Matlab在信息光学中应用
matlab仿真及其在光学课程中的应用
matlab仿真及其在光学课程中的应用一、引言Matlab是一种用于科学计算和数据分析的软件，它具有强大的数学计算能力和易于编程的特点，在光学课程中有着广泛的应用。
本文将介绍Matlab仿真在光学课程中的应用，并提供详细的实例说明。
二、Matlab基础知识1. Matlab环境介绍Matlab环境包括命令窗口、编辑器窗口、工作区窗口、命令历史窗口和帮助窗口等。
其中，命令窗口是进行交互式计算和演示的主要界面，编辑器窗口可以编写程序代码并保存到磁盘上，工作区窗口显示当前变量值，命令历史窗口记录执行过的命令，帮助窗口提供了详细的Matlab函数库说明。
2. Matlab语法规则Matlab语言采用类似于C语言的语法规则，但也有自己独特的特点。
例如，Matlab中所有变量都是矩阵类型，并且支持矩阵运算；函数名和变量名不区分大小写；注释符号为%。
3. Matlab常用函数库Matlab提供了丰富的函数库来支持各种数学计算和数据处理任务，例如矩阵运算、信号处理、图像处理等。
常用的函数库包括：（1）基本数学函数库：abs、sin、cos、tan、exp等；（2）矩阵运算函数库：inv、det、eig等；（3）信号处理函数库：fft、ifft等；（4）图像处理函数库：imread、imshow等。
三、Matlab在光学课程中的应用1. 光学波动方程仿真光学波动方程是描述光波传播的基本方程，通过Matlab可以进行波动方程的仿真计算。
例如，可以模拟出一个平面波在通过一片介质后的折射和反射情况。
具体步骤如下：（1）定义平面波初始状态和介质折射率；（2）利用波动方程求解得到平面波在介质中传播后的场分布；（3）绘制出平面波在介质中传播后的场分布图。
2. 光线追迹仿真光线追迹是描述光线传播和成像的基本方法之一，在Matlab中可以进行光线追迹的仿真计算。
例如，可以模拟出一个凸透镜成像过程。
具体步骤如下：（1）定义凸透镜的曲率半径和折射率；（2）定义物体点的位置和大小；（3）利用光线追迹方法求解得到物体点成像后的位置和大小；（4）绘制出凸透镜成像后的图像。
《MATLAB在光学教学及实验中的应用研究》范文
《MATLAB在光学教学及实验中的应用研究》篇一一、引言光学作为物理学的重要分支，是研究光与物质相互作用的基本规律和现象的学科。
随着科技的进步，光学领域的应用日益广泛，对于光学的教学和实验也提出了更高的要求。
MATLAB作为一种强大的数学计算软件，具有强大的数据处理、图像分析和算法模拟等功能，广泛应用于光学教学及实验中。
本文旨在探讨MATLAB在光学教学及实验中的应用研究。
二、MATLAB在光学教学中的应用1. 光学理论知识教学在光学理论教学中，MATLAB可以用于辅助教师进行课堂教学，帮助学生更好地理解和掌握光学理论知识。
例如，利用MATLAB的绘图功能，可以直观地展示光的传播路径、干涉、衍射等现象，使学生更加深入地理解光学基本原理。
2. 虚拟光学实验虚拟光学实验是利用计算机技术模拟实际的光学实验过程，帮助学生了解实验原理、操作方法和注意事项。
通过MATLAB 编写虚拟实验程序，学生可以在计算机上完成光学实验，无需实际操作复杂的实验设备，提高了教学效率和安全性。
三、MATLAB在光学实验中的应用1. 数据处理与分析在光学实验中，需要收集大量的数据进行分析和处理。
MATLAB具有强大的数据处理和分析功能，可以快速、准确地处理实验数据，并生成直观的图表和结果。
这有助于学生更好地理解实验结果和规律，提高实验的准确性和可靠性。
2. 算法模拟与优化在光学实验中，经常需要使用各种算法来处理和分析数据。
MATLAB提供了丰富的算法库和编程工具，可以方便地实现各种算法的模拟和优化。
这有助于学生更好地掌握算法原理和实现方法，提高实验的科研水平。
四、MATLAB在光学教学及实验中的优势1. 直观性：MATLAB的绘图功能可以直观地展示光学现象和实验结果，有助于学生更好地理解和掌握光学知识。
2. 高效性：MATLAB具有强大的数据处理和分析功能，可以快速、准确地处理实验数据，提高教学和实验效率。
3. 灵活性：MATLAB提供了丰富的算法库和编程工具，可以方便地实现各种算法的模拟和优化，有助于学生更好地掌握算法原理和实现方法。
光学matlab
光学与MATLAB光学与MATLAB 的结合是现代光学研究和工程中的常见应用。
光学是研究光的行为和性质的学科，而MATLAB 是一个强大的数学计算和编程工具。
将两者结合起来，可以实现复杂的光学模拟、分析和设计。
以下是一些关于光学和MATLAB 结合的深入探讨：1.光波的数学描述：光波在空间中传播时，可以视为一个电场和磁场的波动。
在直角坐标系中，这可以用麦克斯韦方程组来描述。
MATLAB 中提供了用于解决这些方程的工具，如`pdepe` 或`fvm`。
使用这些工具，可以模拟光波在各种介质中的传播。
2.干涉和衍射：干涉是当两束或多束相干光波相遇时，它们的光程差会导致光强分布发生变化的现象。
衍射是光波绕过障碍物边缘时的传播行为。
MATLAB 的`optics` 工具箱提供了多种函数，可以模拟和分析干涉和衍射现象。
3.光学系统设计：光学系统设计涉及透镜、反射镜、棱镜等的光学性能的优化。
使用MATLAB 的`optics` 工具箱，可以模拟和分析这些系统的性能，并进行优化设计。
4.光谱分析：光谱分析涉及从光谱数据中提取信息，如物质成分、温度等。
MATLAB 中有专门用于光谱分析的工具箱，如`spectrum`，可以用于分析光谱数据。
5.图像处理：在光学中，图像处理是一个重要的分支，涉及对图像的增强、恢复和识别等操作。
MATLAB 的`image processing` 工具箱提供了各种算法，可以用于图像处理中的各种任务。
6.光子晶体和光子器件：光子晶体是具有周期性折射率变化的介质，可以控制光的传播。
光子器件是利用光子晶体和其他结构实现的特定功能的光学器件。
MATLAB 可以模拟和分析这些复杂系统的性能和行为。
7.光通信：光通信利用光波作为信息载体，通过光纤进行传输。
MATLAB 可以模拟和分析光通信系统中的各种效应，如色散、损耗和噪声等。
8.应用实例：假设我们需要模拟一个简单的干涉现象。
我们可以使用MATLAB 的`control` 工具箱中的`fftinterf` 函数来模拟干涉条纹的形成：首先，我们需要生成两个相干的正弦波：（1）% 定义参数（2）wavelength = 500e-9; % 波长(m)（3）angle = pi/4; % 入射角(rad)（4）k = 2*pi/wavelength; % 波数(1/m)（5）d = 1; % 双缝间距(m)（6）x0 = 0; % 双缝中心x 坐标(m)（7）y0 = 0; % 双缝中心y 坐标(m)（8）sigma = wavelength/(2*pi); % 单缝线宽(m)（9）L = 10; % 屏幕到双缝的距离(m)（10）x = -L:L; % x 坐标范围(m)（11）% 计算双缝的透过率函数（12）t1 = exp(-(x-x0).^2/(2*sigma^2)); % 单缝透过率函数(1/m^2)（13）t2 = exp(-(x-x0-d).^2/(2*sigma^2)); % 双缝透过率函数(1/m^2)（14）% 生成双缝透过率函数的时间序列（15）t = t1.*t2; % 双缝总透过率函数(1/m^2)（16）% 计算相干光的振幅和相位分布（17）E = t.*exp(1i*2*pi*k*(x.^2)/(2*(L^2))); % 双缝产生的电场分布(V/m)接下来，我们可以使用MATLAB 的`fftinterf` 函数来模拟干涉条纹的形成：（1）% 计算干涉条纹的强度分布（2）I = abs(fftshift(fft(E).*conj(fft(E)))); % 干涉条纹的强度分布(V^2/m^2)（3）% 显示干涉条纹的强度分布（4）imagesc(x, y, I);（5）axis square;（6）colorbar;（7）title('干涉条纹的强度分布');这只是一个简单的例子，实际上MATLAB 可以进行更复杂的模拟和分析，包括光的传输、光与物质的相互作用等。
Matlab技术在光学模拟中的应用
Matlab技术在光学模拟中的应用光学模拟是一种通过计算机仿真来模拟光的传播与相互作用的技术。
在光学领域，光的传播、干涉、衍射等现象都可以通过光学模拟软件来进行计算和预测。
而Matlab作为一种强大的数学软件，具备丰富的数值计算和数据分析功能，被广泛应用于光学模拟中。
本文将重点介绍Matlab技术在光学模拟中的应用。
一、折射率分布模拟光的传播和反射是光学模拟的基础，而折射率分布是决定光的传播轨迹的重要参数。
在光学元件的设计和优化中，需要对光在介质中的传播进行模拟，以得到相应的传播特性。
Matlab提供了强大的数值计算和优化工具，可以用来模拟不同材料的折射率分布和光的传播路径，从而指导光学元件的设计和性能优化。
二、光场传播模拟在光学模拟中，光的传播路径和光场分布是重要的模拟对象。
Matlab的计算工具箱中提供了光场传播的模拟算法，能够精确计算光在不同介质中的传播路径和光强分布。
通过调整模拟参数，可以模拟光在复杂介质中的传播过程，如非线性介质、多层介质等，为光学元件的设计和性能评估提供重要参考。
三、衍射和干涉模拟衍射和干涉是光学中常见的现象，涉及到波动光学的基本原理。
Matlab提供了丰富的信号处理和频谱分析工具，可以模拟光的波动特性，如衍射图样和干涉条纹的生成。
通过调整模拟参数，可以精确模拟不同衍射和干涉现象，为光学元件的设计和性能评估提供重要参考。
四、光学系统建模和优化在光学系统设计中，需要将多个光学元件组合起来，形成一个完整的光学系统。
Matlab提供了方便的建模和优化工具，可以对光学系统进行建模和性能优化。
通过调整系统参数和优化策略，可以得到最优的设计方案和性能指标，提高光学系统的整体效率和性能。
五、光学传感器仿真光学传感器是一种通过光信号来感测和测量环境中信息的传感器。
Matlab具备强大的信号处理和数据分析功能，可以用于光学传感器的仿真和优化。
通过模拟光学传感器的光信号特性和光学元件的响应特性，可以评估传感器的灵敏度和性能，优化光学传感器的设计参数。
《2024年基于Matlab的光学实验仿真》范文
《基于Matlab的光学实验仿真》篇一一、引言光学实验是物理学、光学工程和光学科学等领域中重要的研究手段。
然而，实际的光学实验通常涉及到复杂的光路设计和精密的仪器设备，实验成本高、周期长。
因此，通过基于Matlab的光学实验仿真来模拟光学实验，不仅能够为研究提供更方便的实验条件，而且还可以帮助科研人员更深入地理解和掌握光学原理。
本文将介绍基于Matlab的光学实验仿真的实现方法和应用实例。
二、Matlab在光学实验仿真中的应用Matlab作为一种强大的数学计算软件，在光学实验仿真中具有广泛的应用。
其强大的矩阵运算能力、图像处理能力和数值模拟能力为光学仿真提供了坚实的数学基础。
1. 矩阵运算与光线传播Matlab的矩阵运算功能可用于模拟光线传播过程。
例如，光线在空间中的传播可以通过矩阵的变换实现，包括偏振、折射、反射等过程。
通过构建相应的矩阵模型，可以实现对光线传播过程的精确模拟。
2. 图像处理与光场分布Matlab的图像处理功能可用于模拟光场分布和光束传播。
例如，通过傅里叶变换和波前重建等方法，可以模拟出光束在空间中的传播过程和光场分布情况，从而为光学设计提供参考。
3. 数值模拟与实验设计Matlab的数值模拟功能可用于设计光学实验方案和优化实验参数。
通过构建光学系统的数学模型，可以模拟出实验过程中的各种现象和结果，从而为实验设计提供依据。
此外，Matlab还可以用于分析实验数据和优化实验参数，提高实验的准确性和效率。
三、基于Matlab的光学实验仿真实现方法基于Matlab的光学实验仿真实现方法主要包括以下几个步骤：1. 建立光学系统的数学模型根据实际的光学系统，建立相应的数学模型。
这包括光路设计、光学元件的参数、光束的传播等。
2. 编写仿真程序根据建立的数学模型，编写Matlab仿真程序。
这包括矩阵运算、图像处理和数值模拟等步骤。
在编写程序时，需要注意程序的精度和效率，确保仿真的准确性。
3. 运行仿真程序并分析结果运行仿真程序后，可以得到光束传播的模拟结果和光场分布等信息。
matlab仿真在光学原理中的应用
MATLAB仿真在光学原理中的应用1. 简介光学是研究光的产生、传播、照明及检测等现象和规律的科学，它在物理学、医学、通信等领域有着重要的应用。
随着计算机科学和数值计算的发展，MATLAB作为一种强大的科学计算软件，被广泛应用于光学原理的仿真和分析中，为光学研究提供了有力的工具和方法。
本文将介绍MATLAB仿真在光学原理中的应用，并通过列举几个典型例子来说明MATLAB在解决光学问题上的优势。
2. 光的传播仿真光的传播是光学研究中的重要内容，MATLAB可以通过数值模拟的方法来进行光的传播仿真。
以下是一些常见的光传播仿真的应用：•光线传播仿真：通过计算光线在不同介质中的折射、反射和衍射等规律，可以模拟光在复杂光学系统中的传播过程。
•光束传输仿真：通过建立传输矩阵或使用波前传输函数等方法，可以模拟光束在光学元件中的传输过程，如透镜、棱镜等。
•光纤传输仿真：通过数值模拟光在光纤中的传播过程，可以分析光纤的传输损耗、模式耦合和色散等问题。
MATLAB提供了许多函数和工具箱，如光学工具箱、光纤工具箱等，可以方便地进行光传播仿真和分析。
3. 光学成像仿真光学成像是光学研究中的重要应用之一，MATLAB可以用于模拟和分析光学成像过程。
以下是一些常见的光学成像仿真的应用：•几何光学成像仿真：根据几何光学理论，可以通过模拟光线的传播和聚焦过程来分析光学成像的特性，如像差、焦距和倍率等。
•衍射光学成像仿真：通过衍射理论和数值计算，可以模拟光的衍射和干涉效应对光学成像的影响，如衍射限制和分辨率等。
•光学投影仿真：通过模拟光束、透镜和光阑等光学元件的组合和调节，可以分析光学投影系统的成像质量和变换特性。
MATLAB提供了丰富的函数和工具箱，如图像处理工具箱、计算光学工具箱等，可以方便地进行光学成像仿真和分析。
4. 激光光学仿真激光是光学研究中的一个重要分支，MATLAB可以用于模拟和分析激光的特性和应用。
以下是一些常见的激光光学仿真的应用：•激光器仿真：通过建立激光器的数学模型和模拟激光的发射过程，可以分析激光器的输出特性和光束质量等。
《MATLAB在光学教学及实验中的应用研究》范文
《MATLAB在光学教学及实验中的应用研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，光学作为一门重要的学科，其教学方法和实验手段也在不断更新。
MATLAB作为一种强大的数学计算软件，其在光学教学及实验中的应用越来越广泛。
本文将探讨MATLAB在光学教学及实验中的应用，分析其优势和不足，并提出相应的改进措施。
二、MATLAB在光学教学中的应用1. 理论教学在光学理论教学中，MATLAB可以作为辅助工具，帮助学生更好地理解光学理论。
通过MATLAB的图形化界面，学生可以直观地看到光线的传播过程，理解光学原理。
同时，MATLAB还可以进行数值计算和符号计算，帮助学生更好地掌握光学公式和定律。
2. 实验教学在光学实验教学中，MATLAB可以作为实验辅助软件，帮助学生更好地完成实验。
首先，MATLAB可以模拟实验过程，让学生在没有实际操作的情况下，对实验结果进行预测。
其次，MATLAB还可以对实验数据进行处理和分析，帮助学生更好地理解实验结果。
此外，MATLAB还可以通过编程实现自动化控制实验设备，提高实验的效率和准确性。
三、MATLAB在光学实验中的具体应用1. 光线追迹光线追迹是光学实验中的一项重要内容。
通过MATLAB的图形化界面，可以方便地实现光线追迹。
学生可以在计算机上绘制光学元件和光路，然后通过MATLAB程序模拟光线的传播过程。
这样不仅可以让学生更好地理解光学原理，还可以提高实验的效率和准确性。
2. 光学成像系统设计光学成像系统设计是光学领域中的一个重要应用。
通过MATLAB的数值计算和符号计算功能，可以方便地设计出各种光学成像系统。
学生可以通过MATLAB程序对不同光学元件的参数进行优化，以达到最佳的成像效果。
这样不仅可以提高学生的实践能力，还可以让学生更好地掌握光学成像系统的设计方法。
四、MATLAB在光学教学及实验中的优势与不足（此处详细分析MATLAB在光学教学及实验中的优势，如直观性、便捷性、可编程性等，并指出其不足，如对硬件设备的依赖等。
matlab在光学教学及实验中的应用研究
matlab在光学教学及实验中的应用研究一、引言二、光学教学中的matlab应用1. 光学基础知识教学2. 光学实验设计与模拟三、光学实验中的matlab应用1. 光路设计与分析2. 光谱分析与处理四、matlab在光学教学及实验中的优点和不足1. 优点2. 不足五、结论一、引言随着计算机技术的不断发展，matlab作为一种强大的数值计算软件，被广泛应用于各个领域。
在光学教育和研究中，matlab也逐渐成为了一个重要的工具。
本文将探讨matlab在光学教育和实验中的应用，并分析其优缺点。
二、光学教学中的matlab应用1. 光学基础知识教学在光学基础知识教育中，matlab可以帮助学生更好地理解和掌握折射率、反射率等概念。
通过编写程序，可以模拟出不同介质间的光线传播过程，并可视化展示。
例如，可以编写程序模拟出当入射角度改变时，光线在不同介质中的传播路径和折射角度的变化。
这样可以帮助学生更好地理解折射定律，并加深对光线传播过程的认识。
2. 光学实验设计与模拟在光学实验设计中，matlab可以用于模拟和优化实验方案。
例如，在进行干涉仪实验时，可以通过编写程序来模拟出不同参数下干涉图的变化，并根据模拟结果来优化实验方案。
此外，matlab还可以用于计算和分析实验数据，帮助学生更好地理解实验结果。
三、光学实验中的matlab应用1. 光路设计与分析在光路设计中，matlab可以用于计算和分析光线传输过程中的参数。
例如，在进行透镜成像实验时，可以通过编写程序来计算出不同透镜参数下成像位置和放大倍数等参数，并根据计算结果来优化透镜参数。
此外，matlab还可以用于模拟出不同光路结构下成像效果的差异，并帮助学生更好地理解光路结构对成像效果的影响。
2. 光谱分析与处理在进行光谱分析时，matlab可以用于数据处理、曲线拟合和分析等。
例如，在进行光谱分析实验时，可以通过编写程序来对实验数据进行处理和分析，并绘制出相应的光谱图像。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
• p1=1-(sinc(b).*sin(n*d)./sin(d)).^2;%方便下面着色
• p2=(sinc(b).*sin(n*d)./sin(d)).^2;
• figure;
• plot(d,p2);
• xlabel('kasinθ');
• ylabel('光强I/I0');
• title('多缝缝衍射强度分布');
讲解：XX
26
2021/3/10
讲解：XX
27
2021/3/10
讲解：XX
28
圆孔衍射代码
• clear; • N=1; • K=6; • [x,y]=meshgrid(linspace(0,N+1,800)); • z=x+i*y; • u=0; • for m=1:N; • for n=1:N; • zk=abs(z-[m+n*i])*K; • u=u+0.1*besselj(4,zk)./zk; • r=1-u; • A=1-abs(u).^2; • end • ip=imshow(A,[])
讲解：XX
20
2021/3/10
讲解：XX
21
2021/3/10
讲解：XX
22
2021/3/10
讲解：XX
23
2021/3/10
讲解：XX
24
平面衍射计算机模拟代码
• clc;
• clear;
• n=input('平面衍射光栅数');
• d=-n*pi:0.0001*pi:pi*n;
• b=d/15;
2021/3/10
讲解：XX
13
2021/3/10
讲解：XX
14
多缝衍射代码
• clc;
• clear;
• n=input('多缝衍射缝数');
• a=-2*n*pi:0.0001*pi:2*pi*n;
• p1=1-(sin(n*a)./sin(a)).^2;%方便下面着色
• p2=(sin(n*a)./sin(a)).^2;
2021/3/10
讲解：XX
4
多缝衍射
2021/3/10
讲解：XX
5
2021/3/10
讲解：XX
6
2021/3/10
讲解：XX
7
2021/3/10
讲解：XX
8
2021/3/10
讲解：XX
9
2021/3/10
讲解：XX
10
2021/3/10
讲解：XX
11
2021/3/10
讲解：XX
12
45
2021/3/10
讲解：XX
46
2021/3/10
讲解：XX
47
旋转对频谱的影响代码
• [x1,map]=imread('j1.bmp');figure;subplot(2,3,1);i mshow(x1);x1=fft2(x1,256,256);x1=fftshift(x1);su bplot(2,3,4);imshow(log(abs(x1)),[-1 5]);
2021/3/10
讲解：XX
32
2021/3/10
讲解：XX
33
2021/3/10
讲解：XX
34
2021/3/10
讲解：XX
35
2021/3/10
讲解：XX
36
巴比涅互补原理
2021/3/10
讲解：XX
37
2021/3/10
讲解：XX
38
2021/3/10
讲解：XX
39
2021/3/10
Matlab在信息光学中的应用
——一些衍射现象的计算机模拟 李祥艳-05102133
2021/3/10
讲解：XX
1
一、单缝衍射模拟
2021/3/10
讲解：XX
2
2021/3/10
讲解：XX
3
单缝衍射计算机模拟代码
• clc; • clear; • a=-2*pi:0.0001*pi:2*pi; • p1=(1-sinc(a)).^2;%方便下面着色 • p2=sinc(a).^2; • figure; • plot(a,p2); • xlabel('kasinθ'); • ylabel('光强I/I0'); • title('单缝衍射强度分布'); • lgray=zeros(256,3); • for i=0:255 • lgray(i+1,:)=(255-i)/255; • end • figure; • imagesc(p1) • title('单缝衍射模拟图'); • colormap(lgray)
5]);title('未移至中心频谱') • x=fftshift(x); • subplot(1,3,3);imshow(log(abs(x)),[-1
5]);title('移至中心频谱')
2021/3/10
讲解：XX
43
多缝衍射计算机模拟
2021/3/10
讲解：XX
44
2021/3/10
讲解：XX
讲解：XX
40
2021/3/10
讲解：XX
41
2021/3/10
讲解：XX
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ42
圆孔衍射代码
• [x,map]=imread('yb.bmp'); • figure,imshow(x) • figure,subplot(1,3,1);imshow(x) • x=fft2(x,256,256); • subplot(1,3,2);imshow(log(abs(x)),[-1
• figure;
• plot(a,p2);
• xlabel('kasinθ');
• ylabel('光强I/I0');
• title('多缝缝衍射强度分布');
• lgray=zeros(256,3);
• for i=0:255
•
lgray(i+1,:)=(255-i)/255;
• end
• figure;
• imagesc(p1)
• title('多缝衍射模拟图');
• colormap(lgray);
2021/3/10
讲解：XX
15
平面光栅衍射
2021/3/10
讲解：XX
16
2021/3/10
讲解：XX
17
2021/3/10
讲解：XX
18
2021/3/10
讲解：XX
19
2021/3/10
2021/3/10
讲解：XX
29
矩孔衍射
2021/3/10
讲解：XX
30
2021/3/10
讲解：XX
31
矩孔衍射代码
• x=zeros(30); • x(10:20,10:20)=1 • imshow(x,[-1 5]) • x=fft2(x,256,256); • x=fftshift(x); • imshow(log(abs(x)),[-1 5]);
• lgray=zeros(100,3);
• for i=0:99
•
lgray(i+1,:)=(99-i)/99;
• end
• figure;
• imagesc(p1)
• title('多缝衍射模拟图');
• colormap(lgray);
2021/3/10
讲解：XX
25
圆孔衍射
2021/3/10