基于Gerchberg-Saxton算法的激光光束整形MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现Gerchberg-Saxton迭代算法，通过相位恢复技术将高斯光束整形为目标光强分布。代码支持自定义目标图案，提供直观的迭代过程可视化，适用于光学计算与激光调制研究。

详 情 说 明

基于Gerchberg-Saxton（GS）迭代算法的激光高斯光束整形系统设计

项目介绍

本项目实现了一种基于Gerchberg-Saxton（GS）相位恢复算法的激光高斯光束整形系统。该系统能够通过数值迭代计算，确定所需的相位调制分布，将入射的高斯光束在目标平面上转换为指定的光强分布（如平顶光束、环形光束等）。该方法广泛应用于激光加工、光学微操纵、成像等领域，为光场调控提供了有效的计算手段。

功能特性

• 目标光强设定：支持输入自定义目标光强分布矩阵（如平顶、环形、多焦点等模式）。
• 高斯光束参数化：可灵活设置入射高斯光束的波长、束腰半径、功率等参数。
• GS迭代相位恢复：采用经典的GS算法进行相位恢复计算，支持最大迭代次数与收敛阈值的设定。
• 光场传播模拟：基于快速傅里叶变换（FFT）实现输入面到目标面的光场传播计算。
• 结果可视化与分析：实时显示迭代过程中光场振幅与相位演变，输出收敛曲线、整形效果对比及误差分析。

使用方法

1. 设置输入参数：在代码中修改或通过交互界面输入以下参数：

- 初始高斯光束：波长（λ）、束腰半径（w0）、功率（P）。 - 目标光强分布：以矩阵形式定义期望的光强图案。 - 迭代参数：最大迭代次数（max_iter）、收敛误差阈值（tolerance）。 - 传播距离（z）：从输入面到目标面的距离。

1. 运行主程序：执行主程序启动GS迭代计算。程序将自动进行以下步骤：

- 初始化高斯光束场分布。 - 在输入面与目标面之间循环迭代，逐步优化相位分布。 - 每次迭代后检查收敛条件，若满足阈值或达到最大迭代次数则停止。

1. 获取输出结果：计算完成后，程序将输出：

- 优化后的相位分布矩阵（可用于空间光调制器加载）。 - 目标平面光强分布与期望分布的误差指标（如均方根误差）。 - 迭代收敛曲线图。 - 光束整形前后的光场振幅与相位对比图。

系统要求

• MATLAB：推荐使用 MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必需工具箱：无特殊工具箱要求，但需要支持基本矩阵运算与FFT函数。
• 内存：建议不少于 4 GB，具体取决于光场矩阵大小。

文件说明

主程序文件承载了系统的核心功能，包括：读取或生成初始高斯光束与目标光强分布；实现Gerchberg-Saxton算法的迭代循环，其中每轮迭代包含前向传播至目标面、施加目标光强约束、反向传播回输入面以及更新相位分布；进行收敛性判断并记录误差变化；最终生成相位分布结果并绘制光场演变图、收敛曲线等分析图表。