MATLAB 高斯光束传播轨迹的模拟
光纤光学matlab仿真

在MATLAB中进行光纤光学仿真可以通过数值模拟和解方程组来模拟光的传播、衍射、衰减等光学现象。
以下是一个简单的光纤光学仿真的一般步骤:
1. 建立光纤模型:
首先,确定光纤的基本参数,例如折射率、直径、长度等。
这些参数将决定光在光纤中的传播特性。
2. 定义入射光源:
在仿真中,定义光源的参数,例如波长、功率、入射角等。
这可以通过定义入射光的波函数来实现。
3. 求解传播方程:
光在光纤中的传播可以通过解相应的偏微分方程(PDE)来模拟。
根据光的波动性质,一般可以使用薛定谔方程或亥姆霍兹方程来描述。
4. 数值求解:
使用MATLAB的数值求解工具箱,例如pdepe函数,对求解的光学方程进行数值模拟。
5. 绘制仿真结果:
使用MATLAB的绘图工具,例如plot函数,可视化仿真结果。
6. 考虑衍射和衰减:
根据光纤的特性,考虑衍射和衰减等现象,更新光学方程。
7. 优化和分析:
通过调整光纤参数,观察光的传播特性,进行性能分析和优化。
注意事项:
•要考虑光在光纤中的多模式传播,可以引入模式耦合的描述。
•对于三维传播,可以将方程扩展到三维,并使用相应的求解方法。
•使用合适的数值方法,例如有限元法、有限差分法等。
以上是一个简单的光纤光学仿真的概要步骤。
具体仿真的复杂性取决于问题的具体情况和所需的精度。
MATLAB提供了强大的工具箱,包括数值求解、绘图、优化等,可用于实现高度复杂的光学仿真。
matlab高斯光束在自由传输过程中的强度变化。

matlab高斯光束在自由传输过程中的强度变化。
文章标题:深度解析:matlab高斯光束在自由传输过程中的强度变化导言:在现代光学和通信领域,高斯光束一直是一个备受关注的研究对象。
其理论模型和实际应用广泛存在于激光技术、光通信、光学成像等众多领域。
本文将深入探讨matlab中高斯光束在自由传输过程中的强度变化规律,通过理论分析和数值模拟,为读者提供全面、深入的理解和应用指导。
一、高斯光束的基本概念我们需要了解高斯光束的基本概念。
高斯光束是一种特殊的光束模式,其幅度和相位分布呈现出高斯函数的特征。
在实际应用中,我们通常通过高斯光束来描述光束的传输特性和聚焦特性。
1. 高斯光束的数学表达高斯光束的数学表达是关于位置和时间的二维高斯函数。
它通常由振幅和相位两部分构成,可以用复数表示。
在matlab中,我们可以使用一系列函数来描述和模拟高斯光束的传播和变化。
2. 高斯光束的特性高斯光束具有许多独特的特性,比如其在自由传输过程中的强度变化规律、焦距、散焦等。
这些特性对于理解光束的传输和调控至关重要。
二、matlab中高斯光束的建模与仿真接下来,我们将重点介绍matlab中对高斯光束的建模和仿真。
matlab作为一种强大的科学计算软件,拥有丰富的工具和函数库,可以有效地模拟和分析光学系统中的高斯光束的传播和强度变化。
1. 高斯光束的建模在matlab中,我们可以使用GaussBeam类或者自定义函数来建立高斯光束的模型。
通过设定光束的初始参数、波长、焦距等,我们可以快速地建立起高斯光束的数学模型。
2. 高斯光束的传输仿真通过matlab的光学传输仿真工具包,我们可以对高斯光束在自由传输过程中的强度变化进行模拟和分析。
在仿真过程中,我们可以观察到光束的膨胀、散焦、衍射等现象,从而深入理解其传播规律。
三、高斯光束在自由传输过程中的强度变化规律现在,让我们来重点分析高斯光束在自由传输过程中的强度变化规律。
通过理论分析和数值模拟,我们可以得出一些重要结论。
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。
matlab模拟高阶拉盖尔和厄密高斯光束

作业2-1:1.1厄米—高斯光束根据书上第二章第七节的厄米多项式的递推公式取前三阶,绘制出了基模及高阶模的厄米—高斯光束光强三维图和二维图程序:% H0-H3H0X=1;H0Y=1;H1X=2.*X1;H1Y=2.*Y1;H2X=4.*X1.^2-2;H2Y=4.*Y1.^2-2;H3X=8.*X1.^3-12.*X1;H3Y=8.*Y1.^3-12.*Y1;%% 厄米特——高斯函数% F0-F3FX0=H0X.*exp(-X1.^2-2);FY0=H0Y.*exp(-Y1.^2-2);FX1=H1X.*exp(-X1.^2-2);FY1=H1Y.*exp(-Y1.^2-2);FX2=H2X.*exp(-X1.^2-2);FY2=H2Y.*exp(-Y1.^2-2);FX3=H3X.*exp(-X1.^2-2);FY3=H3Y.*exp(-Y1.^2-2);%% 振幅分布figure(1);u00=FX0.*FY0; % TEM00subplot(2,2,1)mesh(X1,Y1,u00);subplot(2,2,2)imagesc(abs(u00))u30=FX3.*FY0; % TEM30subplot(2,2,3)mesh(X1,Y1,abs(u30)); subplot(2,2,4)imagesc(abs(u30))figure(2);u21=FX2.*FY1; % TEM21 subplot(2,2,1)mesh(X1,Y1,abs(u21)); subplot(2,2,2)imagesc(abs(u21))u31=FX3.*FY1; % TEM31 subplot(2,2,3)mesh(X1,Y1,abs(u31)); subplot(2,2,4)imagesc(abs(u31))figure(3);u33=FX3.*FY3; % TEM33 subplot(1,2,1)mesh(X1,Y1,abs(u33)); subplot(1,2,2)imagesc(abs(u33))运行结果从运行结果可以看出,厄米—高斯光束TEM00基模光强成高斯分布,随着阶数的增大,光强分布图中峰值随之增多。
高斯光束的matlab仿真教学内容

高斯光束的m a t l a b仿真题目:根据高斯光束数学模型,模拟仿真高斯光束在谐振腔中某一位置处的归一化强度分布并给出其二维、三维强度分布仿真图;用Matlab读取实际激光光斑照片中所记录的强度数据(读取照片中光斑的一个直径所记录的强度数据即可,Matlab读取照片数据命令为imread),用该数据画出图片中激光光斑的强度二维分布图,与之前数学模型仿真图对比。
(如同时考虑高斯光束光斑有效截面半径和等相位面特点,仿真高斯光束光强、光斑有效截面半径以及等相位面同时随传播距离z的变化并给出整体仿真图可酌情加分。
)原始光斑如图1所示,用imread命令读入matlab后直接用imshow命令读取即可,CCD采集的高斯光束光强分布图1 CCD采集的高斯光束强度分布读入的数据是一个224 X 244的矩阵,矩阵中的数值代表光强分布。
用读入的数据取中间一行(122行)画出强度分布如图2所示。
50100150200020406080100120140160180实验测量高斯曲线图2 实验测量高斯曲线用理论上的高斯曲线公式画出理论高斯曲线如图3所示。
-40-30-20-1001020304000.20.40.60.81理论高斯曲线图3 理论高斯曲线M 文件如下:A=imread('D:\documents\作业\激光原理与应用\高斯.bmp');A1=A(:,122);x1=1:1:224;x2=-100:1:100;a2=exp(-x2.^2/10);figureimshow(A);axis offtitle('\fontsize{12}CCD 采集的高斯光束光强分布');figureplot(x2,a2,'linewidth',1,'color','b');axis([-40 40 0 1.2])title('\fontsize{12}实验测量高斯曲线')figureplot(x1,A1,'linewidth',1,'color','r')title('\fontsize{12}理论高斯曲线')axis([50 200 0 180])画三维强度分布。
Matlab中的运动规划和轨迹生成技巧

Matlab中的运动规划和轨迹生成技巧引言:Matlab是一种功能强大的数学软件,广泛用于科学研究、工程计算和数据分析等领域。
在机器人技术中,运动规划和轨迹生成是非常重要的环节。
本文将介绍在Matlab中进行运动规划和轨迹生成的一些基本技巧和实用工具,帮助读者更好地掌握这一领域。
一、运动规划基础运动规划是研究如何使机器人在给定约束条件下完成所需任务的过程。
常见的运动规划方法包括逆向运动学、欧拉角和四元数表示等。
在Matlab中,可以使用机器人学工具箱(Robotics Toolbox)来进行运动规划。
该工具箱提供了一系列函数,用于实现机器人的正逆向运动学计算、碰撞检测和轨迹规划等功能。
二、轨迹生成技巧1. 插值法轨迹的插值是生成平滑运动的常用技巧。
Matlab中有多种插值方法,如线性插值、样条插值和最小二乘法插值等。
通过对已知数据点进行插值,可以得到平滑的轨迹曲线,使机器人的运动更加平稳。
2. 优化算法优化算法常用于解决轨迹生成中的优化问题。
Matlab中提供了一些强大的优化函数,如fmincon和fminunc等。
可以使用这些函数对运动学约束、机器人能力和任务目标进行优化,并生成最佳轨迹。
三、示例应用为了更好地理解运动规划和轨迹生成技巧在实际应用中的作用,我们以机械臂路径规划为例进行说明。
假设我们有一个三自由度机械臂,需要实现从初始位置到目标位置的平滑运动。
首先,我们可以利用机器人学工具箱计算机械臂的逆向运动学,确定关节角度。
然后,通过插值法生成关节角度的平滑过渡曲线,并利用优化算法解决机械臂关节运动的优化问题。
最后,根据优化的结果,通过逆向运动学计算获得末端执行器的位置和姿态,从而生成最佳轨迹。
四、工具箱推荐除了Matlab内置的机器人学工具箱外,还有一些第三方工具箱可以用于运动规划和轨迹生成。
例如,Peter Corke开发的Robotics System Toolbox是一个强大且易于使用的工具箱,提供了丰富的功能,包括机器人建模、路径规划和轨迹生成等。
瑞利衰落信道和高斯信道matlab

瑞利衰落信道和高斯信道是无线通信中常见的两种信道模型。
瑞利衰落信道适用于描述城市中的移动通信环境,而高斯信道则适用于描述开阔地带或者室内的通信环境。
本文将使用Matlab来分别模拟这两种信道,并对模拟结果进行分析和比较。
一、瑞利衰落信道模拟1. 利用Matlab中的rayleighchan函数可以模拟瑞利衰落信道。
该函数可以指定信道延迟配置、多径增益和相位等参数。
2. 我们需要生成随机的信号序列作为发送端的信号。
这里可以使用Matlab中的randn函数生成高斯白噪声信号作为发送端信号的模拟。
3. 接下来,我们需要创建一个瑞利衰落信道对象,并指定相应的参数。
这里可以设定信道延迟配置、多径增益和相位等参数,以便更好地模拟实际的信道环境。
4. 将发送端的信号通过瑞利衰落信道进行传输,即将信号与瑞利衰落信道对象进行卷积操作。
5. 我们可以通过Matlab中的plot函数绘制发送端和接收端信号的波形图以及信号经过瑞利衰落信道后的波形图,以便直观地观察信号经过信道传输后的变化。
二、高斯信道模拟1. 与瑞利衰落信道模拟类似,高斯信道的模拟同样可以使用Matlab 中的函数进行实现。
在高斯信道的模拟中,我们同样需要生成随机的信号序列作为发送端的信号。
2. 我们可以通过Matlab中的awgn函数为发送端信号添加高斯白噪声,模拟信号在传输过程中受到的噪声干扰。
3. 我们同样可以使用plot函数绘制发送端和接收端信号的波形图以及信号经过高斯信道后的波形图,以便观察信号传输过程中的噪声干扰对信号的影响。
三、模拟结果分析和比较对于瑞利衰落信道模拟结果和高斯信道模拟结果,我们可以进行一些分析和比较:1. 信号衰落特性:瑞利衰落信道模拟中,我们可以观察到信号在传输过程中呈现出快速衰落的特性,而高斯信道模拟中,信号的衰落速度相对较慢。
2. 噪声干扰:高斯信道模拟中,我们可以观察到添加了高斯白噪声对信号的影响,而在瑞利衰落信道模拟中,虽然也存在噪声干扰,但其影响相对较小。
matlab仿真光束的传输特性综述

一、课程设计题目:用matlab 仿真光束的传输特性。
二、任务和要求用matlab 仿真光束通过光学元件的变换。
① 设透镜材料为k9玻璃,对1064nm 波长的折射率为1.5062,镜片中心厚度为3mm ,凸面曲率半径,设为100mm ,初始光线距离透镜平面20mm 。
用matlab 仿真近轴光线(至少10条)经过平凸透镜的焦距,与理论焦距值进行对比,得出误差大小。
② 已知透镜的结构参数为101=r ,0.11=n ,51=d ,5163.121=='n n (K9玻璃),502-=r ,0.12='n ,物点A 距第一面顶点的距离为100,由A 点计算三条沿光轴夹角分别为10、20、30的光线的成像。
试用Matlab 对以上三条光线光路和近轴光线光路进行仿真,并得出实际光线的球差大小。
③ 设半径为1mm 的平面波经凸面曲率半径为25mm ,中心厚度3mm 的平凸透镜。
用matlab 仿真平面波在透镜几何焦平面上的聚焦光斑强度分布,计算光斑半径。
并与理论光斑半径值进行对比,得出误差大小。
(方法:采用波动理论,利用基尔霍夫—菲涅尔衍射积分公式。
)2、用MATLAB 仿真平行光束的衍射强度分布图样。
(夫朗和费矩形孔衍射、夫朗和费圆孔衍射、夫朗和费单缝和多缝衍射。
)3、用MATLAB仿真厄米—高斯光束在真空中的传输过程。
(包括三维强度分布和平面的灰度图。
)4、(补充题)查找文献,掌握各类空心光束的表达式,采用费更斯-菲涅尔原理推导各类空心光束在真空中传输的光强表达式。
用matlab 对不同传输距离处的光强进行仿真。
三、理论推导部分将坐标原点选在透镜中心处,θ1=arcsin(y1/r),由n1*sinθ1=n2*sinθ2可得出θ2=arcsin(n1/n2)*(y1/r),由几何关系可得到θ=θ2-θ1,则出射光线的斜率k=tan(θ2-θ1),当入射直线y=y1时,x1=d-(r-(yr ),并设出射直线为y=k*x+b;由直线经过(x1,y1)即可求2^)2^1出b值,从而就可以求出射直线。
- 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)。
B1:高斯光束传播轨迹的模拟设计任务:作图表示高斯光束的传播轨迹(1)基模高斯光束在自由空间的传播轨迹;(2)基模高斯光束经单透镜变换前后的传播轨迹;(3)基模高斯光束经调焦望远镜变换前后的传播轨迹。
function varargout = B1(varargin)% B1 M-file for B1.fig% B1, by itself, creates a new B1 or raises the existing% singleton*.%% H = B1 returns the handle to a new B1 or the handle to% the existing singleton*.%% B1('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local% function named CALLBACK in B1.M with the given input arguments.%% B1('Property','Value',...) creates a new B1 or raises the% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are% applied to the GUI before B1_OpeningFunction gets called. An% unrecognized property name or invalid value makes property application% stop. All inputs are passed to B1_OpeningFcn via varargin.%% *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one % instance to run (singleton)".%% See also: GUIDE, GUIDA TA, GUIHANDLES% Copyright 2002-2003 The MathWorks, Inc.% Edit the above text to modify the response to help B1% Last Modified by GUIDE v2.5 21-Oct-2010 17:52:32% Begin initialization code - DO NOT EDITgui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...'gui_Singleton', gui_Singleton, ...'gui_OpeningFcn', @B1_OpeningFcn, ...'gui_OutputFcn', @B1_OutputFcn, ...'gui_LayoutFcn', [] , ...'gui_Callback', []);if nargin && ischar(varargin{1})gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});endif nargout[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); elsegui_mainfcn(gui_State, varargin{:});end% End initialization code - DO NOT EDIT% --- Executes just before B1 is made visible.function B1_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)% This function has no output args, see OutputFcn.% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDA TA) % varargin command line arguments to B1 (see V ARARGIN)% Choose default command line output for B1handles.output = hObject;% Update handles structureguidata(hObject, handles);% UIWAIT makes B1 wait for user response (see UIRESUME)% uiwait(handles.figure1);% --- Outputs from this function are returned to the command line. function varargout = B1_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)% varargout cell array for returning output args (see V ARARGOUT); % hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDA TA)% Get default command line output from handles structure varargout{1} = handles.output;% --- Executes on button press in pushbutton1.function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)handles.W0=str2double(get(handles.editW0,'string'));handles.B=str2double(get(handles.editB,'string'));guidata(hObject,handles);Z=-100:100;W=(handles.W0*10^4)*(sqrt(1+handles.B^2*(Z*10^6).^2./(pi^2*(handles.W0*10^4)^4)));plot(Z,W,'b',Z,-W,'b');% --- Executes on button press in pushbutton2.function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton2 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)handles.W0=str2double(get(handles.editW0,'string'));handles.B=str2double(get(handles.editB,'string'))/1000;handles.Z=str2double(get(handles.editZ,'string'))*1000;handles.f=str2double(get(handles.editf,'string'))*10;L=(handles.Z-handles.f)*handles.f^2/((handles.Z-handles.f)^2+pi^2*handles.W0^4/handles.B^2) +handles.f;T1=-handles.Z:1:handles.Z;Y1=handles.W0*sqrt(1+T1.^2*handles.B^2/(pi^2*handles.W0^4));T2=handles.Z:1:(handles.Z+2*L);W1=(handles.W0*handles.f/sqrt((handles.f-handles.Z)^2+pi^2*handles.W0^4/handles.B^2));Y2=W1*sqrt(1+(T2-handles.Z-L).^2/(pi^2*W1^4/handles.B^2));plot(T1,Y1,'b',T1,-Y1,'b',T2,Y2,'r',T2,-Y2,'r');% --- Executes on button press in pushbutton3.function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton3 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDA TA)handles.W0=str2double(get(handles.editW0,'string'));handles.B=str2double(get(handles.editB,'string'))/1000;handles.f1=str2double(get(handles.editf1,'string'))*10;handles.Z=str2double(get(handles.editZ,'string'))*1000;handles.f2=str2double(get(handles.editf2,'string'))*10;L=(handles.Z-handles.f1)*handles.f1^2/((handles.Z-handles.f1)^2+pi^2*handles.W0^4/handles.B ^2)+handles.f1;T1=-handles.Z:1:handles.Z;Y1=handles.W0*sqrt(1+T1.^2*handles.B^2/(pi^2*handles.W0^4));T2=handles.Z:1:(handles.Z+L+handles.f2);W1=(handles.W0*handles.f1./sqrt((handles.f1-handles.Z)^2+pi^2*handles.W0^4./handles.B^2)); Y2=W1*sqrt(1+(T2-handles.Z-L).^2./(pi^2*W1^4/handles.B^2));W2=W1*sqrt(1+handles.f2^2/(pi^2*W1^4/handles.B^2));T3=(handles.Z+L+handles.f2):1:3*(handles.Z+L+handles.f2);Y3=W2;plot(T1,Y1,'b',T1,-Y1,'b',T2,Y2,'r',T2,-Y2,'r',T3,Y3,'g',T3,-Y3,'g');grid on;function editW0_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to editW0 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDA TA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of editW0 as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of editW0 as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function editW0_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to editW0 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispcset(hObject,'BackgroundColor','white');elseset(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'));endfunction editB_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to editB (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDA TA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of editB as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of editB as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function editB_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to editB (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispcset(hObject,'BackgroundColor','white');elseset(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')); endfunction editZ_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to editZ (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDA TA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of editZ as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of editZ as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function editZ_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to editZ (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispcset(hObject,'BackgroundColor','white');elseset(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')); endfunction editf_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to editf (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of editf as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of editf as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function editf_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to editf (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispcset(hObject,'BackgroundColor','white');elseset(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')); endfunction editf1_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to editf1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDA TA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of editf1 as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of editf1 as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function editf1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to editf1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispcset(hObject,'BackgroundColor','white');elseset(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')); endfunction editf2_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to editf2 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDA TA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of editf2 as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of editf2 as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function editf2_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to editf2 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispcset(hObject,'BackgroundColor','white');elseset(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')); end% --- Executes on mouse press over axes background.function axes1_ButtonDownFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to axes1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% --- Executes on button press in pushbutton4.function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles)close(gcf)% hObject handle to pushbutton4 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDA TA)% --- Executes on key press over pushbutton4 with no controls selected. function pushbutton4_KeyPressFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton4 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDA TA)。