scipy.signal.

dfreqresp#

scipy.signal.dfreqresp(system, w=None, n=10000, whole=False)[源代码]#

计算离散时间系统的频率响应。

参数:

systemdlti 类的实例或描述系统的元组。

以下给出了元组中元素的数量和解释

1（dlti的实例）

2（分子，分母，dt）

3（零点，极点，增益，dt）

4（A，B，C，D，dt）

warray_like，可选

频率数组（单位为弧度/样本）。针对此数组中的每个值计算幅度和相位数据。如果未给出，则会计算一个合理的集合。

nint，可选

如果未给出 w，则计算的频率点数。n 个频率在对数间隔中分布，该间隔被选择为包括系统极点和零点的影响。

wholebool，可选

通常，如果未给出“w”，则频率计算范围为 0 到奈奎斯特频率，pi 弧度/样本（单位圆的上半部分）。如果 whole 为 True，则计算范围为 0 到 2*pi 弧度/样本的频率。

返回:

说明

如果为 system 传入 (num, den)，则应按降幂顺序指定分子和分母的系数（例如，z^2 + 3z + 5 将表示为 [1, 3, 5]）。

在 0.18.0 版本中添加。

示例

生成传递函数的奈奎斯特图

>>> from scipy import signal
>>> import matplotlib.pyplot as plt

构造采样时间为 0.05 秒的传递函数 \(H(z) = \frac{1}{z^2 + 2z + 3}\)

>>> sys = signal.TransferFunction([1], [1, 2, 3], dt=0.05)

>>> w, H = signal.dfreqresp(sys)

>>> plt.figure()
>>> plt.plot(H.real, H.imag, "b")
>>> plt.plot(H.real, -H.imag, "r")
>>> plt.show()