实例介绍
【实例简介】这个实例是一个用于模拟多层薄膜光学特性的程序，主要通过计算反射率和各层厚度来研究薄膜材料的光学行为。
【实例截图】
代码简介
-
初始化与参数设置 ：
- 使用clc,clear,close all清除工作区、命令窗口和图形窗口，确保运行环境干净。
- 加载两种材料（二氧化硅SiO2和氮化硅Si3N4）的光学常数数据。
- 设置迭代次数为50000次，每次迭代会随机生成一组薄膜结构并计算其反射率。
- 初始化存储结果的数组data，其中第一列存储反射率数据，第二列存储每层厚度。
-
薄膜结构生成 ：
- 薄膜由 10 层交替材料组成（偶数层为SiO2，奇数层为Si3N4）。
- 每层厚度随机生成，范围为 1 至 150 纳米（单位转换为米）。
-
传输矩阵法计算光学特性 ：
- 使用传输矩阵法（Transfer Matrix Method, TMM）计算多层薄膜的光学特性。
- 每层薄膜的传输矩阵通过函数transmission_TEmatrix计算，该函数基于材料的折射率、厚度、入射角和波长。
- 对所有波长逐一计算总传输矩阵，并通过边界条件推导出反射率和透射率。
-
反射率与透射率计算 ：
- 反射率R和透射率T_TE是在每个波长下通过传输矩阵公式计算得出。
- 反射率R表示光从薄膜表面反射的比例，透射率T_TE表示光穿透薄膜的比例。
-
结果存储 ：
- 每次迭代的结果（反射率R和各层厚度d）存储在data中，便于后续分析或优化。
-
循环模拟 ：
- 循环执行上述过程50000次，每次生成不同的薄膜结构并计算其光学特性。
代码用途
- 光学薄膜设计 ：通过随机生成不同厚度的薄膜结构，研究其对反射率的影响，可用于优化光学薄膜的设计。
- 材料性能评估 ：结合实际测量的光学常数数据（如SiO2和Si3N4），评估不同材料组合的光学性能。
- 机器学习数据生成 ：此代码可以生成大量反射率数据和对应的薄膜结构，为训练机器学习模型提供数据支持。
【核心代码】
传输矩阵学习版
├── Si3N4.mat
├── SiO2.mat
├── main.m
└── transmission_TEmatrix.m
0 directories, 4 files
好例子网口号：伸出你的我的手 — 分享！
小贴士
感谢您为本站写下的评论，您的评论对其它用户来说具有重要的参考价值，所以请认真填写。
- 类似“顶”、“沙发”之类没有营养的文字，对勤劳贡献的楼主来说是令人沮丧的反馈信息。
- 相信您也不想看到一排文字/表情墙，所以请不要反馈意义不大的重复字符，也请尽量不要纯表情的回复。
- 提问之前请再仔细看一遍楼主的说明，或许是您遗漏了。
- 请勿到处挖坑绊人、招贴广告。既占空间让人厌烦，又没人会搭理，于人于己都无利。
关于好例子网
本站旨在为广大IT学习爱好者提供一个非营利性互相学习交流分享平台。本站所有资源都可以被免费获取学习研究。本站资源来自网友分享，对搜索内容的合法性不具有预见性、识别性、控制性，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，平台无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、安全性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论平台是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二与二十三条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，点此联系我们。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
网友评论
我要评论