有着广泛的应用。
未来,随着光学技术的不断发展,光的傅里叶变换和频谱分析将为我们带来更多的机遇和挑战。
【论文】傅里叶变换及应用

摘 要线性变换,尤其是傅里叶变换,是众所周知的解决线性系统问题的技术,人们常将变换作为一种数学和物理工具,把问题转到可以解决的域内.在许多科学分支的理论中,傅里叶变换都扮演着重要的角色.就像其它变换一样,它可以单纯的看作数学泛函.在现代数学中,傅里叶变换是一种非常重要的变换,且在频谱信号、波动及热传导等方面有着广泛的应用.本文首先介绍了傅里叶级数以及傅里叶变换的基本概念、性质及发展;其次介绍了傅里叶变换的不同变种以及多种傅里叶变换的定义;最后介绍了傅里叶变换在周期信号、波动这两个方面的具体的应用,在周期信号方面主要介绍的是基于快速傅里叶变换的信号去噪的应用,而在波动方面主要介绍的是海水仿真系统的研究.最后对本文所讨论的内容进行了总结.关键词:傅里叶变换,波动,频谱信号AbstractLinear transforms ,especially those named for Fourier are well know as provide techniques for solving problems in linear systems characteristically, one uses the transformation as a mathematical or physical tool to alter the problem into one that can be solved.Fourier transforms play an important part in the theory of many branches of science while they may be regarded as purely mathematical functional .In modem mathematics, the Fourier transform is a very important transformation. It has a wide range of application in Spectrum Signal Processing, fluctuations and thermal conductivity, etc. This article introduced the Fourier series and Fourier transform of the basic concepts, the nature and development; followed introduced Fourier transform of the different variants and the definition of a variety of Fourier transform. Finally introduced the specific applications in the frequency spectrum, signal fluctuations and thermal conductivity. Fourier transform in different areas, have different forms ,such as modern studies, voice communications, sonar, seismic and even biomedical engineering study of the signal to play an important role in grams. Finally, the scope of our discussion in this article are summarized.Key words: Fourier transform, volatility , the spectrum signal傅里叶变换及应用目 录第一章 前 言 (1)1.1傅里叶变换的发展 (1)1.2 研究傅里叶变换的意义 (1)第二章 傅里叶级数及变换的理论知识 (3)2.1 傅里叶积分 (3)2.2 实数与复数形式的傅里叶积分 (5)2.3 傅里叶变换式的物理意义 (8)第三章 傅里叶变换的性质及变形 (11)3.1 基本性质 (11)3.2 傅里叶变换的不同形式 (12)第四章 傅里叶变换的应用 (15)4.1波动 (15)4.2周期信号中的傅里叶变换 (19)第五章 工作总结及展望 (25)5.1 总结 (25)5.2 展望 (25)参 考 文 献 (26)致 谢 (27)第一章 前 言1.1傅里叶变换的发展傅里叶分析是分析学中的一个重要分支,在数学发展史上,早在18世纪初期,有关三角级数的论述已在D.Bernoulli,D`Alembert,L.Euler等人的工作中出现,但真正重要的一步是由法国数学家J.Fourier迈出的,他在著作《热的解析理论》(1822年)中,系统地运用了三角级数和三角积分来处理热传导问题,此后各国科学家的完善和发展,极大的扩大了傅里叶分析的应用范围,使得这一理论成为研究周期现象不可缺少的工具,特别是现代实用性很强的“小波分析”理论和方法也是从傅里叶分析的思想方法演变出来的,而Fourier变换变换作为Fourier分析中最为重要的内容正是由于其良好性质,傅里叶变换在物理学、数论、组合数学、信号处理、概率、统计、密码学、声学、光学等领域都有着广泛的应用,本文将对傅里叶变换在其中某些领域的应用加以整理和总结.(由于傅里叶在不同的文献中有“傅里叶”和“傅立叶”两种不同的称谓,为了便于阅读,本片论文统一称为“傅里叶”)1.2 研究傅里叶变换的意义从现代数学的眼光来看,傅里叶变换是一种特殊的积分变换.它能将满足一定条件的某个函数表示成正弦基函数的线性组合或者积分.在不同的研究领域,傅里叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换.根据傅里叶变换的一些特殊性质我们可以发现[1]1. 傅里叶变换是线性算子;2. 傅里叶变换的逆变换容易求出,而且形式与正变换非常类似;3. 正弦基函数是微分运算的本征函数,从而使得线性微分方程的求解可以转化为常系数的代数方程的求解.在线性时不变的物理系统内,频率是个不变的性质,从而系统对于复杂激励的响应可以通过组合其对不同频率正弦信号的响应来获取;4.著名的卷积定理指出:傅里叶变换可以化复杂的卷积运算为简单的乘积运算,从而提供了计算卷积的一种简单手段;5.离散形式的傅里叶变换可以利用数字计算机快速的算出(其算法称为快速傅里叶变换算法(FFT)).1在后面的整理中我们可以发现,这些特性的应用为信号周期和波动的研究提供了坚实的基础.2第二章 傅里叶级数及变换的理论知识2.1 傅里叶级数本节简明扼要地复习傅里叶级数的基本内容. 2.1.1 周期函数的傅里叶展开定义2.1.1 傅里叶级数 傅里叶级数展开式 傅里叶系数[4]若函数以为周期,即为)(x f l 2)()2(x f l x f =+的光滑或分段光滑函数,且定义域为[ ,则可取三角函数族]l l ,−,......sin ,.....,2sin ,sin ,.....,cos ,,......,2cos ,cos ,1lx k l x l xlx k l x l xππππππ (2-1)作为基本函数族将展开为傅里叶级数(即下式右端级数))(x f sin cos ()(10l xk b l x k a a x f k k k ππ++=∑∞= (2-2) 式(2-2)称为周期函数的傅里叶级数展开式(简称傅氏级数展开),其中的展开系数称为傅里叶系数(简称傅氏系数).)(x f 函数族(2-1)是正交的.即为:其中任意两个函数的乘积在一个周期上的积分等于零,即⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧=====∫∫∫∫∫−−−−−l llllll l lldx l x n l x k dx lx n l x k dx l x n l x k dx l x k dx lx k 0sin .cos .10sin .sin .10cos .cos .10sin .10cos .1ππππππππ 利用三角函数族的正交性,可以求得(2.1.3)的展开系数为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==∫∫−−l l k l l kk dx l x k x f l b dx l x k x f l a )sin()(1)cos()(1ππδ (2-3) 3其中⎩⎨⎧≠==)0( 1)0( 2k k k δ关于傅里叶级数的收敛性问题,有如下定理: 定理 2.1.1狄利克雷(Dirichlet )若函数满足条件:)(x f (1)处处连续,或在每个周期内只有有限个第一类间断点;(2)在每个周期内只有有限个极值点,则级数(2-3)收敛,且在收敛点有:∑∞=++=10)sin cos ()(k k k l xk b l x k a a x f ππ在间断点有:∑∞=++=−++10)sin cos ()]0()0([21k k k l xk b l x k a a x f x f ππ2.1.2 奇函数及偶函数的傅里叶展开 定义 2.1.2 傅里叶正弦级数 傅里叶余弦级数[2]若周期函数是奇函数,则由傅里叶系数的计算公式(2-3)可见,所有 均等于零,展开式(2-2)成为)(x f k a a ,0∑∞==1sin )(k k l xk b x f π (2-4) 这叫作傅里叶正弦级数.容易检验(2-4)中的正弦级数在l x x ==,0处为零.由于对称性,其展开系数为∫=lk dx lx k x f l b 0)sin()(2π若周期函数是偶函数,则由傅里叶系数计算公式可见,所有均等于零,展开式(2-2)成为)(x f k b ∑∞=+=10cos)(k k lxk a a x f π (2-5) 这称为傅里叶余弦级数.同样由于对称性,其展开系数为∫=lk k dx l x k x f l a 0)cos()(2πδ (2-6)由于余弦级数的导数是正弦级数,所以余弦级数的导数在l x x ==,0处为零.而对于定义在有限区间上的非周期函数的傅里叶级数展开,需要采用类似于高等数学中的延拓法,使其延拓为周期函数.)(x g 42.1.3复数形式的傅里叶级数 定义2.1.3 复数形式的傅里叶级数[8]取一系列复指数函数 ,....,...,,,1,,,..., (22)x k ilx ilxilxilx ilx k i eeeeeeππππππ−−− (2-7)作为基本函数族,可以将周期函数展开为复数形式的傅里叶级数)(xf 利用复指数函数族的正交性,可以求出复数形式的傅里叶系数∫∫−−−==lll x k i l l l xk i k dx e x f l dx e x f l C **])[(21])[(21ππ (2-9)式中“*”代表复数的共轭.上式(2- 9)的物理意义为一个周期为2L 的函数 可以分解为频率为)(x f l n π,复振幅为 的复简谐波的叠加.n c ln π称为谱点,所有谱点的集合称为谱.对于周期函数而言,谱是离散的.尽管是实函数,但其傅里叶系数却可能是复数,且满足:)(x f )(x f *kk C C =−或k k C C =− (2-10) 2.2 实数与复数形式的傅里叶积分上一节我们讨论了周期函数的傅里叶级数展开,下面讨论非周期函数的级数展开. 2.2.1 实数形式的傅里叶积分[6]定义 2.2.1 实数形式的傅里叶变换式 傅里叶积分 傅里叶积分表示式设非周期函数为一个周期函数当周期)(x f )(x g ∞→l 2时的极限情形.这样,的傅里叶级数展开式)(x g ∑∞=++=10)sin cos()(k k k l x k b lxk a a x g ππ (2-11)在时的极限形式就是所要寻找的非周期函数的傅里叶展开.面我们研究这一极限过程:设不连续的参量∞→l )(x f lk l k k k k k πωωωπω=−=Δ==−1,...),2,1,0(故(2-11)为(2-12)∑∞=++=10)sin cos ()(k k k k k x b x a a x g ωω傅里叶系数为5⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==∫∫−−l l k k l l k k k xdx x f l b xdx x f l a ωωδsin )(1cos )(1 (2-13) 代入到 (2-12),然后取∞→l 的极限.对于系数,有限,则0a ∫−ll dx x f )(lim ∫−∞→∞→==l l l l x f l a 0)(21limlim 0而余弦部分为当0,→=Δ∞→ll kπω,不连续参变量k ω变为连续参量,以符号ω代替.对的求和变为对连续参量k ω的积分,上式变为ωωωπxd xdx x f cos ]cos )(1[0∫∫∞∞−∞ 同理可得正弦部分ωωωπxd xdx x f sin ]sin )(1[∫∫∞∞−∞若令⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==∫∫∞∞−∞∞−xdxx f B xdx x f A ωπωωπωsin )(1)(cos )(1)( (2-14) 式(2-14)称为的(实数形式)傅里叶变换式.故(2-12)在时的极限形式变为(注意到))(x f ∞→l )()(x f x g →∫∫∞∞+=0sin )(cos )()(ωωωωωωxd B xd A x f (2-15)上式(2-15)右边的积分称为(实数形式)傅里叶积分.(2-15)式称为非周期函数的(实数形式)傅里叶积分表示式.事实上,上式(2-15)还可以进一步改写为)(x f )](/)(arctan[)(),()()()](cos[)()(]sin )(cos )([)(220ωωωϕωωωϕωωωωωωωA B B A x f d x x C x f d x B x A x f =+=−=+=∫∫∫∞∞∞(2-16)上式(2-16)的物理意义为:称为的振幅谱,ωc )(x f ωϕ称为的相位谱.可以对应于物理现象中波动(或振动).我们把上述推导归纳为下述严格定理: )(x f 1.傅里叶积分定理[7]定理2.1.1 傅里叶积分定理 :若函数在区间上满足条件)(x f ),(∞−∞(1)在任一有限区间上满足狄利克雷条件;)(x f (2)在上绝对可积,则可表为傅里叶积分形式(2-15),且在 )(x f ),(∞−∞)(x f )(x f 6的不连续点处傅里叶积分值= 2]0[]0([−++x f x f .2.奇函数的傅里叶积分定义 2.1.2 实数形式的傅里叶正弦积分 傅里叶正弦变换若为奇函数,我们可推得奇函数的傅里叶积分为傅里叶正弦变换:)(x f )(x f ∫∞=0sin )()(ωωωxd B x f (2-17)式(2-1)满足条件其中0)0(=f )(ωB 是的傅里叶正弦变换:)(x f ∫∞=0sin )()(ωωωxd x f B (2-18)3. 偶函数的傅里叶积分定义 2.1.3 实数形式的傅里叶余弦积分 傅里叶余弦变换[8]若为偶函数,的傅里叶积分为傅里叶余弦积分:)(x f )(x f ∫∞=0cos )(2)(ωωωπxd A x f (2-19)式(2-3)满足条件.其中0)0(=′f )(ωB 是的傅里叶余弦变换:)(x f ∫∞=0cos )(2)(ωωπωxd x f A (2-20)上述公式可以写成另一种对称的形式⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==∫∫∞∞00sin )(2)(sin )(2)(xdx x f B xd B x f ωπωωωωπ (2-21)⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==∫∫∞∞00cos )(2)(cos )(2)(xdxx f A xd A x f ωπωωωωπ (2-22) 4 复数形式的傅里叶积分定义2.1.4 复数形式的傅里叶积分下面我们讨论复数形式的傅氏积分与变换,而且很多情形下,复数形式(也称为指数形式)的傅氏积分变换使用起来更加方便.利用欧拉公式则有 )(21sin ),(21cos x i x i x i x i e e ix e e x ωωωωωω−−−=+=7代入式(2-15)得到ωωωωωωωωd e iB A d e iB A x f x i x i −∞∞++−=∫∫)]()([21)]()([21)(00将右端的第二个积分中的ω换为ω−,则上述积分能合并为∫∞∞−=ωωωd e F x f x i )()( (2-23)其中⎩⎨⎧<+≥−=0)( ,2/)]()([0)( ,2/)]()([)(ωωωωωωωiB A iB A F将(2-14)代入上式可以证明无论对于0≥ω,还是0<ω均可以合并为∫∞∞−=dx e x f F x i *])[(21)(ωπω (2-24)证明:(1) 0≥ω时∫∫∞∞−∞∞−=−=dx e x f dx x i x x f F x i *])[(21)]sin())[cos((21)(ωπωωπω (2) 0<ω时 ∫∫∞∞−∞∞−=+=dx e x f dx x i x x f F x i *])[(21)]sin())[cos((21)(ωπωωπω ∫∫∞∞−∞∞−−==dx e x f dx e x f x i x i *])[(21)(21ωωππ 证毕.(2-23)是的复数形式的傅里叶积分表示式,(2-24)则是的复数形式的傅里叶变换式.述变换可以写成另一种对称的傅氏变换(对)形式)(x f )(x f ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==∫∫∞∞−−∞∞−ωπωωωπωωd e x f F d e F x f x i x i )(21)()(21)( (2-25) 2.3 傅里叶变换式的物理意义傅里叶变换和频谱[2,8]有密切的联系.频谱这个术语来自于光学.通过对频谱的分析,可以了解周期函数和非周期函数的一些基本性质.若已知是以T 为周期的周期函数,且满足狄利克雷条件,则可展成傅里叶级数)(x f )sin cos ()(10x b x a a x f n n n n n ωω++=∑∞= (2-26)其中Tn n n πωω2==,我们将x b x a n n n n ωωsin cos +称为的第次谐波,)(x f n n ω称为第n 次谐波的频率.由于)cos(sin cos 22n n n n n n x b a x b x a ϕωωω−+=+其中abarctan =ϕ称为初相,22b a +称为第次谐波的振幅,记为,即n n A 0022 1,2,...)(n a A b a A n ==+= (2-27)若将傅里叶级数表示为复数形式,即(2-28)∑∞−∞==n xi nn e C x f ω)(其中22212||||n n n n n b a A C C +===−恰好是次谐波的振幅的一半.我们称为复振幅.显然n 次谐波的振幅与复振幅有下列关系:n n c n n C A 2= ,...)2,1,0(=n (2-29)当取这些数值时,相应有不同的频率和不同的振幅,所以式(2-14)描述了各次谐波的振幅随频率变化的分布情况.频谱图通常是指频率和振幅的关系图.称为函数的振幅频谱(简称频谱).若用横坐标表示频率.....3,2,1,0=n n A )(x f n ω,纵坐标表示振幅,把点n A .....3,2,1,0),,(=n A n n ω用图形表示出来,这样的图形就是频谱图.由于,所以频谱的图形是不连续的,称之为离散频谱......3,2,1,0=n n A 2.3.1 傅里叶变换的定义[7]由上一节对实数和复数形式的傅里叶积分的讨论,最后我们以简洁的复数形式(即指数形式)作为傅里叶变换的定义. 定义2.3.1 傅里叶变换若满足傅氏积分定理条件,称表达式)(x f (2-30)∫∞∞−−=dx e x f F x i ωω)()( 为的傅里叶变换式,记作.我们称函数)(x f )]([)(1ωF F x f −=)(ωF 为的傅里叶变换,简称傅氏变换(或称为像函数). )(x f 定义2.3.2 傅里叶逆变换 如果∫∞∞−=dxe F xf x i ωωπ)(21)( (2-31)则上式为的傅里叶逆变换式,记为,我们称为)(x f )]([)(1ωF F x f −=)(x f )(ωF (或称为像原函数或原函数)的傅里叶逆变换,简称傅氏逆变换.由(2-30)和(2-31)知傅里叶变换和傅里叶逆变换是互逆变换,即有)()]([)]]([[)]([111x f x f F F x f F F F F ===−−−ω (2-32)或者简写为)()]([1x f x f F F =− 2.3.2多维傅氏变换在多维(n 维)情况下,完全可以类似地定义函数的傅氏变换如下:),,,(21n x x x f L )],...,,([),...,,(2121n n x x x f F F =ωωωn x x x i n dx dx dx e x x x f n n ...),...,,(....21)...(212211∫∫+∞∞−∞∞−+++−=ωωω它的逆变换公式为:()n x x x i n n n d d d e F x x x f n n ωωωωωωπωωω...),...,,(. (21)),...,,(21)...(21212211∫∫+∞∞−∞∞−+++−=2.3.3傅里叶变换的三种定义式在实际应用中,傅里叶变换常常采用如下三种形式,由于它们采用不同的定义式,往往给出不同的结果,为了便于相互转换,特给出如下关系式: 1.第一种定义式∫∞∞−−=dx e x f F xi ωπω)(21)(1,,)(21)(1∫∞∞−=ωωπωd e F x f x i 2.第二种定义式∫∞∞−−=dx e x f F xi ωω)()(2,∫∞∞−=ωωπωd e F x f x i )(21)(2 3.第三种定义式∫∞∞−−=dx e x f F x i πωω23)()(,∫∞∞−=ωωπωd e F x f x i 23)()(三者之间的关系为)2(21)(21321πωπωπF F F ==三种定义可统一用下述变换对形式描述:⎩⎨⎧==−)]([)()]([)(1ωωF F x f x f F F 特别说明:不同书籍可能采用了不同的傅氏变换对定义,所以在傅氏变换的运算和推导中可能会相差一个常数倍数,比如ππ21,21.本文采用的傅氏变换(对)是大量书籍中常采用的统一定义,均使用的是第二种定义式.第三章 傅里叶变换的重要特性傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)的积分的线性组合.在不同的研究领域,傅里叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换.3.1 基本性质[1,8]1.线性性质两函数之和的傅里叶变换等于各自变换之和.数学描述是:若函数和的傅里叶变换和都存在,)(x f )(x g )(f F )(g F α和β为任意常系数,][][][g F f F g f F βαβα+=+. 2.平移性质若函数存在傅里叶变换,则对任意)(x f 实数0ω,函数也存在傅里叶变换,且F x i e x f 0)(ω=])([0x i e x f F ω)(o ωω−. 3.微分关系若函数当)(x f ∞→x 时的极限为0,而其导函数的傅里叶变换存在,则有 ,即导函数的傅里叶变换等于原函数的傅里叶变换乘以因子)(x f )]([)](['x f F i x f F ω=ωi .更一般地,若,且存在,则,即k阶0)(....)()()1('=±∞==±∞=±∞−k f f f )]([)(x f F k ][)()]([)(f F i x f F k k ω=导数的傅里叶变换等于原函数的傅里叶变换乘以因子.k i )(ω4.卷积特性若函数及都在上)(x f )(x g ),(+∞−∞绝对可积,则卷积函数∫+∞∞−−=ξξξd g x f g f )()(*的傅里叶变换存在,且][].[]*[g F f F g f F =.卷积性质的逆形式为)]([*)]([)]()([111ωωωωG F F F G F F −−−=即两个函数乘积的傅里叶逆变换等于它们各自的傅里叶逆变换的卷积. 5.Parseval 定理若函数)(x f 可积且平方可积,其中)(ωF 是的傅里叶变换.(查正确性) )(x f 则∫∫+∞∞−+∞∞−=ωωπd F dx x f 22)(21)( 3.2傅里叶变换的不同变种1.连续傅里叶变换[8]一般情况下,若“傅里叶变换”一词的前面未加任何限定语,则指的是“连续傅里叶变换”.“连续傅里叶变换”将平方可积的函数表示成复指数函数的积分或级数形式.)(t f ∫∞∞−−==dt e t f t f F F t i ωπω)(21)]([)(这是将频率域的函数)(ωF 表示为时间域的函数的积分形式. 连续傅里叶变换的逆变换(inverse Fourier transform )为)(t f ∫∞∞−−==ωωπωωd e F F F t f t i )(21)]([)(1即将时间域的函数表示为频率域的函数)(t f )(ωF 的积分.一般可称函数为)(t f 原函数,而称函数)(ωF 为傅里叶变换的像函数,原函数和像函数构成一个傅里叶变换对(transform pair ).除此之外,还有其它型式的变换对,以下两种型式亦常被使用.在通讯或是讯号处理方面,常以πω2=f 来代换,而形成新的变换对 : ∫∞∞−−==dt e t x t x F f X fti π2)()]([)( ∫∞∞−−==df e f X f X F t x ft i π21)()]([)( 或者是因系数重分配而得到新的变换对:∫∞∞−−==dt e t f t f F F t i ωω)()]([)(∫∞∞−−==ωωπωωd eF F F t f ti )(21)]([)(12.离散傅里叶变换定义3.2.1[1]给定一组数据序列{}1.....2,1,0,−==N n y y n ,离散傅里叶变换为序列:10,][10/2−≤≤==∑−=−N n e y y F y N n N kn i n n k π离散傅里叶逆变换为:10,1][1/2−≤≤==∑−=N k ey Ny F y N k Nkn i k k n π定理3.1 对于离散傅里叶变换,以下性质成立.1.移位或平移.若且n s y ∈1+=k k y z ,那么,这里 j j j y F z F ][][ω=n i e /2πω=2.卷积.若且,那么下面的序列n s y ∈n s z ∈∑−=−=10]*[n j j k j k z y z y也在中.序列称为和的卷积.n s z y *y z 3.若是一实数序列,那么n s y ∈k k n k k n y y n k y F y F ))=≤≤=−− 0 , ][][或. 3.快速傅里叶变换快速傅氏变换(FFT),是离散傅氏变换的快速算法,它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性,对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。
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快速傅里叶变换计算衍射光强的分布目录快速傅里叶变换计算衍射的光强分布 (4)0.引言 (4)1. 空域连续函数的离散及延拓 (5)2. 离散傅里叶变换与傅里叶变换的关系 (5)3.快速傅里叶变换计算衍射光强 (11)3.1单缝衍射 (13)3.2 圆孔衍射 (14)4. 光强分布曲线 (15)4.1单缝衍射的光强分布曲线 (15)4.2圆孔衍射的光强分布 (17)5.结论 (20)参考文献 (21)附录 (21)1.用MATLAB软件模拟单缝衍射和光强分布曲线的程序 (21)2.用MATLAB软件模拟圆孔衍射和光强分布曲线的程序 (22)致谢 (24)河西学院本科生毕业论文(设计)题目审批表...................... 错误!未定义书签。
河西学院学院指导教师指导毕业论文情况登记表............. 错误!未定义书签。
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河西学院本科生毕业论文诚信声明本人郑重声明:所呈交的本科毕业论文(设计),是本人在指导老师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果,成果不存在知识产权争议,除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
作者签名:二O 一三年五月二十六日(打印)河西学院本科生毕业论文开题报告快速傅里叶变换计算衍射的光强分布摘要:本文利用快速傅里叶变换计算了光的单缝和圆孔衍射的光强分布,根据计算结果利用MATLAB软件仿真模拟了单缝和圆孔衍射现象.分析表明,衍射图样取决于缝宽或孔径的大小,它反映了障碍物和光波之间限制和扩展的辩证关系,限制范围越小,扩张现象愈显著;在哪个方向上限制,就在该方向上扩展. 且在处理实际问题时应合理选择两种算法S—FFT,D—FFT.关键词:离散傅立叶;快速傅里叶变换;衍射光强的分布;快速卷积算法Abstract: By using fast Fourier transform, this paper calculates the light intensity distribution of the single-slit and circular aperture diffraction. And, according to the calculation results simulates the single slit and circular aperture diffraction phenomenon by using MATLAB software. The simulation analysis showed that the diffraction pattern depends on the size of slit or the width of aperture. It reflects the dialectical relationship of restrictions and extensions between obstacles and light. And the smaller limit rang, the more remarkable expansion phenomenon; it extends in the direction which is the direction of restrictions, and in dealing with practical problems, it should be a reasonable choice to use two kinds of algorithms, S-FFT and D-FFT.Keywords:discrete Fourier transform; fast Fourier transform; the light intensity distribution of diffraction; fast convolution algorithm0.引言1965年,由库利—图基(Cooley—Tukey)提出的PFT技术彻底改变了这种状况,计算机的普及应用为这种快速计算方法的推广创造了良好的条件因此、利用FFT技术计算衍射的方法逐渐被广泛采用.然而,必须指出.由于快速傅里叶变换只是离散博里叶变换的一种快速算法,对离散傅里叶变换理论进行研究后很快就能发现,只有当被变换的函数是在频域有限区域存在的“带限函数”时、连续函数的傅里叶变换才能由离散傅里叶变换表述.否则,由于频谱的混叠效应,离散傅里叶变换只是连续函数傅里叶变换的一种近似.不幸的是,衍射计算问题中所遇到的函数基本上都不是带限函数、因此利用快速博里叶变换对衍射所作的计算也是一种近似.只有了解离散傅里叶变换与傅里叶变换的关系,通过合适的离散、较好地将频谱混叠的影响控制在允许的误差范围才能使用这种计算方法得到较好的结果.为了能够正确使用FPT 计算衍射p 在具体阐述计算方法之前,有必要对二维空间函数的取样、延拓及离散傅里叶变换与傅里叶变换的关系进行研究.1. 空域连续函数的离散及延拓函数作二维离散傅里叶变换时,要求是被变换函数是二维空间的周期离散函数.由于实际需要作博里叶变换的函数通常是在空域无限大平面上均有定义的连续函数,于是,必须将函数截断在有限的区域进行取样及延拓通常的取样方法是、先将函数的主要部分通过坐标变换放在第一象限、并沿平行于坐标轴的方向将函数截断在一个y L L x ⨯的矩形区域内;然后.取样周期为x x x N L T =,y y y N L T =,从坐标原点开始将函数离散为y L L x ⨯从个点的二维离散分布值、图l(a)、(b)描述了上述过程(图中用黑点标注出取样点落在函数定义区域上的位置,用小圆圈表示取样为零的位置).图l(c)是二维周期延拓结果.图1.空域连续函数的离散及延拓]3[2. 离散傅里叶变换与傅里叶变换的关系很明显,函数经截断及离散处理后无论在空域还是在频域均会引入误差.现以z 方向的博里叶变换为例进行研究,以后再将结果推广到二维空间.图2示出于某一给定的y ,函数沿s 方向进行离散傅里叶变换的过程.图中,左边为一列空域的原函数图像,右边一列图像是它们的频谱的模,符号“⇔”表示它们为傅里叶变换对.例如,图2(a1)为空域的原函数)(y x g ,,图2(a2)为它的频谱()y f G x ,的模()y f G x ,对未经截断函数的取样,等于用图2(b1)的梳状函数()x xT δ乘以图2(a1)的原函数,数学表达式为)(),()(),(),(∑∞-∞=-==n x T nT x y x g x y x g y x gTx X δδ (1)由于梳状函数),(y x δ为周期x T 的δ函数,可以表为博里叶级数:⎪⎪⎭⎫⎝⎛=-=∑∑∞-∞=∞-∞=x Tjk A nT t x x n k n x T xπδδ2exp )()( (2) 其中,,1-=j ()x xT T T xk T dx x T jkx T A x x x12exp 12=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎰-πδ 于是,)()(∑∞-∞=⎪⎪⎭⎫⎝⎛=k x xT x T jk T y x g y x g x π2exp 1,, (3) 被信号)(y x g ,调制的结果(见图2(c1)).上式表明,取样信号已经不是原信号,而是无穷多个截波信号∑∞-∞=⎪⎪⎭⎫⎝⎛k x xx Tjk T π2exp 1 (4) 现在,通过博里叶变换来考察信号经取样后的频谱与原信号频谱的关系对上式作博里叶变换得())(()dx x f j y x g y f G x T x T x x π2exp ,,-=⎰+∞∞-)(()dx x f j x T jk T y x g x k x xππ2exp 2exp 1,-⎪⎪⎭⎫⎝⎛=∑⎰∞-∞=∞+∞- )(dx t T k f j y x g T x x k x⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=∑⎰∞-∞=∞∞-π2exp ,1 ∑∞-∞=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=k x x xy T k f G T ,1 (5) 结果表眼在取样信号频谱()y f G x T x ,中除了包含原信号频谱()y f G x ,外,还包含了无穷多个被延拓的频谱、延拓的周期为x 1(见图2(c2)).并且、由于原函数的频谱宽度大于延拓的周期x 1,相邻的频谱曲线产生了混叠.根据傅里叶变换中频域的卷积定律,图2(c2)也可以通过原函数的频谱函 数()y f G x ,(图2(a2))与梳状函数的频谱函数()x x f T ∆(2(b2))的卷积求出:()()()x x x x T f T y f G y f G x ∆*=,, (6)为强调这个关系,图2(c2)的纵坐标由这个卷积表达式标注由此可见、连续函数经过周期为x T 的无穷δ序列取样离散后,其频谱与原函 数频谱相比有两点区别:(1)频谱发生了周期为x 1的周期延拓如果原函数的频谱宽度大于x T 1时,则产生频谱混叠,引入失真.(2)离散信号频谱()y f G x T x ,的幅度是原函数频谱()y f G x ,的x 1倍.然而.上面对连续函数被无穷δ序列取样离散的后的频谱研究只是一个理论结果、因为实际上不可能作取样点为无限多的数值计算.并是,由于离散傅里叶变换事实上讨论的是在空域及频域均是周期离散函数的傅里叶变换问题.还要将离散函数截断及延拓才能满足要求因此,将空域非周期的离散函数(图2(c1))先通过下述矩形宙函数图2(d1))截断:()⎩⎨⎧-<<-=,022,1x x x T T L x T r x (7) 得到具有从x N 个点的的离散分布(图2(e1)):()()()()x r x y x g y x g Lx Tx T xr δ,,= (8)然后,再将截断后的部分进行周期为x L 的延拓,形成图2(g1)的周期离散序列:()() ,2,1,0,,,±±=+=k y kL x g y x g x Txrk Txrk (6)按照傅里叶变换理论,空域中矩形窗函数图今2(d1)与离散序列图2(c1)的乘积的频谱函数、可表为矩形函数的频谱函数()x Lx f R (图2(d2))与图2(c1)的频谱函数图2(c2)的卷积:()()()[]()x Lx x x x x Txr f R f T y f G y f G *∆*=,, (9)对应的频谱函数曲线示于图2(e2).由图可见由于矩形宙函数的频谱()x Lx f R 具有较大的起伏变化的伤瓣,卷积运算的结果佼图2(c2)的频谱曲线形状产生了失真(为说明问既图中略有夸大).将图2(c2)与图2(a2)比较不难发现,现在得到的是带有畸变的原函数频谱的周期延拓曲线,延拓周期为x 1.离散傅里叶变换是对空域及领域均为周期离散函数的变换,因此, 图2(e2)的曲线还将被周期为x 1的梳状函数(图2(f1))取样.其结果是一个周期为x N 的频域的离散函数〔图2(g2)).在频域进行上面频谱函数与梳状函数的乘积取样时,就对应着它们在空域原函数的卷积运算.图2(e1)与图2(f1)的函数在空域卷积运算的结果成为一周期为x N 的空域离散函数图2(g1)).空域及领域离散函数均以x N 为周期,我们只要分别知道一个周期内的离散值或样本点使可以了解离散函数全貌.离散傅里叶变换或其快速算法FFT ,便是完成从空域到频域、以及从频域到空域的这x N 个样本点的汁算方法.至此,我们已经知道,离散傅里叶变换是博里叶变换的一种近似计算只要能 够将衍射的计算表为卷积的形式,并了解离散傅里叶变换与博里叶变换间的定量关系,采取合适的措施抑制晌曳便能对衍射问题求解.将菲涅耳衍射积分的卷积形式:()()()()()[]020200002exp ,exp ,dy dx y y x x djk y x U d j jkd y x U ⎭⎬⎫⎩⎨⎧-+-=⎰⎰∞∞-∞∞-λ (10) 中的二次项展开后得:()()()()()()00002200022202exp 2exp ,2exp exp ,dy dx y y x x d j y x d jk y x U y x djk d j jkd y x U ⎥⎦⎤⎢⎣⎡+-⨯⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⨯⎥⎦⎤⎢⎣⎡+=⎰⎰∞∞-∞∞-λπλ (11)设()000,y x U 为物平面光波复振幅;根据第(10)式,经距离d 的衍射到达观测平面的光波复振幅()y x U ,可由下形式的菲涅耳衍射积分表出:()()()()()()000220000222exp 2exp ,2exp exp ,dy dx y y x x d j y x d jk y x U y x d jk d j jkd y x U ⎥⎦⎤⎢⎣⎡+-⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⨯⎥⎦⎤⎢⎣⎡+=⎰⎰∞∞-λπλ (12)式中1-=j ,λ为光波波长,π2=k .若利用快速傅里叶变换FFT 进行计算-----式.物平面取样宽度为0L ∆,取样数为N N ⨯,取样间距为N L x 000∆=∆=∆,(12)式可写为:()()()()()()()()()dyp dx p y n x m d jky n x m U FFT y q x p d jkd j jkd y q x p U λλλ∆∆⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎥⎦⎤⎢⎣⎡∆+∆∆∆⨯⎥⎦⎤⎢⎣⎡∆+∆=∆∆,2020000222exp ,2exp exp ,)12,,12,2,,,(-+--=N N N n m q p (13)式中,y x ∆=∆是离散傅里叶变换后对应的空域取样间距.为确定这个数值,根据前面对离散傅里叶变换的讨论,(13)式的计算结果将是取值范围01x ∆的N N ⨯点的离教值.即:01L Nx d L ∆=∆=∆λ 或者,L dnL ∆=∆λ (14)因此L dN L y x ∆=∆=∆=∆λ (15) 对(10)式两边作博里叶变换并利用空域卷积定律得:(){}()()()⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎥⎦⎤⎢⎣⎡+=220002exp exp ,,y x d jk d j jkd f y x U F y x U F λ (16) 令y x f f ,是频域坐标可以定义菲涅耳衍射传递函数为:()()()⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎥⎦⎤⎢⎣⎡+=222exp exp ,y x d jk dj jkd F f f H y x F λ (17) 3.快速傅里叶变换计算衍射光强光是一种电磁波,按jwt e 的规律随时间传播,电光源发粗的是一组球面波,设光源位于坐标原点处,以速度v 在电容率为ε的介质中传播,当光到达半径为r 的求面时,光的场强E 是t r ,的函数,可以表示为:()()()()[]kr wt j r E r t jw r E t r E -=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛-=exp exp ,υ (18)其中λπυ2==w k 称为波数,()t r E , 为光矢量.点光源从原点出发的球面波,能量密度为:221E w ε= (19)以v 表示单位时间内光矢量所在空间的体积,则单位时间内通过整个球面的能量为:V E W 221 ε= (20)而()0E k r E υ'= (21)式中0E 是与光源振动有关的常数,k '是与介质有关的常数,则()()[]kr wt j E rk t r E -'=exp ,0 (22)为简便,只考虑某时刻的振动,含时间的项jwt e 可省去。