scipy.signal.

dimpulse#

scipy.signal.dimpulse(система, x0=None, t=None, n=None)[источник]#

Импульсная характеристика дискретной системы.

Параметры:

системаdlti | кортеж

Экземпляр класса LTI dlti или кортеж, описывающий систему. Количество элементов в кортеже определяет интерпретацию. Т.е.:

system: Экземпляр класса LTI dlti. Обратите внимание, что производные экземпляры, такие как экземпляры TransferFunction, ZerosPolesGain, или StateSpace, также допускаются.
(num, den, dt): Рациональный полином, как описано в TransferFunction. Коэффициенты полиномов должны быть указаны в порядке убывания степеней, например, z² + 3z + 5 должно быть представлено как [1, 3, 5].
(zeros, poles, gain, dt): Форма нулей, полюсов и коэффициента усиления, как описано в ZerosPolesGain.
(A, B, C, D, dt): Форма пространства состояний, как описано в StateSpace.

x0array_like, необязательный

Начальный вектор состояния. По умолчанию ноль.

tarray_like, необязательный

Временные точки. Вычисляются, если не заданы.

nint, необязательный

Количество временных точек для вычисления (если t не указан).

Возвращает:

toutndarray: Значения времени для вывода, как одномерный массив.
youtкортеж ndarray: Импульсная характеристика системы. Каждый элемент кортежа представляет выход системы на основе импульса в каждом входе.

Смотрите также

impulse, dstep, dlsim, cont2discrete

Примеры

>>> import numpy as np
>>> from scipy import signal
>>> import matplotlib.pyplot as plt
...
>>> dt = 1  # sampling interval is one => time unit is sample number
>>> bb, aa = signal.butter(3, 0.25, fs=1/dt)
>>> t, y = signal.dimpulse((bb, aa, dt), n=25)
...
>>> fig0, ax0 = plt.subplots()
>>> ax0.step(t, np.squeeze(y), '.-', where='post')
>>> ax0.set_title(r"Impulse Response of a $3^\text{rd}$ Order Butterworth Filter")
>>> ax0.set(xlabel='Sample number', ylabel='Amplitude')
>>> ax0.grid()
>>> plt.show()

../../_images/scipy-signal-dimpulse-1.png