我有以下 scipy.lti 对象,它基本上是一个表示 LTI 系统的拉普拉斯变换的对象:
G_s = lti([1], [1, 2])
如何将这样的传递函数与另一个传递函数相乘,例如:
H_s = lti([2], [1, 2])
#I_s = G_s * H_s <---- How to multiply this properly?
我想我可以做
I_s = lti(np.polymul([1], [2]), np.polymul([1, 2], [1, 2]))
但是如果我想做什么呢:
#I_s = H_s / (1 + H_s) <---- Does not work since H_s is an lti object
有没有简单的方法可以用 scipy 做到这一点?
最佳答案
有趣的是,Scipy 似乎不提供该功能。另一种方法是将 LTI 系统转换为 Sympy 有理函数。 Sympy 允许您轻松扩展和取消多项式:
from IPython.display import display
from scipy import signal
import sympy as sy
sy.init_printing() # LaTeX like pretty printing for IPython
def lti_to_sympy(lsys, symplify=True):
""" Convert Scipy's LTI instance to Sympy expression """
s = sy.Symbol('s')
G = sy.Poly(lsys.num, s) / sy.Poly(lsys.den, s)
return sy.simplify(G) if symplify else G
def sympy_to_lti(xpr, s=sy.Symbol('s')):
""" Convert Sympy transfer function polynomial to Scipy LTI """
num, den = sy.simplify(xpr).as_numer_denom() # expressions
p_num_den = sy.poly(num, s), sy.poly(den, s) # polynomials
c_num_den = [sy.expand(p).all_coeffs() for p in p_num_den] # coefficients
l_num, l_den = [sy.lambdify((), c)() for c in c_num_den] # convert to floats
return signal.lti(l_num, l_den)
pG, pH, pGH, pIGH = sy.symbols("G, H, GH, IGH") # only needed for displaying
# Sample systems:
lti_G = signal.lti([1], [1, 2])
lti_H = signal.lti([2], [1, 0, 3])
# convert to Sympy:
Gs, Hs = lti_to_sympy(lti_G), lti_to_sympy(lti_H)
print("Converted LTI expressions:")
display(sy.Eq(pG, Gs))
display(sy.Eq(pH, Hs))
print("Multiplying Systems:")
GHs = sy.simplify(Gs*Hs).expand() # make sure polynomials are canceled and expanded
display(sy.Eq(pGH, GHs))
print("Closing the loop:")
IGHs = sy.simplify(GHs / (1+GHs)).expand()
display(sy.Eq(pIGH, IGHs))
print("Back to LTI:")
lti_IGH = sympy_to_lti(IGHs)
print(lti_IGH)
输出是:
关于python - 乘以 scipy.lti 传递函数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/35304245/
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