​激光变换中的GS算法ORA算法

资 源 简 介

​激光变换中的GS算法ORA算法

详 情 说 明

激光变换中常用的GS（Gerchberg-Saxton）算法和ORA（Optimal Rotation Angle）算法是两种重要的相位恢复方法，广泛应用于光学计算、全息成像和自适应光学等领域。

### GS算法简介 GS算法是一种迭代相位恢复算法，通过反复在空间域和频域之间变换，逐步优化相位分布，使输出光束达到期望的光强分布。其核心步骤包括： 初始化随机相位，结合已知的光强分布生成初始复振幅场。 对复振幅场进行傅里叶变换（或逆变换），在频域中施加约束（如目标光强）。 反变换回空间域，更新相位信息并保留新的光强分布。 多次迭代直至收敛。

GS算法简单易实现，但可能陷入局部最优解，尤其是在复杂光场调控时。

### ORA算法简介 ORA算法是对GS算法的改进，通过优化旋转角度来加速收敛并提高相位恢复的精度。其主要特点是： 在每次迭代中调整相位旋转角度，避免无效的相位更新。 结合梯度下降或优化策略，动态调整旋转参数，提高算法的稳定性和效率。 适用于高精度激光整形和全息投影等应用场景。

### MATLAB实现要点 在MATLAB中实现这两种算法，通常需要借助FFT（快速傅里叶变换）进行光场计算，并通过循环结构完成迭代优化。关键点包括： 使用`fft2`和`ifft2`实现空间域与频域的转换。 设定合适的光强约束条件，避免数值不稳定。 对ORA算法，需额外引入角度优化逻辑，如基于误差函数的自适应调整。

这两种算法在激光光束整形、全息成像和光学加密中具有重要价值，结合MATLAB的高效数值计算能力，可以快速验证算法性能并应用于实际光学系统设计。