在不使用matlab的情況下，可以選擇用python來實現自動控制理論有關係統打時域分析和頻率域分析等，安裝的package是python-control，在windows的控制檯(cmd)或者linux終端下輸入pip install control 即可，注意，如果同時安裝了2.7 和 3.x(3.4或者3.5或者3.6 版本，使用pip 命令打時候需要指定版本號，如pip2 install control 或者pip3.4 install control,當然，常用打科學計算用的package也要安裝，numpy,scipy,sympy,matplotlib,pandas 等。

下面是自己練習時寫的程式碼，寫在此作記錄和分享用，因為函式語法和matlab相差無幾，這裡就沒有寫太多的註釋了，有需要打話可以去python-control打官網檢視相關文件。

#!/usr/bin/env python2
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Nov 16 17:48:02 2016

@author: kindy
"""

from control import *
from scipy import signal as sgl
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

T=np.mgrid[0:8:0.02]
U1=T
U2=T**2


sys1 = tf([1],[0.5,1]) # 
sys2 = tf([2],[1,2,4]) # 

# Step Response
def step_resp():
 sout1,stime1 = step(sys1)
 sout2,stime2 = step(sys2)
 plt.plot(stime1,sout1,'b',linewidth=0.5)
 plt.plot(stime2,sout2,linewidth=0.5)
 plt.xlabel("Time")
 plt.ylabel("Amplitude")
 plt.title("Step Resopnse",fontsize=12)
 #plt.legend()
 plt.show()

# Impulse Response
def impulse_resp():

 iout1,itime1 = impulse(sys1)
 iout2,itime2 = impulse(sys2)
 plt.plot(itime1,iout1,'m',linewidth=0.8)
 plt.plot(itime2,iout2,'r',linewidth=0.8)
 plt.show()

#impulse_resp()

# 任意輸入訊號的輸出，lsim
def lsim_plot():
 yout1,Time1,xout1 = lsim(sys1,U1,T)
 yout2,Time2,xout2 = lsim(sys2,T)
 plt.plot(Time1,yout1,linewidth=0.7)
 plt.plot(Time2,yout2,linewidth=0.7)
 plt.show()

#lsim_plot()

# 波特圖
def bode_plot():
 bode(sys1)
 bode(sys2)

#bode_plot()

# Nyquist圖
def nyquist_plot():
 nyquist(sys1)
 nyquist(sys2)

#nyquist_plot() 


# 根軌跡
def root_locus():
 rlocus(sys1)
 rlocus(sys2)

root_locus()

下面是執行打一些結果圖：

以上這篇Python全面分析系統的時域特性和頻率域特性就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。