scipy.signal.

lti#

class scipy.signal.lti(*system)[源代码][源代码]#

连续时间线性时不变系统基类。

参数:
*系统参数

lti 类可以用2、3或4个参数实例化。以下列出了参数的数量及其对应的连续时间子类：

每个参数可以是一个数组或一个序列。

属性:
dt

返回系统的采样时间，lti 系统返回 None。

poles

系统的极点。

zeros

系统的零点。

方法

bode([w, n])

计算连续时间系统的Bode幅值和相位数据。

freqresp([w, n])

计算连续时间系统的频率响应。

impulse([X0, T, N])

返回连续时间系统的脉冲响应。

output(U, T[, X0])

返回连续时间系统对输入 U 的响应。

step([X0, T, N])

返回连续时间系统的阶跃响应。

to_discrete(dt[, method, alpha])

返回当前系统的离散化版本。

参见

ZerosPolesGain, StateSpace, TransferFunction, dlti

注释

lti 实例并不直接存在。相反，lti 创建其子类之一的一个实例：StateSpace、TransferFunction 或 ZerosPolesGain。

如果为 *system 传递了 (分子, 分母)，则分子和分母的系数应按降幂顺序指定（例如，s^2 + 3s + 5 应表示为 [1, 3, 5]）。

更改不是当前系统表示直接部分的属性值（例如 StateSpace 系统的 zeros）是非常低效的，并且可能导致数值不准确。最好先转换为特定的系统表示。例如，在访问/更改零点、极点或增益之前，调用 sys = sys.to_zpk()。

示例

>>> from scipy import signal

>>> signal.lti(1, 2, 3, 4)
StateSpaceContinuous(
array([[1]]),
array([[2]]),
array([[3]]),
array([[4]]),
dt: None
)

构建传递函数 \(H(s) = \frac{5(s - 1)(s - 2)}{(s - 3)(s - 4)}\):

>>> signal.lti([1, 2], [3, 4], 5)
ZerosPolesGainContinuous(
array([1, 2]),
array([3, 4]),
5,
dt: None
)

构建传递函数 \(H(s) = \frac{3s + 4}{1s + 2}\)：

>>> signal.lti([3, 4], [1, 2])
TransferFunctionContinuous(
array([3., 4.]),
array([1., 2.]),
dt: None
)
On this page