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光学光电与激光工程
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036-高阶高斯光束与模式分析
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《复杂光束模态分解与实验验证》
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本课程属于:036-高阶高斯光束与模式分析
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复杂光束模态分解与实验验证
📚 共计 30 章节
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01
绪论
光束模式分解的物理背景与工程意义
绪论
光束模式分解的物…
02
数学基础
希尔伯特空间与正交基函数
数学基础
希尔伯特空间
03
厄米-高斯模式
数学定义与物理图像
厄米
高斯模式
04
拉盖尔-高斯模式
数学定义与物理图像
拉盖尔
高斯模式
05
模式正交性
内积计算与正交性证明
模式正交性
内积计算
06
模式叠加原理
相干叠加与非相干叠加
模式叠加原理
相干叠加
07
光束质量因子M²
定义 · 测量与物理意义
光束质量因子M²
定义
08
强度矩分析法
一阶矩 · 二阶矩与光束宽度
强度矩分析法
一阶矩
09
模式分解的逆问题
从强度分布反演模式权重
模式分解的逆问题
从强度分布反演模…
10
最小二乘法拟合
线性模型与非线性模型
最小二乘法拟合
线性模型
11
奇异值分解(SVD)在模式分解中的应用。
奇异值分解(SVD)在模式分解中的应用 · 核心概念 · 实践要点
SVD
奇异值分解
12
主成分分析(PCA)与模式提取。
主成分分析(PCA)与模式提取 · 核心概念 · 实践要点
PCA
主成分分析
13
迭代相位恢复算法
Gerchberg-Saxton算法
迭代相位恢复算法
Gerchberg-Sa…
14
基于神经网络的模式分解
全连接网络设计
基于神经网络的模…
全连接网络设计
15
卷积神经网络(CNN)在模式识别中的应用。
卷积神经网络(CNN)在模式识别中的应用 · 核心概念 · 实践要点
CNN
卷积神经网络
16
自编码器用于无监督模式分解。
自编码器用于无监督模式分解 · 核心概念 · 实践要点
自编码器用于无监…
重点
17
物理信息神经网络(PINN)与模式分解。
物理信息神经网络(PINN)与模式分解 · 核心概念 · 实践要点
PINN
物理信息神经网络
18
空间光调制器(SLM)与模式生成。
空间光调制器(SLM)与模式生成 · 核心概念 · 实践要点
SLM
空间光调制器
19
数字全息术
记录与重建复杂光束
数字全息术
记录
20
计算鬼成像与模式分解。
计算鬼成像与模式分解 · 核心概念 · 实践要点
计算鬼成像
模式分解
21
光纤模式分解
少模光纤与多模光纤
光纤模式分解
少模光纤
22
涡旋光束的拓扑荷检测与分解。
涡旋光束的拓扑荷检测与分解 · 核心概念 · 实践要点
涡旋光束的拓扑荷…
分解
23
部分相干光的模式分解
相干模式表示
部分相干光的模式…
相干模式表示
24
脉冲激光的时空模式分解。
脉冲激光的时空模式分解 · 核心概念 · 实践要点
脉冲激光的时空模…
重点
25
大气湍流中的模式分解与自适应光学。
大气湍流中的模式分解与自适应光学 · 核心概念 · 实践要点
大气湍流
模式分解
26
模式分解的精度评估
残差分析与置信区间
模式分解的精度评…
残差分析
27
计算效率优化
快速算法与并行计算
计算效率优化
快速算法
28
开源工具与库
Python实现模式分解
开源工具
Python
29
实验案例
从测量数据到模式权重
实验案例
从测量数据到模式…
30
前沿进展与未来方向
量子模式分解与AI融合
前沿进展
未来方向
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