第一类瑞利索末菲标量衍射模型的方孔衍射的空间像计算(附python计算代码)

记第一类瑞利索末菲标量衍射模型的方孔衍射的空间像计算(附python计算代码)

  • RS type 1 衍射空间像计算
    • 傅里叶变换
    • 采样条件
  • 实际计算
    • 计算要求
    • 傅立叶变换法计算
    • 直接卷积方法计算
    • 代码
      • 傅立叶变换方法
      • 直接卷积

https://zhuanlan.zhihu.com/p/624292239
Goodman, J. W. (2004). Introduction to Fourier Optics.

RS type 1 衍射空间像计算

U 1 ( P 0 ) = 1 j λ ∫ ∫ Σ U ( P 1 ) e x p ( j k r 01 ) r 01 cos ⁡ ( n ⃗ , r 01 ⃗ ) d s U_1(P_0)=\frac{1}{j\lambda}\int\int_\Sigma U(P_1)\frac{exp(jkr_{01})}{r_{01}}\cos (\vec{n},\vec{r_{01}})ds U1(P0)=1ΣU(P1)r01exp(jkr01)cos(n ,r01 )ds

直接计算该积分,需要二重循环,然后再二重循环遍历观测屏上的点,效率低下

傅里叶变换

二重积分在 Σ \Sigma Σ上进行计算。将ds写为dxdy的形式,z为观测平面与源平面的距离,有
cos ⁡ ( n ⃗ , r 01 ⃗ ) = z r 01 \cos(\vec{n},\vec{r_{01}}) = \frac{z}{r_{01}} cos(n ,r01 )=r01z
r 01 = ( x − x 0 ) 2 + ( y − y 0 ) 2 + ( z − z 0 ) 2 r_{01} = \sqrt{(x-x_0)^2+(y-y_0)^2+(z-z_0)^2} r01=(xx0)2+(yy0)2+(zz0)2
在这里插入图片描述

U 1 ( P 0 ) = 1 j λ ∫ ∫ Σ U ( x , y ) e x p ( j k r 01 ) r 01 cos ⁡ ( n ⃗ , r 01 ⃗ ) d x d y = ∫ ∫ Σ U ( x , y ) V ( x , y ) d x d y \begin{align} U_1(P_0) &=\frac{1}{j\lambda}\int\int_\Sigma U(x,y)\frac{exp(jkr_{01})}{r_{01}}\cos (\vec{n},\vec{r_{01}})dxdy \nonumber \\ &=\int\int_\Sigma U(x,y)V(x,y)dxdy \end{align} U1(P0)=1ΣU(x,y)r01exp(jkr01)cos(n ,r01 )dxdy=ΣU(x,y)V(x,y)dxdy

V ( x , y ) = 1 j λ e x p ( j k ( x − x 0 ) 2 + ( y − y 0 ) 2 + ( z − z 0 ) 2 ) ( x − x 0 ) 2 + ( y − y 0 ) 2 + ( z − z 0 ) 2 z ( x − x 0 ) 2 + ( y − y 0

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