scipy.signal.

freqresp#

scipy.signal.freqresp(system, w=None, n=10000)[source]#

计算连续时间系统的频率响应。

参数:

systemlti 类的实例或描述系统的元组。

以下内容给出了元组中的元素数和相应的解释

1 (lti 实例)

2 (num, den)

3 (zeros, poles, gain)

4 (A, B, C, D)

warray_like, 可选

频率数组（以弧度/秒为单位）。将为该数组中的每一个值计算幅度和相位数据。如果未给出，将计算一组合理的值。

nint, 可选

如果没有给出w，则要计算的频率点数。n 个频率以对数方式间隔在一个所选区间内，该区间包含系统极点和零点的相关信息。

返回:

备注

如果对 system 传入 (num, den)，则分子分母的系数都应按指数降序指定（例如，s^2 + 3s + 5 将表示为 [1, 3, 5]）。

示例

生成传递函数的尼奎斯特图

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

构建传递函数 \(H(s) = \frac{5}{(s-1)^3}\)

>>> s1 = signal.ZerosPolesGain([], [1, 1, 1], [5])

>>> w, H = signal.freqresp(s1)

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