最近在研究
MTF 的的底层计算逻辑，将一些心得体会及实现方式示例分享；
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Y 2" Unk\Y 1、MTF 计算的源头是 波象差数据，通过
光线追迹都可以很方便的得到， 这里我们就用 zemax 的原始 Wavefront map data, sampling 取 512 * 512；
_Eq,udCso 2、MTF 计算是在 PSF 的基础上进行傅里叶变换，得到频域的数据，所以先需要对 Wavefront 进行 傅里叶变换得到 PSF; 这里使用
Matlab 进行计算处理，同时附上 Zemax 的计算对比图：
<7ag=IgDy K;\f J2ag OPD_W= load(
'WF_data.TXT');
tg/!=g 0!:%Ge_ OPD_Cop = exp(1i*2*pi*OPD_W);
rO1N@kd/ psfW = fftshift(fft2(OPD_Cop));
Iz#jR2:yn vf?m6CMU ! 
XL1x8 IB nM8'="$ 
3、得到如上的 PSF Data 后，使用变换将 PSF 转到 频域，代码实现如下：
a[!:` o1U J<cY'?D MTF = abs(fftshift(fft2(PsfData)));
?LvxEQ- g MTFA = MTF./max(MTF,[],
'all');
% normalize 8j ky-r Y{4nBu r0'a-Mk; 4、对 MTF Map 从中心点开始，取水平和垂直两个方向的的数据，使用二维
曲线表示，就是我们经常看到的 MTF curve
j{ri]?p MTFT = interp1(frq,MTFA((Nn+1)/2,:),plotfrq,
'cubic');MTFS = interp1(frq,MTFA(:,(Nn+1)/2),plotfrq,
'cubic');
rXGa av9 FB~IO#E8W vBY?3p,0p 对比数据看，还是比较吻合的，以上示例大家参考；
