标量衍射理论 —— 相干光场在自由空间中传播衍射的数值计算（FFT）

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创新点

本项目实现了更一般情况下的快速离散傅里叶变换（DFT），

$Y_q=\sum_{p=0}^{n-1}{X_p\mathrm{e}^{-\mathrm{i}2\pi kpq}},,\left( k\in \mathbb{R} \right)$

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进而实现了更方便易用的连续傅里叶变换（FT）积分数值计算算法。

该算法不用限制原函数与像函数的网格尺寸，实现了针对任意区域任意精度的目标像函数计算。

（详见myFFT1.m和myFFT2.m）

四种衍射积分形式

基尔霍夫衍射初步近似（简单离散积分）

$U\left( x,y \right) =\frac{1}{\mathrm{j}\lambda z}\iint_{-\infty}^{+\infty}{U_0\left( x_0,y_0 \right) \mathrm{e}^{\mathrm{j}k\sqrt{z^2+\left( x-x_0 \right) ^2+\left( y-y_0 \right) ^2}}\mathrm{d}x_0\mathrm{d}y_0}$

菲涅尔衍射（简单离散积分 or 快速傅里叶变换快速卷积）

$U\left( x,y \right) =\frac{\mathrm{e}^{\mathrm{j}kz}}{\mathrm{j}\lambda z}\iint_{-\infty}^{+\infty}{U_0\left( x_0,y_0 \right) \mathrm{e}^{\mathrm{j}k\frac{\left( x-x_0 \right) ^2+\left( y-y_0 \right) ^2}{2z}}\mathrm{d}x_0\mathrm{d}y_0}$

夫琅禾费衍射（简单离散积分 or 快速傅里叶变换快速卷积）

$U\left( x,y \right) =\frac{\mathrm{e}^{\mathrm{j}kz}}{\mathrm{j}\lambda z}e^{\mathrm{j}\frac{k}{2z}\left( x^2+y^2 \right)}\iint_{-\infty}^{+\infty}{U_0\left( x_0,y_0 \right) \mathrm{e}^{-\mathrm{j}\frac{k}{z}\left( x_0x+y_0y \right)}\mathrm{d}x_0\mathrm{d}y_0}$

角谱传播公式（快速傅里叶变换快速卷积）

$\left{ \begin{aligned} A_0\left( \xi ,\eta \right) &=\iint_{-\infty}^{+\infty}{U_0\left( x_0,y_0 \right) \mathrm{e}^{-\mathrm{j}2\pi \left( \xi x_0+\eta y_0 \right)}\mathrm{d}x_0\mathrm{d}y_0}\ A\left( \xi ,\eta \right) &=A_0\left( \xi _0,\eta <em>0 \right) e^{\mathrm{j}kz\sqrt{1-\left( \lambda \xi \right) ^2-\left( \lambda \eta \right) ^2}}\ U\left( x,y \right) &=\iint</em>{-\infty}^{+\infty}{A\left( \xi ,\eta \right) \mathrm{e}^{\mathrm{j}2\pi \left( \xi x+\eta y \right)}\mathrm{d}\xi \mathrm{d}\eta}\ \end{aligned} \right.$

两种积分运算方式

简单离散积分

时间复杂度 $O(N^2)$

快速傅里叶变换快速卷积

$\begin{cases} F\left( x \right)\ =\int_{-\infty}^{+\infty}{f\left( x_0 \right) \mathrm{e}^{-\mathrm{j}2\pi x_0x}\mathrm{d}x_0}\ =\frac{x_{\max}-x_{\min}}{m-1}\sum_{i=0}^{m-1}{f\left( \frac{x_{\max}-x_{\min}}{m-1}i+x_{\min} \right) \mathrm{e}^{-\mathrm{j}2\pi \left( \frac{x_{\max}-x_{\min}}{m-1}i+x_{\min} \right) \left( \frac{X_{\max}-X_{\min}}{M-1}I+X_{\min} \right)}}\ =A\sum_i^{m-1}{f\left( Ai+x_{\min} \right) \mathrm{e}^{-\mathrm{j}2\pi \left( BiI+Ci+DI+E \right)}}\ =A\left{ \sum_i^{m-1}{\left[ f\left( Ai+x_{\min} \right) \mathrm{e}^{-\mathrm{j}2\pi Ci} \right] \mathrm{e}^{-\mathrm{j}2\pi BiI}} \right} \mathrm{e}^{-\mathrm{j}2\pi \left( DI+E \right)}\ =...\ \end{cases}$

最后，一般情况下的离散傅里叶变换（DFT）计算如下：

$\begin{cases} Y_q=\sum_{p=0}^{n-1}{X_p\mathrm{e}^{-\mathrm{i}2\pi kpq}},,\left( k\in \mathbb{R} \right)\ =\sum_{p=0}^{n-1}{X_p\mathrm{e}^{\mathrm{i}\pi k\left[ \left( p-q \right) ^2-p^2-q^2 \right]}}\ =\left[ \sum_{p=0}^{n-1}{X_p\mathrm{e}^{-\mathrm{i}\pi kp^2}\mathrm{e}^{\mathrm{i}\pi k\left( p-q \right) ^2}} \right] \mathrm{e}^{-\mathrm{i}\pi kq^2}\ =\left( X_p\mathrm{e}^{-\mathrm{i}\pi kp^2}<em>\mathrm{e}^{\mathrm{i}\pi kp^2} \right) \mathrm{e}^{-\mathrm{i}\pi kq^2}\ =\mathscr{F} ^{-1}\left{ \mathscr{F} \left{ X_p\mathrm{e}^{-\mathrm{i}\pi kp^2}</em>\mathrm{e}^{\mathrm{i}\pi kp^2} \right} \right} \mathrm{e}^{-\mathrm{i}\pi kq^2}\ =\mathscr{F} ^{-1}\left{ \mathscr{F} \left{ X_p\mathrm{e}^{-\mathrm{i}\pi kp^2} \right} \mathscr{F} \left{ \mathrm{e}^{\mathrm{i}\pi kp^2} \right} \right} \mathrm{e}^{-\mathrm{i}\pi kq^2}\ \end{cases}$

时间复杂度 $Nlog(N)$ ，显著优于简单离散积分

代码请见 myFFT1.m 和 myFFT2.m