scipy.signal.

dfreqresp#

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

计算离散时间系统的频率响应。

参数:

系统 : dlti 类的一个实例或描述系统的元组。一个实例

以下给出了元组中元素的数量及其解释：

1 (dlti 的实例)

2 (分子, 分母, 时间间隔)

3 (零点, 极点, 增益, 采样时间)

4 (A, B, C, D, dt)

w类似数组, 可选

频率数组（以弧度/样本为单位）。此数组中的每个值都会计算幅度和相位数据。如果没有给出，将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 个频率在包含系统极点和零点影响的区间内对数间隔分布。

整个bool, 可选

通常，如果未给出 ‘w’，则频率从 0 计算到奈奎斯特频率，即每样本 π 弧度（单位圆的上半部分）。如果 whole 为 True，则计算从 0 到每样本 2π 弧度的频率。

返回:

注释

如果为 system 传入 (num, den)，则分子和分母的系数应以降幂顺序指定（例如，z^2 + 3z + 5 应表示为 [1, 3, 5]）。

Added in version 0.18.0.

示例

生成传递函数的奈奎斯特图

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

构建传递函数 \(H(z) = \frac{1}{z^2 + 2z + 3}\) ，采样时间为0.05秒：

>>> 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()