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线性预测及其Matlab实现,源码,程序

于 2021-05-06 发布
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线性预测及其Matlab实现,源码,程序《现代电子技术》2009年第7期总第294期P测试·测量·自动化4骤(1)~(4)可对Ⅰ=1,2,…,P进行递推求解,其中:Ez=-aacorder,:)为最小均方预测误差;R为自相关系数;表示反射系数取值范围为[-1,1];a表示阶预测器的第j个系4结语数通过运算发现,其实在计算过程中,虽然目标是计算线性预测在语音处理方面的应用很广泛,而用一个p阶线性预测器的全部系数,但实际上在递推过程 Matlab来实现可以很直观地知道分析结果,为下一步中仅算出了所有除数低于p阶线性预测器的全部系数,将算法在DSP上的实现奠定基础。目前,语音处理最同时计算出了最小预测误差能量(递推式中反射系数的普遍的就是使用到网络上,而基于现代网络voIP使用取值范围是保证系统H(x)稳定性的充分必要条件,即到的语音编码中G.729正是其中一种。它的出现,使多项式A(z)的全部根都落在单位圆内用户能借助两台PC传输语音,也可以把PC上的语音从推导中得知,业(,)的物理意义可以理解为Sn转到手机上,交互式游戏爱好者们相互之间还可以借助的短时自相关函数因此,它反映了语音波形的实际情高科技控制器进行交流。况,即波形不同,值也不同然而a;的取值由更(j,i决定,并随亟(j,i的改变而改变,因此也可以说a;反映参考文獻了语音波形的实际情况3。[1]吴家安现代语音编码技术[M北京科学出版社,2008其 Matlab描述如下:[2]柏静,韦岗.一种基于线性预测与自相关函数法的语音基音function z=durbin(y, order)周期检测新算法[]电声技术,2005(8):43-46R=zeros(1, order+1)[3]王涌何剑春,刘盛新型的神经网络线性预测语音编码算aa=zeros(order, order)法[J].浙江工业大学学报,2007,35(2):65-68parcor=zeros (l,order),%autocorrelation[4]薛年喜. Matlab在数字信号处理中的应用[M].2版北京:N=size(y, 1);清华大学出版社,2008for h=l: order+1R(h)=0;[5]朱蓉,黄冰EVRC语音编码算法研究及仿真[].现代电子技术,2006,29(2):47-50R(h)=R(h)+y(f)*y(f-h+1)[6]范晶,和应民,王桂梅24Kb/s混合激励线性预测语音编end码的研究[].牡丹江师范学院学报,2007(4):13-14.parcor(1)=R(2)/R(1),[7]丛键,张知易.一种600b/s极低速率语音编码算法[].电aa(1,1)=parcor(1)E=(1- parcor(1)2)*R(1);子与信息学报,2007,29(2):429-433.for h=2: order[8]论:VoP语音技术与传统网络的融合发展LEB/OL]for f=1:h-1http://voip.microvoip.com/market/m1/200803/61433.ht-temp=temp+aa(h-1, f*R(h-f+1);ml,2008,endparcor(h)=(R(h+1)-temp)/%反射系数[9]语音技术在Internet上的新应用Leb/Ol].http://nc.mofaa(h, h)=parcor(h)com. gov. cn/news/1056746. html, 2006.for f=1:h-1aa(h, f)=aa(h-1, f)-parcor(h)* aa(h-l,h-f),[10] Rapidshare Advances in audio and Speech Signal ProcessingteChnologiesandApplications[db/ol].http://rapE=E*(l-parcor(h)2),idshare. com/files/31791068/IGI. rar. html, 2007end(上接第125页)Organic Optics and Optoelectronics[A]. IEEE/LEOS Sum参考文献s[C].1998[1]吴仲城多维力传感器设计及信号分析方法研究[D]北京:[4]熊幸果,陆德仁微力微位移的天平测试方法[J传感技术中国科学院等离子体物理研究所,2001学报,1997,10(2):47-52[2] Texas Instruments. MSC1210 Users Guide[z]. 2002.[5]洪跃,金士良新型微位移电容式传感器的研制[门.上海大[3]Sawada R, Higurashi E. Integrated Micro -displacement学学报,1995,1(6):652-657.Sensor that can be incorporated into Mini3- dimensional[6]胡永建,王晓梅基于MSC120的多路高精度温度采集系Actuator Stage. Broadband Optical Networks and Technolo-统模块[].电子技术应用,2003,29(7):36-38gies: An Emerging Reality/Optical MEMS/Smart Pixels/ [7J Texas Intruments MSC1210 Data SheetLzJ作者简介沈春山硕士研究生。主要研究方向为机器人传感器。135线性预测及其Mat1ab实现旧WANFANG DATA文献链接作者:曹华,李伟,谭艳梅, CAO Hua, LI Wei, tAN Yanmei作者单位:西机电职业技术学院,广西,南宁,530007刊名:现代电子技术sTe英文刊名:MODERN ELECTRONICS TECHNIQUE年,卷(期)2009,32(7)被引用次数1次参考文献(10条1.吴家安现代语音编码技术2002.柏静.韦岗一种基于线性预测与自相关函数法的语音基音周期检测新算法[期刊论文]电声技术2005(08)3.王涌何剑春.刘盛新型的神经网络线性预测语音编码算法[期刊论文]浙江工业大学学报2007(02)4.薛年喜 Matlab在数字信号处理中的应用20085.朱蓉.黄冰EVRC语音编码算法硏究及仿真[期刊论文]现代电子技术2006(02)6.范晶.和应民.王桂梅2.4Kb/s混合激励线性预测语音编码的研究2007(04)7.丛键.张知易一种600b/s极低速率语音编码算法[期刊论文]电子与信息学报2007(02)8.论:VoIP语音技术与传统网络的融合发展20089.语音技术在 Internet上的新应用200610. Rapidshare Advances in Audio and Speech Signal Processing: Technologies and Applications 2007相似文献(10条)1.学位论文鄂慧颖G.729语音编码算法的研究2007语音压缩编码技术是数字通信技术中非常重要的部分。随着通信、计算机网络等技术的飞速发展,语音压缩编码技术得到了快速发展和广泛应用CELP编码是上世纪八十年代发展起来的一种有效的语音压缩编码方案,现已广泛地应用于集群通信、多媒体通信以及IP电话通信中。G.729协议是CELP编码方案的一个特例,它是ITU-T推荐的语音压缩编码中最复杂的一种,它使用了当前语音压缩编码的各种先进技术,计算量较大,但是其编码合成语音质量较高,具有很高的研究价值。本文首先对G729协议的编解码方案及协议中应用的关键语音编码技术进行了剖析,在对G.729协议编码方案进行深入研究的基础上,对矢量量化算法进行了优化,减少了矢量码本搜索的复杂度,加快了矢量码本搜索速度;对固定码本搜索算法进行了改进,提出了一种自适应子矢量共轭结构代数码本激励算法,该算法保持了G.729共轭结构代数码本的优点,使编码传输速率从原来的&kbps降低倒η.2kbps,压缩了传输带宽,更重要的是,它的算法复杂度仅为原G.729固定码本搜索算法复杂度的1/2左右:最后,本文用 MATLAB搭建了编码器仿真平台,对改进算法进行了验证,仿真结果表明,改进后的编码器在降低算法复杂度和传输速率的前提下,译码合成语音质量仍然较髙,具有较好的可懂度、清晰度和自然度2.期刊论文汤婕多脉冲激励线性预测声码器的仿真实验分析一科技与生活2010,""(3本文主要介绍了用 MATLAB工具实现多脉冲激励线性预测( MPLPC)声码器.首先概述了多脉冲激励线性预测声器的编码方法,并用 MATLAB做了仿真实现先对语音信号进行线性预测分析,然后利用分析合成法对语音信号进行重构,并用到了量化编码.3.学位论文范晶混合激励线性预测语音编码的算法研究2008随着通信技术以及互联网语音实时传输技术的迅速发展,对语音的传输速率和存储容量都提岀了很高的要求,解决这些问题的主要途径之一就是语音编码。因此,语音编码的硏究,特别是低速率语音编码的研究,具有十分重要的实用意义在现有的语音编码硏究中,混合激励线性预测语音编码(ELP)是一种比较好的方法,它结合了二元激励、码激励和多带激励的优点,将短时语音段划分为若干子带,在每个子带中分别进行清浊音判别:在合成端,采用周期性脉冲序列和随机噪声的混合序列去激励语音合成滤波器,能在较低的码率下得到较好的再生语音。2.4kbps混合激励线性预测语音编码已经被确立为美国新的联邦语音编码标准本论文通过研究MELP的语音编解码算法的原理,对它的编解码过程做了比较深入的研究,我们发现在基音周期及线性预测系数量化这方面还可以进一定的改进。在标准MLP的算法中,对于那些包含有不规则周期的语音信号段,计算得到的互相关值较小,把它误认为是清音,因此会引入噪音。在这里采用了一种改变基音周期的算法,使基音周期的计算更加精确。此外,在对LSF进行量化的过程中,其码本的存储量与计算的复杂度都很大。针对于这一问题,我们提出了三级矢量量化的方法,从而可以把MLP的码率降到2.1kbps左右,仍有较好的合成语音质量本文最后在 MATLAB编程环境下对歴LP算法及其改进后的MELP算法进行了仿真,仿真结果表明经过解码后的语音信号及其改进后语音信号的输岀波形与原始语音信号的波形很相似,只是在能量较大的浊音段合成语音波形有相对较大的幅度以及有一定的时延,从而验证了该算法的可行性4.期刊论文修其丽. XIU Q1-1ⅰ多脉冲激励线性预测声码器设计与 Matlab仿真-烟台职业学院学报2006,12(3)由于在多脉冲激励线性预测声码器中要一次得到所有脉冲的位置和幅度是非常困难的,因此次优的序贯搜索方法被采用,即一次得到一个脉冲.用Matlab仿真观察合成语音效果是可以接受的5.学位论文杜志鑫基于MELP低速率语音编码2008作为低速率语音编码的一种重要算法,MELP( mixed excitation linear prediction)算法是其中一种非常优秀的编码方法,它在原有的LPC( linearprediction coder)编码的基础上,结合混合激励、多带激励、线性预测、矢量量化以及原型波形内插等编码方法的诸多优点,采用了一种新的更为符合人发音机制的语音生成模型来合成语音,并运用自适应频谱増强等技术,提髙合成语音与原始语音的匹配度,从而较好的实现了低码率的语音编码本论文通过研究MELP的语音编解码算法的原理,对它的编解码过程作了比较深入的研究,对其中的一些公式进行了理论推导,并作了仿真分析,最后研究了该算法的 MATLAB语言实现。在对混合激励(MELP)算法进行了深入研究后,在本文最后选取一种800bit/s的语音编码方案。6.期刊论文龙银东.刘宇红.敬岚.乔卫民. LONG YINDONG. LIU YUHONG. JING LAN. QIAO WEIMIN在 MATLAB环境下实现的语音识别-微计算机信息2007,23(34)介绍了一种基于 MATLAB的多个特定人连接词语音识别的方法,并提出了在进行端点检测时,引入平均的概念能进一步提高识别率.此设计是以LPC系数、DIw算法为核心的基于图形界面的设计.通过大量的实验测试,表明该方法基本达到屏蔽外界环境的影响,具有非常高的精度识别7.学位论文赖长庆混合激励线性预测声码器算法的研究2003该文以美国联邦标准2.4 kbps--MELP算法为基础,在 MATLAB上建立起了分析MELP算法的软件平台,对其性能进行了分析并提出了一些改进的建议;另外还针对MELP算法的特点对其软硬件实现进行了探讨.该文的第二章介绍了MELP声码器模型的原理,对其特征进行了详细的阐述,重点分析了各个特征的本质及其能够对提高合成语音质量起到的作用.第三章详细介绍了MELP声码器的基本算法,对其中采用的一些先进的技术手段如多级矢量量化(MSVQ)、高分辨率基音检测方法( SRPDA)等进行了重点的讲述.另外还对MLP声码器中使用的一些技术进行了实验分析,检验其效能.第四章利用在 MATLAB上搭建的分析平台上对语音信号进行了编解码的试验,分析了歴LP声码器的各种特征在语音编码中起到的作用.最后针对MLP声码器的特点,对其软硬件实现提岀了建议8.学位论文刘斌 HYBRID- MELP/CELP语音压缩编码算法的研究2005语音压缩编码技术是信号处理技术的一个重要的组成部分,它使用了信号处理领域大量从基础性到前沿性的思想、理论和实践方法.作为信号处理的主流学科之一,它的发展也一直是信号处理技术发展的重要促进力量.当今语音压缩编码算法主要分为侧重于对谱参数编码和侧重于对时间波形编码的两个大的算法类型.混合激励线性预测MEP编码算法和码激励线性预测CELP编码算法是这两大类算法的主要代表.MLP算法的主要特点是使用了多帶淸浊音判决,并且根据各频帶淸浊音的相对强度将清音成分和浊音成分按比例混合起来产生线性预测激励,其中的浊音激励成分采用傅立叶谱幅度的方法来表示CELP算法的主要特点是不区分语音信号的清浊音类型,而是统一使用基于AbS原理的时域波形匹配方法来产生线性预测激励,且该激励信号通过矢量码本来表示.本文讨论了MELP和CELP算法的原理和具体实现方法,并且基于 Matlab,主要是基于其 Simulink工具对两种算法进行了仿真实现针对MELP算法中基音提取相对繁琐的特点,本文提出了一种简化的MELP基音提取算法9.期刊论文纪友芳.刘桂斌. JI You-fang. LIU Gui-bin一种改进的线性预测语音编码技术及实现-计算机工程与应用2009,45(15)线性预测编码是实现语音编码的一项重要技术,介绍了线性预测编码技术的实现,提岀一种改进型的声激励线性预测语音编码方法.最后,将简单LPC语音编码与声激励LPC语音编码进行比较.实验结果表明,该方法能够很好地实现语音编码,声音效果也比简单LPC更理想.10.学位论文巫洪伟4kb/s代数码本激励线性预测语音编码的算法研究2007随着通信技术以及互联网语音实时传输技术的迅速发展,对语音的传输速率和存储容量都提岀了很高的要求,解决这些问题的主要途径之一就是语音编码码本激励线性预测(CELP)是国际公认的中速率下最成功语音编码算法,CELP算法能够提供中速率髙质量的合成语音,但是当编码速率降至4kb/s以下时语音质量明显下降。为了提高量化效率,必须増加激励矢量的长度,这时还用很少的符号脉冲来描述激励信号就会导致语音质量的急剧下降,这也就是传统的CELP算法在4kb/s编码速率以下质量难以提高的根本原因为此本文主要致力于研究在较少比特情况下优化代数码本激励,在G729算法的基础上,以20ms为一语音帧进行编解码,使传输速率降为G729语音编码算法的一半,从而提岀了一种具有较短延时和较低运算量的4kb/s脉冲散布代数码本激励线性预测算法。首先,根据G729算法的固定码本代数结构,设计了一种新的固定码书的代数结构,以降低算法的复杂度。然后,引进脉冲散布技术,对固定码本矢量进行散布处理,设计截止频率为3400Hz的有限冲击响应(FIR)低通滤波器实现脉冲散布技术本文最后在 MATLAB编程环境下仿真算法的性能,仿真结果表明经过解码后的语音信号输岀的波形与原始语音信号的输入波形很相似,只是在能量较小的清音段合成语音波形有相对较大的幅度以及有一定的时延,从而验证了算法的技术性能。文献(1条)1.雷翔霄.徐立娟智能软化击穿仪温控系统的设计与实现[期刊论文]现代电子技术2010(1本文链接http://d.g.wanfangdata.comcn/periodiCalxddzjs200907041.aspx授权使用:国防科技大学( gfk jdx),授权号:0e40ddb5-a6ff-4c0d-b44-9ec012765bf下载时间:2010年9月9日

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  • MATLAB/simulink短路电流仿真
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  • FAST检测角点+SIFT特征描述符描述角点(MATLAB)
    FAST算法原理:若某像素与其周围邻域内足够多的像素点相差较大,则该点可能是角点。用FAST算法检测角点,代替差分高斯金字塔取极值检测角点的方法,速度块;接着用SIFT特征描述符描述角点,省略尺度空间值,只用原图像中角点邻域的梯度值和方向计算角点主方向,接着计算32个方向向量来描述角点。之和可用于特征点匹配。
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  • 《Zemax激光光学设计实例应用——自学案例汇编》之<Zemax光纤输出光斑整形光源的选择问题(非序列模式)>
    简介:这份材料是作者自学Zemax光学设计及在实践中应用的案例汇编,提供初学者使用软件作光学系统设计练习,整个过程需要Zemax光学系统设计软件。使用的软件版本为比较常见的2005或2009。因两个版本在某些菜单列表和窗口形式上的些许差异,读者需自行对比测试。最开始的一些例子是基于目前比较常见的教材和习作而进行的细化论述,以丰富本文内容同时对初学者入门更有帮助。作者才疏学浅,不保证该文本的科学性和有效性,其主要作用在于帮助自己对知识进行积累、回顾和追溯。文中会对各个实例的关键位置进行尽量详细的叙述,以达到尽可能全面地掌握知识的目的。本文基于理论与实践的结合,不仅描述如何设计一套光学系统,并且讨Zemax激光光学设计实例应用—自学案例汇编FN∏A TWUZ图18-43D光路结构图(混合序列模式)为了减少麻烦,用不着重新在非序列模式中编辑所有组件;我们可以将上述例子直接转换到非序列模式下。步骤为,主菜单 Tools→ MIsce1 aneous→ Convert to NsC Group,在弹出的对话框中,选择要转换的序列范围,比如,这里是从 Surface2到 Surface13,同时注意勾选 Convert file to non- sequenti al mode,确定后即可转换为非序列模式,透镜元件都在。不过,你会发现,原来已有的非序列组件不能转换过来,自动消失了。不过没关系,重新编辑缺失的组件即可。如图18-5所示,添加一个圆柱体(光纤)组件,再添加若干个探测器(方便自己观察的位置即可)BI Non-Sequential Component EditorEdit Solves Errors Detectors Database Tools ViEW Helpobject Typecomment2P351t1hMaterial Front FZ LengthBack rinder volume.050standard I erF1510.70N-5F64R.00冂.000.250standard LerF1511.820N一LAKs.50n6250Toroid a Lers surfaces00Q2.530standard Lerssurfaces45,440D.00Qtandard Lers surfaces4,3200。000standard Lers surfaces47.3z0BA/.0005,350Detector民ect116.000Detector Fect5.200200图18-5非序列光学组件列表接下米,我们米重点说一说光源的选择问题。因为光源的选择会明显影响仿真的实际效果。这里,我们需要个发散型的光源,发散角基本要和光纤的数值孔径相同,光源放在光纤前端——入射端。非序列光源组件有多种类型叫选,包括椭圆形光源 Source e1 lipse半导体光源 Source diode等等。这些可改置发散角的光源是否都满足要求呢,我们要看《 Matlab辅助激光光学分析与应用》作者出品Zemax激光光学设计实例应用—自学案例汇编看这些光源通过光纤组件之后输出一段距离光线的分布情况和聚焦的情况。我们首先选择椭圆形光源 Source e11ipse作为输入光源,放在光纤输入端。表面上看,椭圆形光源 Source e11ipse是一个面光源,可以分别设置两个半轴长度,但实际也是无穷远点光源。要设置光源的发散角,则需要改变发光源的位置,从无穷远改为有限距离。obiectcomment z Position Material*LayoutSourcepie50.020500000Power (wat.. wavenumber color# x Half wi.. Y Half wi.source Di..1.0000.0200.0200.100图18-6椭圆光源参数设置如图18-6所示设置光源参数,类型 object Type选择 Source e11ipse,位置zPoSItion设为-50.02,绘图光线数目 Layout rays设为50,分析光线数目 AnalysisRayS改为500000,半轴长度(相当于光阑) X Half width、 Y Half width均设为0.02(小于光纤半径),光源距离 Source distance设为0.1,其他参数默认即可。如此设置,光源距离和光阑尺寸的配合,恰好获得数值孔径NA为0.2的光源。然后在光纤输岀端、距离光纤端面0.5mm的位置放置一个探测器,检测输出光线分布情况,探测器像素500,尺寸要比预测光斑尺寸略大一些(一般2倍即可)设置完华,打开3D光路结构图,如图18-7所示。可见与图18-4所示的混合序列模式没有明显区别,除了绘图光线均匀性的区别,非序列模式中绘图光线为随机分布方式,而序列模式中绘图光线为均匀分布方式将图像局部放大,观察光纤输入端和输出端,注意光线是否有溢出或者发散角与设想的是否一致等等,分别如图18-8和18-9所示。因为,笔者实测发现一个问题,减小光纤直径,到一定程度之后,就会影响输出端的光线数值孔径,似乎一部分发散角大的光线被消去,输出的光线数值孔径变小了。但是,这时如果将光纤长度缩短到一定程度后,输出光线的数值孔径又能恢复正常。这个问题具体是由什么原理、原因造成的,口前还不知道。也就是说,用这个圆柱体cy1 inder yo lume来模拟光纤,需要注意育径-长度比例,否则丢失信息,读者注意。《 Matlab辅助激光光学分析与应用》作者出品Zemax激光光学设计实例应用—自学案例汇编图18-73D光路结构图(非序列模式图18-83D光路结构图-光纤前端(非序列模式)《 Matlab辅助激光光学分析与应用》作者出品Zemax激光光学设计实例应用—自学案例汇编图18-93D光路结构图-光纤出端(非序列模式)接着,打开探测器观察窗口,再打开光线追迹控制器,追迹所有探测器光线。这里,我们放置了两个探测器,分别在光线输出端口和光线聚焦位置。先看光纤输出端的光线分布,如图18-10所示为相干模式下,光纤输出端附近的光斑形状及光线密度分布情况,从图上看,分布不是很均匀,但大体还是可以看出光斑整体轮廓效果:;再切换到非相干模式下,如图18-11所示,我们看到这时光线分布严重不均匀,甚至光斑轮廓都看不到了,这显然已经和实际经验相去甚远了。133,S1l5宁,四了了4:1F315宁,H4,529,总92H,3屮DETEC T0R工MRGE: COHEEENT工RRFD工FNCED: YHG旺 AM BELTVERT SIST日正,屮日國翼的,题 H NILLLHETERXELS 500WX 591 H. TOTAL HITS =499993FHc:1,用92《 Matlab辅助激光光学分析与应用》作者出品Zemax激光光学设计实例应用—自学案例汇编图18-10探测器光线分析-光线输出端(相干模式)291625222三51292H1DETECTOR工HGE: INCOHERENT RR工HNE正囚,"HM工ET防.PIEs5EW5〗H.卫THT=曾們EF工RRR工RNCE40TE+004 HATTSCH 2TOTHL POWERi 9 9998E-00L HTT5图18-11探测器光线分析-光线输出端(非相干模式)121,5L,2272,55四DETE匚TDR工NRGE: COHERENT工 =EDLNCEND: HG BERM ELTWERY STSTEMTUE MAY正 ETECTOR 9. NSCG SLRFRCE正EW2@H山工TE,FE§5W5H,TfHT=2PEF TRRAOTFNCE i 12785E+00L ATTSCH"?OTAL POWER2.5占5E-2 MATTS图18-12探测器光线分析-聚焦光斑(相干模式)《 Matlab辅助激光光学分析与应用》作者出品Zemax激光光学设计实例应用—自学案例汇编r94:15屮714,72535,32555,123827E58 8317ETEGTUE工MRGE: INCOHEENT RRH工RNCELD: YAG BERM DELIVERY SYSTE1RCE 1SLZE 4I LX 21DE5 H MILLLHE TER PLNELS 59 5X 505 H. OTAL HTs =197978CE::60:m2TOTHL FILER图18-13探测器光线分析-聚焦光斑(非相干模式)再看另外一个探测器,光线经过透镜光学系统整形聚焦后的光斑形状和光线分布情况,相干模式和非相干模式分别如图18-12和18-13所示。同样,相干模式虽然分布也不均匀但基本还能看出光斑轮廓为以椭圆光斑;而非相干模式下,光线分别很不均匀,看上去光斑形状也不是椭圆形,而是一个变形了的菱形。于是,笔者怀疑光源的选择和设置可能不人合理。可能是由于光源本质还是一个点光源,即使通过光纤(圆柱体)后光线也没能有效匀化所致。那么,换一个光源类型,比如半导体光源 Source diode会不会更好一些。如图18-14所示,光源类型选择 Source diode,位置 z Postion设为-50.02,绘图光线数目Layout rays设为50,分析光线数目 Analysis Rays设为500000,发散角X- Di vergence、Y- DI vergence均设为12(匹配光纤数值孔径),其他参数默认即可。如此设置,获得的数值孔径NA差不多也为0.2的光源ε然后同样在光纤输出端、距离光纤端面0.5mm的位置放置一个探测器,检测输岀光线分布情况,探测器像素500,尺寸要比预测光斑尺寸略大一些(一般2倍即可)。更新3D光路结构图,放大观察光纤入射端和输出端的光线情况,分别如图18-15和18-16所示,可见都还比较正常,没有溢出光线,输出发散角也比较合理。《 Matlab辅助激光光学分析与应用》作者出品Zemax激光光学设计实例应用—自学案例汇编object TypeComment Position Material+ I ayout.*Analysi.Source diode0,U∠0object Type Astigmatismx-Diver ge.X-superGa.Y-Diverge.Y-superGasource D1 odel0.0D012.000.0112.0000.01图18-14导体光源参数设置图18-153D光路结构图-光纤前端图18-163D光路结构图-光纤输出端《 Matlab辅助激光光学分析与应用》作者出品Zemax激光光学设计实例应用—自学案例汇编311,忌HL428,总5732屮9,"F31之18,28187,1H6」5s.92712,3白占2,3日318H1JE TEG TOR工MRGE:Cu仨RENT工 CERO LHNGELD: YAG BERM DELIVERY SYSTE1灯T职R1, NSCE RFACE L江正区W翼四,HM工能防,PXL5E的日H.ILHT=8工RRRL工FNCE:3,1L8HE+2H^2TOTHL PERB,5551E-图18-17探测器光线分析-光线输出端(相干模式)H⑦13屮131忌3L7s叫sDETECTOR工MRGE:工 COHEZET工RRR囗工FCEHG BERM DELIVERY SYSTE正 TECTOR10. NSCG EURFACE LX,啦H工能TE,PX555H而HT=第83工 H:z:22SrCH+图18-18探测器光线分析-光线输出端(非相干模式)《 Matlab辅助激光光学分析与应用》作者出品
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