基于自适应加权快速傅里叶变换的迭代算法提出用于远场平顶光束整形。 该算法继承Gerchberg-Saxton算法的投影优化思想，但是自适应快速傅里叶逆变换的远场幅度通过使用一种新颖的优化的自适应权重策略。 一，应用该方法对方形平顶强度分布光束整形的效果是作为示例进行讨论。 通过模拟的纯相分布此方法的100次迭代会集中93.89％的入射激光能量进入所需区域和均方根误差（RMSE） 量身定制的平顶强度分布的平均值是0.0094。 少于20次迭代该方法的集中度超过了90％的入射激光能量进入所需区域和量身定制的平顶强度分布图的RMSE 小于0.05。 然后，该方法在设计中的适用性形状或直径可变的平顶的相位分布光束整形得到了证明。

在时间和空间调制的傅里叶变换成像光谱仪推扫过程中在此过程中，光谱仪平台的运动状态可能会有所不同。 因此，从图像序列偏离使用高平台稳定性获得的理想干涉图。 恢复的目标光谱将无法反映真实的目标特征。 我们采用目标跟踪来获取目标位置在图像序列中通过建议的核回归，并使用相对偏差方法确定目标强度，以及使用非均匀快速傅立叶变换算法的频谱图恢复。 我们在模拟和实验获得的航拍图像上测试了我们的算法，并通过与准确的频谱图，证明了所提方法的有效性。

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量子光学经典教材，是量子计算的基础。物理概念清晰，推导简洁

Introduction to Fourier Optics 2nd-Goodman

USB2000采集 从连接到Raspberry Pi的Ocean Optics USB 2000采集光谱数据 ＃设置 必须使用对Raspberry Pi进行升级，以便导入正确的模块。 #Limitations仅与Python 2兼容（出于某些原因）

Since the 4e appeared, a fast evolution of the field has occurred. The 5e of this classic work provides an up-to-date account of the nonlinear phenomena occurring inside optical fibers, the basis of all our telecommunications infastructure as well as being used in the medical field. Reflecting the big developments in research, this new edition includes major new content: slow light effects, which offers a reduction in noise and power consumption and more ordered network traffic-stimulated Brillouin scattering; vectorial treatment of highly nonlinear fibers; and a brand new chapter on supercontinuum generation in optical fibers.

DBSCAN的时间复杂度 时间复杂度 DBSCAN算法要对每个数据对象进行邻域检查时间性能较低。 DBSCAN的基本时间复杂度是 O(n*找出ε-邻域中的点所需要的时间)。最坏情况下时间复杂度是O(n2) 在低维空间数据中,有一些数据结构如K-D树，使得可以有效的检索特定点给定距离内的所有点，时间复杂度可以降低到O(nlogn) *

Schleich W.P. Quantum optics in phase space (Wiley, 2001)(400dpi)(K)(T)(713s)_PEo_.djvu

PyFiberAmp简介 PyFiberAmp是用于稀土掺杂光纤放大器和光纤激光器的速率方程仿真库，部分基于Giles模型 。 使用PyFiberAmp，您可以模拟： 核心泵浦和双包层光纤放大器 简单的连续波，增益切换和Q切换光纤激光器 无限数量的泵，信号和ASE通道 拉曼频道数量有限 任意时间相关的光束，从连续波到纳秒脉冲 径向改变掺杂剂浓度和激发 自动计算的贝塞尔，高斯和高帽模式形状 其他好处包括： 内置绘图命令：轻松可视化结果 Python介面：方便后处理资料 C ++，Numba和Pythran后端：快速的时间动态仿真 开源：了解幕后情况 免费：根据需要在任意数量的计算机上安装 文档仍在进行中，可以在“。 有关实际示例，请参见上面的examples文件夹。 如果您有任何问题，评论或功能要求，请在GitHub上打开一个新期刊，或通过与我联系。 如果您发现PyFiberAmp在您