一套完整的MATLAB自适应光学系统仿真工具集，覆盖从大气湍流建模（atmosphere.m）、点源与扩展源模拟（source.m、sourceorama.m）、望远镜光学传递（telescope.m、telescoporama.m）到核心器件仿真：变形镜（deformableMirror.m）、促动器影响函数（influenceFunction.m）、哈特曼波前传感器（shackHartmann.m）、微透镜阵列处理（lensletArray.m、lensletProcessing.m）、斜率提取与线性MMSE波前重构（slopesLinearMMSE.m、linearMMSE.m）、Zernike多项式生成与统计分析（zernike.m、zernikeStats.m）、相位误差评估（phaseStats.m）等全流程功能。配套控制器设计（controller.m）、探测器响应（detector.m）、傅里叶域AO建模（fourierAdaptiveOptics.m）、金字塔传感器（pyramid.m）及FITS格式输出（fits_write.m）等扩展模块。所有脚本附带清晰注释，含教程文件oomaoTutorialSpie.m和使用说明文档（rsaaReport.cls），支持快速搭建教学级或研究级AO仿真平台。

OOMAO _面向对象的Matlab自适应光学，最初由https___github.com_rconan_OOMAO托管_OOMAO_ Object Oriented Matlab Adaptive Optics, orginaly hosted byhttps___github.com_rconan_OOMAO.zip

随机并行梯度下降算法是一种极具应用潜力的自适应光学系统控制算法,具有不依赖波前传感器直接对系统性能指标进行优化的特点。基于32单元变形镜、CCD成像器件等建立自适应光学系统随机并行梯度下降控制算法实验平台。考察算法增益系数和扰动幅度对校正效果和收敛速度的影响,验证随机并行梯度下降算法的基本原理。实验结果表明参量选取合适的情况下,随机并行梯度下降控制算法对静态或慢变化的畸变波前具有较好的校正能力。根据实验结果分析了影响随机并行梯度下降算法校正速度的主要因素。

自适应光学测量和校正软件

自适应光学快速迭代控制算法研究与实现，介绍了远场光斑尺寸，艾里斑等概念以及自适应光学的基础知识，在此基础上进行算法的设计以及优化

自适应光学扫描激光眼底成像系统研究是当前研究的一个热点。利用Badal系统、变形镜和夏克-哈特曼波前传感器设计了一种可调焦的自适应光学激光扫描眼底成像系统, 通过视标引导, 调节Badal系统中的透镜间距, 实现人眼低阶像差校正。根据系统调焦及工作原理, 分析了Badal系统最佳参数, 并对系统参数进行设计, 采用Zemax光学软件对系统进行仿真及优化。仿真结果表明, 设计的系统点列图光斑小于衍射极限, 各屈光度斯特列尔比值均大于0.8, 甚至低屈光度下的斯特列尔比可达0.95, 不同屈光度下各视场调制传递函数(MTF)曲线接近衍射极限, 正常人眼视网膜面上系统理论分辨率约为2.29 μm, 接近衍射极限分辨率(2.11 μm), 能够对-6~6 m-1屈光不正的人群实现眼底视网膜清晰成像。

分行法实现湍流相位屏，并计算相关参数。具体数值自行调整即可。

本书能容：第一章 光波前扰动理论；第二章 微弱光探测理论；第三章 光波前传感技术；第四章 波前重构理论与技术；第五章 光学移相技术 第六章 校正式自适应光学系统；第七章 解卷积处理在自适应光学系统中的应用；第八章 非线性光学相位共扼原理

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