Advertisement

GS.rar_GS_GS相位_光学GS算法_相位复原GS算法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源包提供GS（Gibbs Sampling）相位恢复及光学中的GS算法相关材料，包括理论介绍与实践代码，适用于深入研究相位复原技术。 该算法是原始的GS算法，可以利用频域已知振幅和空域已知振幅来复原空域相位，并包含GS算法的原始文献。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • GS.rar_GS_GS相位_光学GS算法_相位复原GS算法
    优质
    本资源包提供GS（Gibbs Sampling）相位恢复及光学中的GS算法相关材料，包括理论介绍与实践代码，适用于深入研究相位复原技术。 该算法是原始的GS算法，可以利用频域已知振幅和空域已知振幅来复原空域相位，并包含GS算法的原始文献。
     
  • GS相位重建算法
    优质
    GS相位重建算法是一种用于从干涉图中恢复物体初始相位信息的有效迭代技术，在X射线成像、光学微加工等领域有着广泛应用。 学习GS算法时有一些心得分享给大家。这篇代码展示了GS算法的基本思想及其应用。
     
  • GS算法.rar_GS相位恢复_GS算法与matlab_相位恢复_matlab应用
    优质
    本资源包含GS（Gerchberg-Saxton）算法及其在Matlab中的实现代码，专注于利用该算法进行相位恢复的研究和应用。适合光学、信号处理等领域的学者和技术人员参考使用。 关于GS算法的matlab小程序，演示相位恢复原理。
     
  • 基于GS算法的相位恢复技术
    优质
    本研究提出了一种基于GS算法的先进相位恢复技术，旨在提高图像处理和光学测量中的精度与效率。该方法通过优化迭代过程，有效解决了相位信息提取中的难题，为相关领域应用提供了有力工具。 相位恢复算法是基于强度信息来恢复相位信息的一种方法。GERCHBERG-SAXTON 算法就是其中一种常用的相位恢复算法。
     
  • GS相位恢复编码
    优质
    GS相位恢复编码是一种在光学和信号处理领域中用于重建光波或信号相位信息的技术方法，广泛应用于图像处理、雷达系统及通信技术。 根据J. R. Fienup撰写的《Phase retrieval algorithms: a comparison》中的GS算法，可以使用Matlab软件进行实现。
     
  • GS算法在相位重建中的应用
    优质
    本研究探讨了GS算法在相位恢复问题中的高效应用，通过优化算法参数，显著提升了图像重构的质量和速度，在光学成像领域具有重要价值。 我编写了一个相位恢复GS算法，在迭代过程中通过监测均方误差的变化趋势来控制算法的运行。
     
  • GS算法迭代与GS计算全息(gs全息)
    优质
    GS（Gerchberg-Saxton）算法是一种用于确定两个波前相对相位恢复的关键技术，在光学信息处理中广泛应用。GS计算全息通过不断迭代优化，实现高精度的全息图生成与重建，是全息显示和数据存储领域的重要方法之一。 通过多次使用GS算法迭代，最终将所需的JPEG格式图片转化为对应的计算全息图。
     
  • 全息GS算法_全息_GS算法_全息Gs算法
    优质
    简介：全息GS算法是一种结合了全息技术和改进型GS（Gauss-Seidel）迭代方法的技术，用于高效解决大规模数据处理和计算问题，尤其在图像重建、模式识别等领域展现出独特优势。 GS全息算法的MATLAB实现。
     
  • PhasePack-MATLAB-MASTER_相位恢复算法_相位恢复_相位成像
    优质
    PhasePack是一款用于MATLAB环境下的相位恢复和相位成像的强大工具包。它包含多种高效的相位恢复算法，适用于科研与工程应用。 这段文字描述了相位恢复算法在计算光学成像领域中的广泛应用，这些算法主要用于解决相位恢复问题。
     
  • 基于GS算法和SLM相位分布的MATLAB高斯光束转平顶光束实现
    优质
    本研究利用GS算法与SLM技术，结合MATLAB平台，成功实现了从高斯光束到平顶光束的有效转换，为激光应用提供新途径。 本段落详细介绍了利用MATLAB将高斯光束转换为平顶光束的方法，并主要采用两种途径：一是直接计算空间光调制器(SLM)所需的相位分布；二是应用Gerchberg-Saxton (GS) 迭代算法进行相位优化。文中提供了具体的MATLAB代码实例，从定义激光参数、生成初始高斯场、计算相位分布到最后的效果验证，涵盖了整个流程的关键步骤和技术要点。同时讨论了一些常见的调试技巧和注意事项，如采样率不足导致的问题、相位包裹处理以及目标区域边缘的渐变处理等。 本段落适合对光学工程及激光技术感兴趣的科研工作者或研究生及以上学历的学生阅读，尤其是那些希望深入了解光束整形技术和MATLAB编程的人群。 使用场景及目标：适用于需要进行光束整形实验的研究环境。旨在帮助研究人员掌握高斯光束到平顶光束转变的具体实现方法及其背后的物理原理，提高实验效率和精度。 此外，文章强调了理论与实践相结合的重要性，并鼓励读者在实际操作中不断调整参数以获得最佳效果。同时指出即使是最先进的算法也无法替代实际设备的精确校准。文中还提到一些提升计算速度的小技巧，比如使用并行计算或GPU加速等方法。