1.Description 在一张图的两张子图内分别绘制“幅频曲线”和“相频曲线”,主要通过plt.semilogx()实现。 2.Function 函数名为 function_bodeplot(title, freq, gain, phase)。 importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['f
绘制波特图(Bode Plot)是控制系统和信号处理中常用的分析手段,它可以展示系统传递函数的幅值响应和相位响应随频率的变化。以下是如何使用Python绘制波特图的详细步骤: 导入必要的Python库: 为了绘制波特图,我们需要导入matplotlib和scipy库。matplotlib用于绘图,而scipy中的signal模块则提供了计算频率响应的工具。 python imp...
bode# Define the system transfer functionnum=[1]den=[1,2,1]G=TransferFunction(num,den)# Plot the open-loop Bode plotw_range=np.logspace(-2,2,1000)# 从 0.1 到 100,1000 个点w,mag,phase=bode(G,w=w_range)# python mag 已经是db了plt.figure()plt.subplot(2,1,1)plt.semilogx(w,mag...
plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(t, x1) plt.title("1kHz sin waveform") # 频域图 plt.subplot(2, 1, 2) f = np.arange(0,fs/2,fs/len(x1)) Y = np.fft.fft(x1)/len(x1)*2 plt.plot(f, abs(Y[:len(Y)//2])) plt.title('Frequency Spectrum of 1kHz sin Signal') plt.tight_...
在Python中绘制Bode图时,可以使用Matplotlib库来实现。Bode图是一种用于描述线性时不变系统频率响应的图形,通常由幅频特性曲线和相频特性曲线组成。 要绘制Bode图的边距,需要先计算系统的传递函数,然后使用信号处理工具包(如Scipy)来获取幅频特性和相频特性的数据。接下来,使用Matplotlib库来绘制幅频特性曲线和相频特性...
import matplotlib.pyplot as plt s1 = signal.lti([2.557e-9,1], [4.999e-15,1.268e-8, 1]) w, mag, phase = s1.bode() plt.figure() plt.semilogx(w, mag) # Bode magnitude plot plt.semilogx(w, phase) # Bode phase plot plt.show()...
matplotlib的plot函数接受一组X和Y坐标,还可以接受一个表示颜色和线型的字符串缩写:‘g–’,表示颜色是绿色green,线型是’–'虚线。也可以使用参数明确的指定。 线型图还可以加上一些标记(marker),来突出显示数据点的位置。标记也可以放在格式字符串中,但标记类型和线型必须放在颜色后面。
plt.suptitle("Bode Plot (Closed-Loop)", fnotallow=16) 1. 2. 3. 创建波德图 我们生成如下图: 简单波德图 波德图的创制旨在辅助工程师深入掌握系统对变化的响应特性,以及其在不同工况下的稳定性能。 此外,波德图亦能揭示系统的稳定状态及其安全裕度(safety margins)。
以下是我修改过的freqplot.py,在pycharm中按下ctrl+B追踪control.bode_plot()这个⽅法即可找到这个⽂件。 主要修改是增加了bode()的参数表,⽐原来的代码增加了⼀个legend变量,传⼊⼀个与sysList等长度的字符串列表作为图例的⽂字。 原理是新建了⼀个名为lineList的列表,保存循环中sysList的每⼀项...
plt.suptitle('Bode Plot') H_dB = 20 * np.log10(abs(H)) # Convert modulus of H to dB plt.plot(w, H_dB) plt.ylabel('Magnitude [dB]') plt.xlim(0, f_s / 2) plt.ylim(-80, 6) plt.axvline(f_c, color='red') plt.axhline(-3, linewidth=0.8, color='black', linestyle=...