我对激光物理和信号处理有点陌生，我希望我在正确的地方问这个问题。我也为我不太好的英语感到抱歉。
我被要求研究由一个激光束产生的横向强度分布-源使用商业网络摄像头。我将网络摄像头传感器（不带任何镜头）放在源前面并拍摄快照。然后我为每个像素分配一个强度值，它只是红色通道中记录的值（）。如果我选择一行像素并将这样的值绘制为像素的函数，我应该期待一个高斯分布。然而，这不是我所观察到的。
在红色中，您可以看到数据的高斯拟合。实际数据以蓝色显示。我不能真正称其为良好的高斯形状，尽管它是某种钟形。
有趣的是，我在使光束通过单模光纤后也产生了图像，得到了类似的结果；这让我觉得问题出在传感器上。但是，我知道传感器引起的唯一修改是伽玛校正，据我所知，这意味着红色（或任何通道）值被提升到通常为，但这不应该改变实际的形状。提升到幂的高斯函数仍然是高斯函数，尽管它的参数不同。任何人都可以帮忙吗？
- 是什么导致了这样的形状？
- 会不会是因为激光源不能完美的单模？
- 或者可能是由于传感器？
“形状”没有什么特别的问题，但是您可以在传感器和数据处理方面做一些事情，以改进准确轮廓的提取。
由于光束的强度，您的“最大”问题将是网络摄像头传感器的饱和度。这明显是高斯曲线的峰值变平。在这个例子中有一点，但如果轴没有缩放，那么 50 附近的值看起来不像是饱和的......但是......
请确保网络摄像头上的“自动曝光控制”已关闭，然后手动设置曝光以实现最小失真（可能必须设置为最低设置）。这也会影响曲线的斜率，因为曝光控制将努力保持整个图像的对比度。
此外，您可能还需要一些“模拟”衰减。为此，请在相机前使用一个或多个中性密度滤镜。
最后，从这个配置文件中可以明显看出，它由整数组成，您正试图在其上拟合连续分布。这里可以做两件事来改进：第一，是拍摄一段视频，然后创建几百帧的配置文件的平均图像。这会给你一个更平滑的真实（) 号码配置文件，这将大大提高合身度。第二，仍然拍摄视频，但将光束轮廓生成为箱线图。这将使您有机会在几百（或更多）帧上准确地观察配置文件“做什么”。简而言之，箱线图将在一个视图中显示有关轮廓的每个像素的亮度值随时间分布的信息。然后，您可以在轮廓的均值（或中位数）上拟合高斯。
希望这可以帮助。
你确定这应该是高斯分布的吗？
撞击探测器的光子计数是我学习泊松分布自然发生的例子。
高-，但不够高（接近高斯分布）泊松分布实际上会具有比高斯分布更宽的钟形。
你的观察时间是多久？