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
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...
mag, phase, omega = ctrl.bode(closed_loop_sys) plt.show() 波特图可以帮助我们分析系统在不同频率下的增益和相位特性。 2. 尼科尔斯图 尼科尔斯图是另一种常用的频域分析工具。我们可以使用ctrl.nichols函数绘制系统的尼科尔斯图: ctrl.nichols(closed_loop_sys) plt.title('Nichols Plot') plt.grid(True) ...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportsignal# 定义低通滤波器的性质omega_n=1# 自然频率zeta=0.5# 阻尼比# 创建传递函数num=[omega_n**2]den=[1,2*zeta*omega_n,omega_n**2]system=signal.TransferFunction(num,den)# 生成频率响应w,mag,phase=signal.bode(system)# 绘制增益和相位图p...
H = tf(b, a, 1 / f_s); % Create a transfer function bode(H); % Show the Bode plot 请注意,MATLAB 截止频率为归一化至区间[0,1]的数字,因此我们必须在将其传递给butter函数之前除以\pi。 5.6 四阶低通巴特沃斯滤波器的Python实现 SciPy信号包中提供了一个类似的函数:butter。
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)。
bode(系统[,w,n]) tf2zpk(b,a)从线性滤波器的分子,分母表示中返回零极点增益(z,p,k)表示形式。 tf2sos(b,a [,配对])从传递函数表示中返回二阶部分 tf2ss(数字,巢穴)将函数转移到状态空间表示形式。 zpk2tf(z,p,k)从零和极返回多项式传递函数表示 ...
system = signal.TransferFunction(num, den) 计算系统的频率响应 w, mag, phase = signal.bode(system) 绘制系统的频率响应 plt.subplot(2, 1, 1) plt.semilogx(w, mag) plt.title('频率响应') plt.subplot(2, 1, 2) plt.semilogx(w, phase) ...
Given the transfer function G = 1/s^3 We should see a constant negative phase of -270°, which is confirmed in matlab However, both control.bode and control.matlab.bode give 90° instead of -270°. Although technically the same value, it do...
timeplot import _make_legend_labels 30 30 from .xferfcn import TransferFunction 31 31 32 32 __all__ = ['bode_plot', 'NyquistResponseData', 'nyquist_response', @@ -954,28 +954,7 @@ def gen_zero_centered_series(val_min, val_max, period): 954 954 else: 955 955 title = data[...