scipy.signal.

dlsim#

scipy.signal.dlsim(система, u, t=None, x0=None)[источник]#

Смоделировать выход дискретной линейной 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.

uarray_like

Входной массив, описывающий вход на каждом временном шаге t (предполагается интерполяция между заданными временами). Если есть несколько входов, то каждый столбец массива ранга 2 представляет вход.

tarray_like, необязательный

Временные шаги, на которых определен вход. Если t если задано, оно должно быть той же длины, что и u, и конечное значение в t определяет количество шагов, возвращаемых в выводе.

x0array_like, необязательный

Начальные условия для вектора состояния (по умолчанию нулевые).

Возвращает:

toutndarray: Значения времени для вывода, как одномерный массив.
youtndarray: Системный отклик, как одномерный массив.
xoutndarray, необязательно: Эволюция во времени вектора состояния. Генерируется только если входные данные являются StateSpace система.

Смотрите также

lsim, dstep, dimpulse, cont2discrete

Примеры

Простая передаточная функция интегратора с дискретным временным шагом 1.0 может быть реализована как:

>>> import numpy as np
>>> from scipy import signal
>>> tf = ([1.0,], [1.0, -1.0], 1.0)
>>> t_in = [0.0, 1.0, 2.0, 3.0]
>>> u = np.asarray([0.0, 0.0, 1.0, 1.0])
>>> t_out, y = signal.dlsim(tf, u, t=t_in)
>>> y.T
array([[ 0.,  0.,  0.,  1.]])