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Améliorations / Corrections

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Description des améliorations :

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Module « scipy.signal »

Fonction freqresp - module scipy.signal

Signature de la fonction freqresp

def freqresp(system, w=None, n=10000) 

Description

help(scipy.signal.freqresp)

Calculate the frequency response of a continuous-time system.

Parameters
----------
system : an instance of the `lti` class or a tuple describing the system.
    The following gives the number of elements in the tuple and
    the interpretation:

        * 1 (instance of `lti`)
        * 2 (num, den)
        * 3 (zeros, poles, gain)
        * 4 (A, B, C, D)

w : array_like, optional
    Array of frequencies (in rad/s). Magnitude and phase data is
    calculated for every value in this array. If not given, a reasonable
    set will be calculated.
n : int, optional
    Number of frequency points to compute if `w` is not given. The `n`
    frequencies are logarithmically spaced in an interval chosen to
    include the influence of the poles and zeros of the system.

Returns
-------
w : 1D ndarray
    Frequency array [rad/s]
H : 1D ndarray
    Array of complex magnitude values

Notes
-----
If (num, den) is passed in for ``system``, coefficients for both the
numerator and denominator should be specified in descending exponent
order (e.g. ``s^2 + 3s + 5`` would be represented as ``[1, 3, 5]``).

Examples
--------
Generating the Nyquist plot of a transfer function

>>> from scipy import signal
>>> import matplotlib.pyplot as plt

Construct the transfer function :math:`H(s) = \frac{5}{(s-1)^3}`:

>>> s1 = signal.ZerosPolesGain([], [1, 1, 1], [5])

>>> w, H = signal.freqresp(s1)

>>> plt.figure()
>>> plt.plot(H.real, H.imag, "b")
>>> plt.plot(H.real, -H.imag, "r")
>>> plt.show()


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