信息光学 常用函数
信息光学总复习
线性系统
若系统对几个激励的线性组合的整体响应，等于单个激 励所产生的响应的线性组合，则该系统称为线性系统。 系统对输入的脉冲函数产生的输出称为脉冲响应. 若输入脉冲发生位移时, 线性系统的响应函数形式 不变，仅造成响应函数相应的位移，即：
{d(x-x, y-h)}=h (x-x, y-h)
这样的系统称为线性空不变系统。
x y U ( x, y ) c t ( x0 , y0 ) exp j 2 f x0 f y0 dx0 dy0
c
t ( x0 , y0 ) f
x
x y , fy f f
用单色平面波照明物体，物体置于透镜的前焦面，则在 透镜的后焦面上得到物体的准确的傅里叶变换。透镜的后焦 面称为频谱面。
振幅谱 位相谱
线性系统的定义: 设: g1(x2, y2) =ℒ {f1(x, y)}， g2(x2, y2) = ℒ {f2(x, y)}, 且对于 任意复常数a1 和a2，有： ℒ {a1 f1 (x, y) + a2 f2 (x, y) } = a1 g1 (x2, y2) + a2 g2 (x2, y2) 则称该系统 ℒ 为线性系统。
衍射受限系统—— 线性空不变的成像系统
1
~ h xi ,yi
2
3
P(d i ~, d i ~) x y
若成像系统的像质仅受有限大小光瞳的衍射效应所限制, 则称为 “衍射受限”系统 (diffraction-limited system )
衍射受限的相干成像系统点扩展函数是光瞳函数的傅里叶变换
{h(x,y)}
x
x f y y )]dxdy
=
信息光学 中常用函数
令 ，则称G(ω)是f(x)的傅立叶变换（也称G(ω)是f(x)的频谱函数、象函数），傅立叶积分（也叫傅氏逆变换）和傅立叶变换构成了傅立叶变换对：
第一章：数学预备知识
为了方便后面的学习，我们复习一下有关的数学知识。
§1-1 几个常用函数
一、矩形函数（rectangle function）
1、一维矩形函数
表达式为：
其函数图形为：
当x0=0，a=1时，矩形函数为： [此时rect(x)=rect(-x)]
其图形为
2、二维矩形函数
表达式为：
其函数图形为：
常用的傅立叶变换对见表1-2（P.35）。下面给出几个傅立叶变换的例子。
推广是这样来进行的：若存在一个函数序列gn(x,y)，其傅立叶变换存在，对应的傅立叶变换——即频谱函数序列为Gn(ωx,ωy)。函数g(x,y)虽然不存在傅立叶变换，但是g(x,y)却是gn(x,y)当n→∞的极限，则定义当n→∞时Gn(ωx,ωy)的极限为g(x,y)的广义傅立叶变换。
四、傅立叶变换的性质
因为
当N→∞时，根据δ函数的定义
其表示的物理意义就是只有在ω0处有一无限高的谱线。
三、广义傅立叶变换
一个非周期函数能进行傅立叶变换的条件是：①f(x，y)在任一有限区域上满足狄氏(Dirichlet)条件（有限个间断点、有限个极大极小点、没有无穷大间断点）；②f(x,y)在整个平面上绝对可积 。但是当光学现象用理想化的数学模型来描述时，不少有用的函数是不能满足上述条件的，为此，我们把傅立叶变换的定义进行推广。
信息光学公式整理1
信息光学公式 1·矩形函数⎪⎩⎪⎨⎧≤-=⎪⎭⎫ ⎝⎛-其它,021,100a x x a x x rectF { a sinc(a x ) } = rect(f /a )F ⎪⎭⎫ ⎝⎛Λ=b f b 1(bx)}{sinc22·inc s 函数()()a x x a x x a 000sin x x sinc --=⎪⎭⎫ ⎝⎛-ππ 3·三角形函数 ⎪⎩⎪⎨⎧≤-=⎪⎭⎫ ⎝⎛Λ其它,0,1a x a xa x4·符号函数()⎪⎩⎪⎨⎧<-=>=0,10,00,1sgn x x x x5·阶跃函数()⎩⎨⎧<>=0,00,1x x x step6·圆柱函数⎪⎩⎪⎨⎧<+=⎪⎪⎭⎫⎝⎛+其它,0,12222ayx a y x circ极坐标内⎩⎨⎧><=⎪⎭⎫ ⎝⎛ar o a r a r ,,1circ7·δ函数的定义 普通函数形式的定义()()⎪⎪⎭⎪⎪⎬⎫=⎩⎨⎧==∞≠≠=∞∞-⎰⎰1,0,0,0,0,dxdy y x y x y x y x δδ广义函数形式的定义()()()0,0,,φφδ=∞∞-⎰⎰dxdy y x y x其中()y x ,φ在原点处连续 δ函数的性质设函数()y x f ,在()00,y x 点出连续，则有 筛选性质()()()y x f dxdy y y x x y x f ,,,00=--∞∞-⎰⎰δ坐标缩放性质 ()()y x abby ax ,1,δδ=可变性 ()()()y x y x δδδ=, 8·梳状函数性质()()()∑∑∞-∞=∞∞-=-=m nx j m x x πδ2exp comb()∑∞∞-∆-∆=⎪⎭⎫ ⎝⎛∆x m x x x x δcomb()∑∞-∞=⎪⎭⎫⎝⎛∆-∆=∆m xm x x δ1xx comb ()()ξcomb x comb −−→←ℑ()ξx comb x x comb ∆∆−−→←⎪⎭⎫ ⎝⎛∆ℑx ()()()y x comb comb y x,comb =9·傅里叶变换()()(){}dxdy y x j y x f F ηξπηξ+-=∞∞-⎰⎰2exp ,, ()()()[]ηξηξπηξd d y x j F y x f +=∞∞-⎰⎰2exp ,,10·阶跃函数step(x)的傅里叶变换(){}(){}()⎭⎬⎫⎩⎨⎧-=+=ℑℑπξξδj 21x sgn 121x step11·卷积的定义()()()()()x h x f d x h f x g *=-=⎰∞∞-ααα定义()x f 和()x h 的二维卷积：()()()()()y x h y x f d d y x h f y x g ,*,,,,=--=⎰⎰∞∞-βαβαβα卷积的几个重要性质： 线性性质：{),(),(),(),(),()},(),(y x g y x bh y x g y x af y x g y x bh y x af *+*=*+卷积符合交换律：,(),(),(),(y x f y x h y x h y x f *=*卷积符合结合律：[][]),(),(),(),(),(),(y x g y x h y x f y x g y x h y x f **=**卷积的坐标缩放：若),(),(),(y x g y x h y x f =*，则),(1),(),(by ax g abby ax h by ax f =*（a,b 均不等于0）卷积位移不变性：若),(),(),(),(y x f y x h y x h y x f *=*，则),(),(),(),(),(000000y y x x g y y x x h y x f y x h y y x x f --=--*=*--函数),(y x f 与δ函数的卷积： ),(),(),(0000y y x x f y y x x y x f --=--*δ12·米尔对称性()()ηξηξ--=*,,FF13·卷积定理()()()x rect x rect *=Λx(){}(){}(){}()ξ2sinc x rect x rect ==Λℑℑℑx()(){}()()()ξξξrect rect rect sin x sinc ==*ℑx c()()(){}()x sinc rect sinc sinc 1==*-ℑξx x14·线性平移不变系统()()()()()y x h y x f d d y x h f y x g ,,,,,*=--=∞∞-⎰⎰βαβαβα15·函数变换输入函数 ()()y x y x f 002cos ,ηξπ+= 其频谱函数()()()[]0000,,21,ηηξξδηηξξδηξ-++--=F16·单色光波场的复振幅复振幅 ()()r k j ra P U *=exp 0光强 *==UU UI 217·X 方向的空间频率的相关公式等相线位方程 c kx =αcos λπ2=k αλc o s =X X 方向的空间频率λαξcos 1==X 18·整个空间的空间频率()()[]z y x j a Z Y X U ζηξπ++=2exp ,, 221λζηξ=++2219·泰伯效应()()jkz d n c n nG exp ⎪⎭⎫ ⎝⎛-=∑∞-∞=ξδξ 泰伯距离 λ22dz T =20·相干截止频率 f D λρ2c =非相干截止频率 f D λρρ22c oc == 21·相干面积 ()()SSC A Z A Ω≈=λλ2第二章2·1夫琅禾费近似()()()()⎥⎦⎤⎢⎣⎡+-⎥⎦⎤⎢⎣⎡+=y y x x z k j y x z k j zj jkz y x y x h 002200exp 2exp exp ,,λ； 2·2菲涅尔衍射()()()()()0020200002exp ,exp ,dy dx z y y x x jk y x U zj jkz y x U ⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡-+-=∞∞-⎰⎰λ傅里叶变换()()()()()()00002020000222exp 2exp ,2expexp1,dy dx y y xx z jy x z k j y x Uy x z k j jkz zj y x U ⎥⎦⎤⎢⎣⎡+-⨯⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⨯⎥⎦⎤⎢⎣⎡+=∞∞-⎰⎰λπλ2·3透镜系统（1）输入平面位于透镜前焦面 这时f d =0得 ()()000000exp ,,dy dx f y y x x jk y x t c y x U ⎪⎪⎭⎫⎝⎛+-'=∞∞-⎰⎰ （2）输入面紧贴透镜 这时00=d 得 ()()00000022exp ,2exp ,dy dx q y y x x jk y x t qy x jk c y x U ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+'=∞∞-⎰⎰ （3）物在透镜后方()()()0000000022exp ,2exp ,dy dx d q y y x x jk y x t d q y x jk c y x U ⎪⎪⎭⎫⎝⎛-+-⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+'=∞∞-⎰⎰ 4·1希尔伯特变换可看成是一个线性平移不变系统，该系统的脉冲响应为t t h π1)(-= 而 )()()(t u t j t t u r *⎥⎦⎤⎢⎣⎡+=πδ脉冲响应对应的传递函数为()()νπνn j t F H sg 1=⎭⎬⎫⎩⎨⎧-=4·2互相干函数时间的平均值⎰-∞→=TTT dt t f Tt f )(21lim)(光场的互相干函数())(,),(),(),(12**2*12211ττΓ=+--t P u t P u t t P u t t P u *＝光场的自相干函数)(),(),(111*1ττΓ+＝t P u t P u复相干度()()()()()21122/122111212]00[I I τττγΓ=ΓΓΓ=Q 点的光强为()()()()(){}τγ122121Re 2)(I Q I Q I Q I Q I Q ++=干涉条纹的可见度为min ma x m i n m a x I I I I +-=V ()()()()()τγ1221212Q I Q I Q I Q I +=Imax 和Imin 是Q 点附近干涉条纹的极大值和极小值()()()()()()()()Q I Q I Q I Q I I Q I Q I Q I Q I I 2121min 2121max 22-+=++=光源的光谱密度分布 ()()()()⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=∞→∞→2T 2T2*,lim ,,lim v P v P v P v T T TTT U U UG相干时间vc ∆=1τ 相干长度c c c l τ= 时间延迟t ＝2h/c4·3确定像点坐标：i z 为正表示发散球面波，i z 为负表示会聚球面波1012121-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛±=z z z z r p i λλλλ p pi r i i i x z zx z z x z z x +±=2120012λλλλp pi r i i i y z z y z z y z z y +±=2120120λλλλ4.4)⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=-±-⎰∞∞-A B AC A dx C Bx Ax 22exp 2exp π积分公式：4·5 范西泰特——策尼克定理()()()()[]()()()()βαβαβαβαλπβαψd d I d d y x z j I j y x I y x I y xy x y xy x J u ,2exp ,exp ,,,;,,;,221122112211∞∞-∞∞-⎰⎰⎰⎰⎥⎦⎤⎢⎣⎡∆+∆-==4·6 傅里叶透镜的截止频率、空间带宽积和视场 1. 截止频率 传播方向角u 最大为 ()()fD D fD D u 22211-=-≈相应的空间频率 f D D uuλλλξ2sin 1-=≈=传播方向角u 最小为 ()()fD D f D D v 22211+=+≈相应的空间频率 fD D v vλλλξ2sin 1+=≈=2.空间带宽积δξξ单频线宽频带宽度信息容道∆=NfD D λξξ12-==∆11D =δξ SW N =∆=δξξSW 就是空间带宽积3.视场 21DD =4正弦条件 ηλf u f h ==sin。
信息光学(1)02-常用函数、傅立叶变换;03-相关、卷积、线性系统、二维光场-66精讲
傅里叶变换的意义
傅里叶变换是一种解决问题的方法，一种工具，一种 看待问题的角度：一个连续的信号可以看作是一个个 小信号的叠加，从时域叠加与从频域叠加都可以组成 原来的信号，将信号这么分解后有助于处理。 时阈信号：将信号从时间角度的分割和叠加。
傅里叶变换：将信号从频率的角度叠加。
傅里叶变换的意义
傅立叶变换就是把一个信号，分解成无数的正弦波 （或者余弦波）信号。也就是说，用无数的正弦波，可 以合成任何所需要的信号。
逆变换
f x, y
F ( , ) exp j 2 ( x y)d d
把非周期函数分解为复指数函数 在整个连续频率区间上的积分和
极坐标下的傅里叶变换
G( , ) g (r , )
2 0 0 2
rg (r , ) exp[ j 2 r cos( )]drd
信 息 光 学
南京邮电大学 光电工程学院
几个常用非初等函数
矩形函数（ Rectangle function ）
x x0 1 1 x x0 1, x 1, rect( x) ) a 2 2 , 标准型 : rect( a 其它 0, 其它 0,
特点: rect(0)=1, 矩形宽度=1，矩形面积=1, 偶函数
n
exp( j 2 nx)
comb x comb( )
原函数
缝函数
频谱函数
asinc( af )
absinc(af x )sinc(bf x )
aJ 1 ( 2a f x f y )
2 2
傅 里 叶 变 换 对
二维矩形函数
x2 y2 1 ) 圆函数 circ( a 0
信息光学
例：
a x 0
rect
x rect rect a
x a
x x rect a a
x
a
2
d a x a 1 a a
2
x
0 x a
rect
2 x x x rect d a x a 1 a a a x a
现，光学系统的成像过程是二次傅里叶变换的过程。
一幅图像，可以看成是一个平面光场分布。用傅里叶分析(变换） 的观点，可以把任何二维平面(图像)上的任何复杂光场分布看成是各种 空间频率的正弦分布光场迭加的结果。 因此，可把光学系统成像过程归结为对不同空间频率正弦光场分布 的成像特性。图像（空域）和它的付里叶变换频谱（频域）有着对应的 关系，只要知道其中的一个信息，就等于知道了另一个。 进一步，根据需要，可以对任一个光场平面从空域和频域两个方 面来分析，以全面理解光的分布性质。
常用的傅里叶变换对
傅里叶变换应用举例：
卷积的定义： 函数f（x)和h(x),其卷积运算用符号f(x)* h(x)表示,定义为如 下积分：
卷积积分操作：将曲线h()绕纵轴翻转180°便得到h(-)曲线，然后对 于一个x值，只要将h(-)沿x轴平移x便得到h(x-)曲线，最后计算不同 的x被积函数f( )*h(x-)所对应的曲线与横坐标所围成的面积。
第一章 线性光学系统
本章主要介绍信息光学的数学基础。 1、常用函数及其性质 2、傅里叶变换 3、卷积和相关 4、线性系统性质
1、常用函数及其性质
2、傅里叶变换
“信息光学”来自于早期的“傅里叶变换光学”，主要是因为人们发
信息光学复习提纲--重点
信息光学复习提纲信息光学的特点Ch1. 线性系统分析1.矩形函数：①定义②图像③作用④傅里叶变换谱函数2.sinc函数：①定义②图像③作用④傅里叶变换谱函数3.三角函数：①定义②图像③作用④傅里叶变换谱函数4.符号函数：①定义②图像③作用④傅里叶变换谱函数5.阶跃函数：①定义②图像③作用④傅里叶变换谱函数6.余弦函数：①定义②图像③作用④傅里叶变换谱函数7. 函数：①三种定义②四大性质③作用8.梳状函数：①定义②图像③作用④傅里叶变换谱函数9.高斯函数：①定义②图像③作用④傅里叶变换谱函数10.傅里叶变换（常用傅里叶变换对）11.卷积：四大步骤，两大效应12.互相关、自相关的定义、物理意义13.傅里叶变换的基本性质和有关定理14.线性系统理论15.线性不变系统的输入输出关系，脉冲响应函数，传递函数16.抽样定理求抽样间隔Ch2. 标量衍射理论1. 标量衍射理论成立的两大条件2.平面波及球面波表达式:exp[(cos cos cos )]A ik x y z αβγ++（求平面波的空间频率）)](2exp[]exp[22y x zik ikz z A + 3.惠更斯——菲涅耳原理：()⎰⎰∑=dsrikr K P U cQ U )exp()()(0θ 4.基尔霍夫衍射理论： ⎰⎰∑-=dsrikr r n r n r ikr a j Q U )exp(]2),cos(2),cos([)exp(1)(0000λ令()()θλK rikr j Q P h )exp(1,=所以()⎰⎰∑=ds Q P hP UQ U ,)()(0当光源足够远，且入射光在孔径平面上各点的入射角都不大时，(),1,cos 0≈r n(),1,cos ≈r n ().1≈∴θK故()z ikr j Q P h )exp(1,λ=，]})()[(211{20020zy y z x x z r -+-+≈ 5. 菲涅耳衍射——近场衍射：0000202000022)](2exp[)](2exp[),()](2exp[)exp(),(dy dx yy xx zj y x z jk y x U y x zjkz j jkz y x U +-++=⎰⎰∞∞-λπλ6. 夫琅禾费衍射——远场衍射：（根据屏函数求衍射光强分布）000000022)](2exp[),()](2exp[)exp(),(dy dx yy xx zj y x U y x zjkz j jkz y x U +-+=⎰⎰∞∞-λπλ 7.衍射的角谱理论：（角谱的传播，求角谱分布）Ch.3 光学成像系统的频率特性1.透镜的傅里叶变换性质： ①相位变换作用：)](2exp[),(),(22y x f jky x p y x t +-=（二次位相因子）②透镜的傅里叶变换特性：（满足条件？什么情况下实现准确傅立叶变换） a. 物在透镜前b.物在透镜后 2. 衍射受限系统的点扩散函数：⎰⎰∞∞--+--=--yd x d y y y x x x j y d x d P d K y y x x h i i i i ii i ~~]}~)~(~)~[(2exp{)~,~()~,~(002200πλλλ 光瞳相对于i d λ足够大时，理想情况：点物成点像)~,~()~,~(22o i o i i o i o i y y x x d K y y x x h --≅--δλ3. 相干照明下衍射受限系统的成像规律：),(),(~),(i i g i i i i i y x U y x h y x U *=其中，)]~,~([),(~y d x d P F y x h i i i i λλ=，),(1),(0My M x U M y x U i i i i g =4.衍射受限系统的相干传递函数（CTF ）：()()ηλξληξi i d d P H ,,=（坐标轴反演）5. 截止频率：圆形光瞳：o c oc i c d DM d D λρρλρ2,2=== 正方形光瞳：不同方向的截止频率不同，45度时最大)22max ic d aλρ= 6. 衍射受限系统的非相干传递函数（OTF ） 7. OTF 与CTF 的关系Ch.4 光学全息1. 普通照相与全息照相的比较2. 全息照相的核心：波前记录和再现①方法：干涉法（标准方法，即将空间相位调制→空间强度调制） ②特点：全息图实际上就是一幅干涉图 ③全息图的分类：a 。
信息光学常用函数傅立叶变换相关卷积线性系统二维光场
一般情况下,相关运算与卷积运算的区别:
f(x)要取复共轭；运算时 f(x) 不需折叠
2.互相关不满足交换律
相 关 运 算（correlation）
2. 自相关 auto-correlation
rff (x)
f (x)★f (x)
f ( ) f *( x)d
互相关在两函数有相似性时出现峰值， 自相关则在位移到重叠时出现极大值
相 关 运 算（correlation）
1. 互相关 cross correlation
rfg (x)
f (x)★g(x)
f *( )g(x )d
与卷积的关系：
rfg ( x) f * ( x)g( )d g( x) f * ( x)
1. 当且仅当 f*(-x)=f(x) ，相关才和卷积相同。
三角形函数
原型
:
tri ( x)
1
0,
x,
x 1 其它 ,
标准型
:
tri
(
x
a
x0
)
1 0,
x x0 , a
x x0 1 a 其它
tri(x) 1
1
-1 0 1 x
-a+x0
x x0 a+x0
底宽: 2 最大值：tri(0)=1 曲线下面积: S=1
底宽:2|a|, 面积: S= |a|
2024/10/1
H仅依赖于观察点与脉冲输入点坐标在x和y方向
的相对间距 ( x )和 ( y ) ，与坐标本身的绝
对数值无关。
叠
加
g( x, y) f ( , )h( x , y )dd
积
分
f ( x, y) h( x, y)
信息光学常用函数傅立叶变换相关卷积线性系统二维光场
1807年－《热的传播》推导出热传导方程 ，提出任一函数 都可以展成三角函数的无穷级数。
1822年－《热的分析理论》中解决了热在非均匀加热的固 体中分布传播问题
频域
在你的理解中，一段音乐是什么呢？
时域：
频域：
傅里叶级数
傅里叶级数
周期为 1 的函数 f (t)可以展开为三角级数
aJ1( 2a f x 2 f y 2 ) fx2 fy2
(
f
)
1( 2
f
f0)
1( 2
f
f0)
高斯函数 g(x) exp(ax2 )
函数 (x)
1
常数
1
傅里叶变换的意义
三角形函数
原型
:
tri ( x)
1
0,
x,
x 1 其它 ,
标准型
:
tri
(
x
a
x0
)
1 0,
x x0 , a
x x0 1 a 其它
tri(x) 1
1
-1 0 1 x
-a+x0
x x0 a+x0
底宽: 2 最大值：tri(0)=1 曲线下面积: S=1
底宽:2|a|, 面积: S= |a|
x
曲线下面积 S=1； 0点位置 x=n (n=1, 2, 3…)等间隔； 偶函数
Sinc 函数
二维sinc函数:
sinc(x)sinc(y)
Sinc函数的重要性: 数学上,sinc函数和rect函数互为傅里叶变换
物理上,单一矩形脉冲rect(t)的频谱是sinc函数;
单缝的夫琅和费衍射花样是sinc函数
傅里叶变换
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1.几个常用的非初等函数
2.函数
3.二维傅里叶变换； 4.卷积与相关；
5.傅里叶变换的基本性质和有关定理；
6.线性系统分析; •二维光场分析 本部分是整个课程的数学基础，其中有关数学 公式的理解和众多定理的灵活运用将是难点
1.1 几个常用函数
希望有关数学概念和运算的引入能密切结合光学现 象，这样有利于大家能较快地运用这些数学工具来 处理光学问题。
练习：计算
1. sinc(x) (x)
3. sinc(x) (x-1)
2. sinc(x) (x-0.5)
4. (3x+5) (x+3)
1.2.3
梳状函数（抽样函数）
间隔为1的函数的无穷序列
comb x
一维梳状函数定义
n
x n
表示沿 x 轴分布、间隔为1的无穷多脉冲的系列 一维梳状函数图像
1.1.2 sinc函数
主瓣宽度为2 单缝夫琅和费衍射的振幅分布函数是sinc函数
sin(x) 原型 : sinc( x) , x
sinc(x) 1
x x0 标准型 : sinc( ) a
1
a+x0 x
-1
0
1
x
特点: 最大值：sinc(0)=1；lim sinc(x)=0
x
x0 -a+x0
1.2.1 函数的定义(3)
函数的图形表示 函数的物理意义: 表示一种脉冲状态的物理量。 如：平行光通过透镜后焦面上的照度分布 后焦面上照度：
F
, A x, y 0,
x 0, y 0 x 0, y 0
A x, y dxdy count
n
可以利用梳状函数对普通函数做等间隔抽样，因此又称抽 样函数，是十分有用的
1.2.3 梳状函数（抽样函数）
利用梳状函数与普通函数的乘积:
f ( x) comb( ) f ( x) ( x n )
1
x
n
n
f (n ) ( x - n )
中心在x0处底边宽2|a| ，高1，面积为a的三角形
图像
a=1
它和矩形函 数的关系?
二维三角函数可以用来表示矩形光瞳非相干成像系统的光学传递函数
1.1.4 符号函数
定义
图像
，x 0 1 sgn x ＝ 0, x 0 -1, x 0
应用
改变正负。代表“π”相移器、反相器
即，可以将周期函数（信号）做上述分解处理，但必须解决 两个问题：
（1）选择合适的
t ；
n
（2） Cn 很方便求出！
利用数学上的“按正交函数展开”的方法，可以圆满解决上述问 题。 光学中常用的正交函数系：1）三角函数系；2）复指数函数系。
在这两个函数系上按上述方法展开得到的函数项级数，就是大家熟悉的 傅里叶级数。它是Fourier和Euler分别在18世纪末和19世纪初提出的。
1.3.1 傅里叶级数
1 一个周期函数f(t)，周期 ，且满足狄里赫利条件,则 v a 三角级数形式 f t 0 an cos 2 nvt bn sin 2 nvt 2 n 1 2 a f t d t 0 0 其中傅里叶系数为 2 a f t cos 2 nvt d t n 0 2 bn 0 f t sin 2 nvtdt 或者
定义
底半径
x2 y 2 circ a
1, 0,
x2 y 2 a 其他
直角坐标系 柱坐标系
r 1, circ a 0,
ra ra
图像
描写无限大不透明屏上圆孔的透过率函数
高斯函数
定义
Gaus x exp x 2
附: sinc2函数 sinc2(x)=[sinc(x)]2
sin2(x) (x)2
sinc (x) sinc2(x) 1 0
-1
1
x
二维sinc函数: sinc(x)sinc(y)
1.1.3 三角函数
定义
x , x 1 a a 0, x a 其他
利用comb(x)可以对函数f(x)进行等间距抽样: f ( x) 0 x comb(x)
.
0
x =
0
x
1.2.3 梳状函数（抽样函数）
一维梳状函数定义 一维梳状函数图像
comb x
n
x n
1.2.3 梳状函数（抽样函数）
二维梳状函数定义 comb x, y comb x comb y y
x x0 comb( )? b
画图？
间隔为的脉冲系列:
1 x 1 x ( x n ) ( n) comb( ) n n
1.2.3 梳状函数（抽样函数）
一维梳状函数定义
comb x
n
x n
E.G：某孔径的一半嵌有π位相板，可用sgn函数描述此孔径的复 振幅透过率
1.1.5 阶跃函数
定义 图像
1, step x 0, x0 x0
作用
开关作用，无穷大半平面屏
阶跃函数与符号函数的关系？
与 Step函数的关系: Sgn(x)=2 Step (x)-1
1.1.6 圆域函数(柱函数)
一般来说，这些信号都很复杂，直接处理比较困难。 如果能把一个复杂信号分解许多简单分量，显然将大大 简化信号的处理。
1.3.1 傅里叶级数
1 一个周期函数 f(t)，周期 ，且在一个周期内满足狄里赫利 v 条件, 则可以把函数分解为：
f t 0 t C11 t Cnn t
x
1.3 二维傅里叶变换 （2-D Fourier Transformation）
光学系统和电气系统一样，都是以信息为对象，研究 信息的传递和变换，只是信息的形式不同。电气系统所 处理的是以时间为变量的信息，而光学系统则是空间变 量的信息。不管什么形式的信息它们都存在于信号之中。 一个电信号可以用一个时间域的函数描述，而一副透明 的图片，则可以用各点的光强或光振幅透过率来描述。
曲线下面积: S=1，偶函数 0点位置:x=n (n=1, 2, 3…)等间隔 两个一级0点之间的主瓣宽度=2
I sin c 2 x
单缝夫琅和费衍射的振幅分布函数是sinc函数
Sinc函数的重要性:
数学上,sinc函数和rect函数 互为傅里叶变换 物理上,单一矩形脉冲rect(t) 的频谱是sinc函数;单缝的夫 琅和费衍射花样是sinc函数
图像
Gaus(x)
x
0
Gaus(0) = 1 S=1 是非常平滑的函数,即各阶 导数均连续
2 2 x y 二维： Gaus x Gaus y exp
可代表单模激光束的光强分布
注 意
以上定义的函数,其宗量均无量纲. 在处理实际问 题时,要根据所取的单位采用适当的缩放因子。 例: 以 rect(x) 代表单缝. 若x单位为cm, 则 rect(x) 代表宽度为1cm 的单缝.若x单位为mm,则 rect(x/10) 代表宽度为1cm 的单缝.
0, x 0, y 0, 类似普通函数形式的定义 x, y , x y 0, x , y dxdy 1,
说明 1. 函数的定义表明在一个很小很小的范围内它不为0，而它 在在这个范围内的形状却没有规定。 2. 积分限不一定为（-∞，+∞）,只要把函数不为0的关键点包 括在内即可。
P
1.2.2
函数的性质0,源自筛选性质 f x, y x x
y y0 dxdy f x0 , y0
函数f(x,y)在(x0，y0)点连续
坐标缩放性质
ax, ay
1 x, y | ab |
奇偶性？
a,b为实常数 可分离变量性
可见： 1.描写光栅透过率时，梳状函数是十分有用的。 b函数用于对连续函数进行定点抽样，使其离散化，以 便于计算和处理。
1.2.3 梳状函数（抽样函数）
间隔为1的函数的无穷序列 一维梳状函数定义
comb x
n
x n
表示沿 x 轴分布、间隔为1的无穷多脉冲的系列 一维梳状函数图像
练习: 画出rect(x), 10rect(10x), sinc(x), 10sinc(10x) 的示意图.
1.2 函数
用来描述物理量在空间或时间上高度集中的 物理模型的数学工具
如：单位质量质点的密度,单位电量点电荷的电荷密度,单位光通量点光 源的发光度,单位能量无限窄电脉冲的瞬时功率等等.
1.2.1 函数的定义(1)
x, y x y
f x, y x x0, y y0 f x0 , y0 x x0, y y0
与普通函数乘 积的性质 抽样特性
1.2.2 函数的性质
与普通函数乘 积的性质 抽样特性 说明 一个连续函数与函数的乘积，其结果只能抽取该函数在函 数所在点处的函数值。 推论
1.1.1 矩形函数(1)
一维定义
宽度 中心 高度
图像
中心在x=x0，宽度为a，高度为1
1.1.1 矩形函数(1)
一维定义
图像
应用
截取作用
当自变量x代表时间变量时，光学中可以用它来描写照相机快门 当自变量x代表空间变量时，无限大不透明屏上的单缝的透过率