matlab系统的零极点分析精华

matlab系统的零极点分析精华
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实验四 连续时间系统复频域分析和离散时间系统z 域分析

二、 实验原理:

1. 拉氏变换和逆变换

原函数 ()()f t F s ? 象函数

记作:[()]()

L f t F s =→拉氏变换 1[()]()L F s f t -=→拉氏反变换

涉及函数:laplace,ilapace.

例如:

syms t;laplace(cos(2*t))

结果为:ans =s/(s^2+4)

syms s;ilaplace(1./(s+1))

结果为:ans = exp(-t)

2. 系统传递函数H(s)或H(z)。

12121212...()()()...m m m n n n

b s b s b B s H s A s a s a s a ----+++==+++ 112112...()()()...m m m n n n

b z b z b B z H z A z a z a z a --+--++++==+++ 其中,B 为分子多项式系数,A 为分母多项式系数。

涉及函数:freqz,freqs.

3. 系统零极点分布与稳定性的判定。

对于连续时间系统,系统极点位于s 域左半平面,系统稳定。 对于离散时间系统,系统极点位于z 域单位圆内部,系统稳定。 涉及函数:zplane.

三、 实验内容

1. 验证性实验

a) 系统零极点的求解和作图 已知2321()232

s H s s s s -=+++,使用zplane 函数作出系统零极点图并判断系统稳定性。

解:(1)系统零极点图

>> b=[1,0,-1];

>> a=[1,2,3,2];

>> zplane(b,a);

>> legend('零点','极点');

(2)判断系统稳定性

由系统零极点图可知该系统的极点位于左半平面,所以该系统稳定。

b)已知离散系统的H(z),求零极点图,并求解单位样值响应h(n)

和系统幅频响应。

解:b=[1,2,1]; a=[1,-0.5,-0.005,0.3];

subplot(311); zplane(b,a);

xlabel('零极点图');

num=[0,1,2,1];

den=[1,-0.5,-0.005,0.3];

h=impz(num,den);

subplot(312);

stem(h);

xlabel('单位样值响应');

[H,w]=freqz(num,den);

subplot(313);

plot(w/pi,abs(H));

xlabel('系统幅频响应');

2.设计性实验

a) 已知系统传递函数22()43

s H s s s +=++,用拉普拉斯变换法求解: ? 使用ilaplace 函数求系统单位冲激响应h(t)。

? 使用ilaplace 函数求系统阶跃响应(11()()g t L H s s -??=?????

) ? 求系统对输入为cos(20)()s U t u t =的零状态响应。

? (选做)已知系统函数()2

z H z z =-,绘制系统零极点图,判断系统稳定性,并求系统单位样值响应h(n).

提示:使用zplane 函数和iztrans 函数。

解:syms s t; Hs=(s+2)/(s^2+4*s+3);

Us=laplace(cos(20*t));

Vos=Hs*Us;

ht=ilaplace(Hs)

gt=ilaplace(Hs*1/s)

vt=ilaplace(Vos)

输出结果(分别为系统单位冲激响应、系统阶跃响应、零状态响应) ht =

exp(-2*t)*cosh(t)

gt =

2/3-1/6*exp(-3*t)-1/2*exp(-t)

vt =

-1/802*exp(-t)+806/164009*cos(20*t)+8100/164009*sin(20*t) -3/818*exp(-3*t)

选做:

b=[1];a=[1,-2];subplot(1,1,1);zplane(b,a);

legend('零点','极点');title('零极点图');

由上图可知该系统的极点位于单位圆外,所以该系统不稳定。

syms z n;Hz=z/(z-2);h=iztrans(Hz)

输出结果为:h = 2^n

四、实验总结

通过本次实验我学会了运用matlab求拉普拉斯变换及拉氏逆变换、求离散时间信号z变换和逆z变换、由连续时间系统和离散时间系统系统函数求频率响应、绘制零极点图并使用零极点图判断系统稳定性,感受到了使用matlab分析这些内容的简便,进一步掌握了matlab在信号与系统中的运用。

控制器极点配置方法

控制器极点配置方法 如果已知系统的模型或传递函数,通过引入某种控制器,使得闭环系统的极点可以移动到指定的位置,从而使系统的动态性能得到改善。这种方法称为极点配置法。 例6-12 有一控制系统如图6-38,其中,要求设计一个控制器,使系统稳定。 图6-38 解:(1)校正前,闭环系统的极点: > 0 因而控制系统不稳定。 (2)在控制对象前串联一个一阶惯性环节,c>0,则闭环系统极点: 显然,当,时,系统可以稳定。但此对参数c 的选择依赖于 a 、b 。因而,可 选择控制器,c 、d ,则有特征方程: 当,时,系统稳定。 本例由于原开环系统不稳定,因而不能通过简单的零极点相消方式进行控制器的设计,其原因在于控制器的参数在具体实现中无法那么准确,从而可能导致校正后的系统仍不稳定。 例6-13 已知一单位反馈控制系统的开环传递函数:

要求设计一串联校正装置Gc(s) ,使校正后系统的静态速度误差系统,闭环主导极点在 处。 解:首先,通过校正前系统的根轨迹可以发现,如图6-39所示,其主导极点为: 。 图6-39 为使主导极点向左偏移,宜采用超前校正装置。 (2)令超前校正装置,可采用待定系数法确定相关参数: 又

其中、、、为待定系数。 进一步可得: 即 将代入式子可以得到:,,,。进一步可得超前校正装置的传递函数: 校正后系统的根轨迹如图6-39所示。 该校正装置与例6-7中由超前装置获取的校正装置结果基本相同,说明结果是正确的。 在matlab中,亦有相应的命令可进行极点配置,主要有三个算法可实现极点配置算法:Bass-Gura算法、Ackermann 算法和鲁棒极点配置算法。这些算法均以状态空间进行表征,通过设定期望极点位置,获取状态反馈矩阵K。下面通过示例介绍其中的一种算法。 例6-14 考虑给定的系统,其状态方程模型如下:

系统函数的零极点分布决定时域特性

摘要 本文详细分析了系统函数零极点的分布与冲击响应时域特性之间的关系。首先论述了如何通过MATLAB软件绘制出系统函数的零极点分布图。然后根据系统函数极点的不同分布情况,通过MATLAB软件绘制出冲击响应的时域函数,通过对图像的观察和比较,得出了极点的类型决定时间函数的时间连续形式,极点在S平面的位置决定时间函数的波形特点。最后,在极点相同,但零点不同的情况下,通过比较时域函数的波形,得出零点分布与时域函数的对应关系,即零点分布的情况只影响到时域函数的幅度和相位。 关键词:系统函数的零极点;时域特性;MATLAB软件

目录 1课程设计目的 (1) 2实验原理 (1) 3实现过程 (1) 3.1MATLAB简介 (1) 3.2系统函数极点分布情况 (2) 3.2.1极点为单实根 (2) 3.2.2极点为共轭复根 (2) 3.2.3极点为重根 (2) 3.2.4用MATLAB绘制系统函数的零极点分布图 (2) 3.3系统函数的零极点分布与冲击响应时域特性的关系 (6) 3.3.1用MATLAB绘制冲击响应的时域函数 (6) 3.3.2极点的类型决定时间函数的时间连续形式 (19) 3.3.3极点在S平面的位置决定时间函数的波形特点 (19) 3.3.4零点分布与时域函数的对应关系 (19) 4设计体会 (23) 5参考文献 (24)

1 课程设计目的 1.掌握系统函数的零极点分布与系统冲激响应时域特性之间的关系。 2.学习MATLAB 软件知识及应用。 3.利用MATLAB 编程,完成相应的信号分析和处理。 2 实验原理 拉普拉斯变换将时域函数f(t)变换为s 域函数F(s);反之,拉普拉斯逆变换将F(s)变换为相应的f(t)。由于f(t)与F(s)之间存在一定的对应关系,故可以从函数F(s)的典型形式透视出f(t)的内在性质。当F(s)为有理函数时,其分子多项式和分母多项式皆可分解为因子形式,各项因子指明了F(s)零点和极点的位置,显然,从这些零点和极点的分布情况,便可确定原函数的性质。 设连续系统的系统函数为)(s H ,冲激响应为)(t h ,则 ?+∞ -=0)()(dt e t h s H st 显然,)(s H 必然包含了)(t h 的本质特性。 对于集中参数的LTI 连续系统,其系统函数可表示为关于s 的两个多项式之比,即 其中),,2,1(M j q j =为)(s H 的M 个零点,),,2,1(N i p i =为)(s H 的N 个极点。 3 实现过程 3.1 MATLAB 简介 MALAB 译于矩阵实验室(MATrix LABoratory ),是用来提供通往 LINPACK 和EISPACK 矩阵软件包接口的。后来,它渐渐发展成了通用科技计算、图视交互系统和程序语言。 MATLAB 的基本数据单位是矩阵。它的指令表达与数学、工程中常用的习惯形式十分相似。比如,矩阵方程Ax=b ,在MATLAB 中被写成A*x=b 。而若要通过A ,b 求x ,那么只要写x =A \b 即可,完全不需要对矩阵的乘法和求逆进行编程。因此,用MATLAB 解算问题要比用C 、Fortran 等语言简捷得多。 MATLAB 发展到现在,已经成为一个系列产品:MATLAB “主包”和各种可选的toolbox “工具包”。主包中有数百个核心内部函数。迄今所有的三十几个工具包又可分为两类:功能性工具包和学科性工具包。功能性工具包主要用来扩充MATLAB 的符号计 ∏∏1 1) -()-() () ()(N i i M j j p s q s C s A s B s H ====

绘制离散系统零极点图.

绘制离散系统零极点图:zplane() 滤波器 绘制离散系统零极点图:zplane() zplane(Z,P) 以单位圆为基准绘制零极点图,在图中以'o'表示零点,以'x'表示极点,如果存在重零极点,则在它们的右上方显示其数目。如果零极点是用矩阵来表示,在不同行内的零极点用不同的颜 色来表示。 zplane(B, A) 输入的是传递函数模型,则函数将首先调用root 函数以求出它们的零极点。 [H1, H2, H3]=zplane(Z,P) 函数返回图形对象的句柄。其中,H1返回的是零点线的句柄;H2返回的是极点线的句柄;H3返回的是轴和单位圆线条句柄。如果有重零极点,它还包括显示在其右上方 的文本句柄。 例:设计一个数字椭圆带阻滤波器,具体要求是:通带截止频率是 wp1=1500Hz,wp2=2500Hz,阻带截止频率是ws1=1000Hz,ws2=3000Hz,在通带内的最大衰减为0.5dB,在阻带内的最小衰减 为60dB 程序设计如下: wp1=1500; wp2=2500; ws1=1000; ws2=3000; Fs=100 00Hz; rp=0.5; rs=60; wp=[wp1,wp2]; ws=[ws1,ws2]; [n,wn]=ellipord(wp/(Fs/2), ws/(Fs/2), rp, rs); [num,den]=ellip(n, rp, rs, wn, 'stop'); [H, W]=freqz(num, den); figure; plot(W*Fs/(2*pi), abs(H)); grid; xlabel('频率/Hz'); ylabel('幅值'); figure; impz(num, den); figure; grpdelay(num, den); figure; zplane(num, den); FREQZ 是计算数字滤波器的频率响应的函数

极点配置直接自校正控制最小相位确定性系统Word文档

%极点配置直接自校正控制(最小相位确定性系统) 设被控对象为开环不稳定最小相位系统: ()2(1) 1.1(2)(3)0.5(4)y k y k y k u k u k --+-=-+- 期望传递函数分母多项式为: 112()1 1.32050.4966m A z z z ---=-+ 取遗忘因子=1,期望输出y r (k )为幅值为10的方波信号。 clear all;close all; a=[1 -2 1.1];b=[1 0.5];d=3; %对象参数 Am=[1 -1.3 0.5]; %期望闭环特征多项式 na=length(a)-1;nb=length(b)-1; nam=length(Am)-1; nf=nb+d-1;ng=na-1; %确定多项式A0 na0=2*na-nam-nb-1; %观测器最低阶次 A0=1; for i=1:na0 A0=conv(A0,[1 0.3-i*0.1]); %生成观测器 end AA=conv(A0,Am);naa=na0+nam;

nfg=max(naa,max(nf,ng)); %用于ufk, yuf更新 nr=na0; %R的阶次 L=400; uk=zeros(d+nb,1); ufk=zeros(d+nfg,1); %滤波输入的初值 yk=zeros(max(na,d),1); yfk=zeros(d+nfg,1); yrk=zeros(max(na,d),1); yr=10*[ones(L/4,1);-ones(L/4,1);ones(L/4,1);-ones(L/4+d,1)] ; %RELS初值设定 thetae_1=0.001*ones(nf+ng+2,1); P=10^6*eye(nf+ng+2); lambda=1; %遗忘因子 for k=1:L time(k)=k; y(k)=-a(2:na+1)*yk(1:na)+b*uk(d:d+nb); ufk(d)=-AA(2:naa+1)*ufk(d+1:d+naa)+uk(d); %滤波输入输出

自校正控制系统分析

自校正控制系统分析 摘要:本文介绍了自校正控制系统的基本结构,主要介绍了基于PID 结构的间接自校正控制系统的控制算法,并通过实例仿真结果,表明了自校正PID 控制不仅需要调整的参数少,而且还能够根据对象特性的变化在线修改这些参数,增强了控制器的自适应能力。 关键字:自校正控制系统;PID 控制;自适应能力 1 引言 自校正控制系统主要由参数估计器、控制器设计、控制器和被控对象4部分组成,如图1所示。该系统内环由被控对象和可调控制器组成,外环则由过程模型参数估计器和控制器参数计算器所组成,其任务是辨识过程参数再按选定的设计方法综合出控制器参数,用以修改内环的控制器。这类系统的特点是必须对过程或者被控对象进行在线辨识估计器,然后用对象参数估计值和事先规定的性能指标在线综合出调节器的控制参数,并根据此控制参数产生的控制作用对被控对象进行控制经过多次地辨识和综合调节参数可以使系统的性能指标趋于最优。 图1 自适应控制系统结构图 自适应控制算法对于复杂系统能够达到较好的控制精度跟踪速度以及稳定性,其实时性好,算法简单,易于实现。然而,在PID 控制中,一个至关重要的问题就是PID 参数的整定。典型的PID 参数整定方法是在获取被控对象数学模型的基础上,根据某一整定规则来确定参数。PID 参数整定的优劣,不但会影响到控制质量,而且会影响到控制系统的稳定性和鲁棒性。本文介绍了基于PID 结构的间接自校正控制。 2 基于PID 结构的间接自校正控制 自校正PID 控制算法的设计思想是: 以极点配置控制律为控制器基本形式,引入递推算法估计对象参数,并将估计结果按极点配置法进行控制器参数的设计。下面介绍自校正PID 控制器。 被控对象为 )()()()()(11k e k u z B z k y z A d +=--- (1) 式中,u(k),y(k)表示系统的输入和输出,e(k)为外部扰动,d ≥为纯延迟,且221111)(---++=z a z a z A ,21101)(---+???++=z b z b b z B b n 。 对系统(1)采用PID 控制,此时,对应的PID 控制器可表示为 )()()()()()(1111k y z R k y z R t u z F r ----= (2) ?=--)()(1 11z F z F (3) 过 程过程模型参数估计器 可调控制器 输出控制量输入 过程参数 控制器 参 数 控制器参数 计算器

控制系统的极点配置设计法

控制系统的极点配置设计法 一、极点配置原理 1.性能指标要求 2.极点选择区域 主导极点: n s t ζω 4 = ;当Δ=0.02时,。 n s t ζω 3 = 当Δ=0.05时,

3.其它极点配置原则 系统传递函数极点在s 平面上的分布如图(a )所示。极点s 3距虚轴距离不小于共轭复数极点s 1、s 2距虚轴距离的5倍,即n s s ξω5Re 5Re 13=≥(此处ξ,n ω对应于极点s 1、s 2) ;同时,极点s 1、s 2的附近不存在系统的零点。由以上条件可算出与极点s 3所对应的过渡过程分量的调整时间为 135 1 451s n s t t =?≤ ξω 式中1s t 是极点s 1、s 2所对应过渡过程的调整时间。 图(b )表示图(a )所示的单位阶跃响应函数的分量。由图可知,由共轭复数极点s 1、s 2确定的分量在该系统的单位阶跃响应函数中起主导作用,即主导极点。因为它衰减得最慢。其它远离虚轴的极点s 3、s 4、s 5 所对应的单位阶跃响应衰减较快,它们仅在极短时间内产生一定的影响。因此,对系统过渡过程进行近似分析时。可以忽略这些分量对系统过渡过程的影响。 n x o (t) (a ) (b ) 系统极点的位置与阶跃响应的关系

二、极点配置实例 磁悬浮轴承控制系统设计 1.1磁悬浮轴承系统工作原理 图1是一个主动控制的磁悬浮轴承系统原理图。主要由被悬浮转子、传感器、控制器和执行器(包括电磁铁和功率放大器)四大部分组成。设电磁铁绕组上的电流为I0,它对转子产生的吸力F和转子的重力mg相平衡,转子处于悬浮的平衡位置,这个位置称为参考位置。 (a)(b) 图1 磁悬浮轴承系统的工作原理 Fig.1 The magnetic suspension bearing system principle drawing 假设在参考位置上,转子受到一个向下的扰动,转子就会偏离其参考位置向下运动,此时传感器检测出转子偏离其参考位置的位移,控制器将这一位移信号变换成控制信号,功率放大器又将该控制信号变换成控制电流I0+i,控制电流由I0增加到I0+i,因此,电磁铁的吸力变大了,从而驱动转子返回到原来的平衡位置。反之,当转子受到一个向上的扰动并向上运动,此时控制器使得功率放大器的输出电流由I0,减小到I0-i,电磁铁的吸力变小了,转子也能返回到原来的平衡位置。因此,不论转子受到向上或向下的扰动,都能回到平衡状态。这就是主动磁轴承系统的工作原理。即传感器检测出转子偏移参考点的位移,作为控制器的微处理器将检测到的位移信号变换成控制信号,然后功率放大器将这一控制信号转换成控制电流,控制电流在执行磁铁中产生磁力从而使转子维持其悬浮位置不变。悬浮系统的刚

已知系统的开环零极点分布如图B41所示

B4.1 已知系统的开环零极点分布如图B4.1所示,试绘制各系统的概略根轨迹。 图B4.1控制系统的开环零极点分布图 B4.2 设系统的开环传递函数如下所示: 试绘制各系统的根轨迹。 B4.3 证明题B4.2各系统在复平面上的根轨迹均为一圆或圆弧,并求出它们的圆心和半径。 B4.4 已知系统的开环传递函数如下所示,试绘制各系统的根轨迹。 B4.5 设单位反馈系统的开环传递函数为 要求: (1)绘制系统的根轨迹; (2)确定系统的临界开环增益; (3)当系统的暂态响应为欠阻尼、临界阻尼或过阻尼时,试分别求其开环增益的取值范围。B4.6 已知单位反馈系统的开环传递函数为

若要求系统的性能满足σp≤5%,t s≤8(s),试求开环增益的取值范围。 B4.7 设系统的开环传递函数如下所示,其中a和b为可变参量,试绘制各系统的根轨迹: B4.8 设单位反馈系统的开环传递函数为 当微分时间常数T d可变时试绘制系统的根轨迹;并确定使复数极点的阻尼比为0.707的T d值。 B4.9 已知系统的特征方程如下所示,试绘制各系统的根轨迹: B4.10 设某复杂系统的开环传递函数为 试应用MATLAB: (1)绘制系统的根轨迹; (2)确定分离点的位置及对应的开环增益值; (3)确定使系统稳定时开环增益的取值范围,以及临界稳定时闭环零极点的分布。 B4.11 设某单位负反馈系统的开环传递函数为 安装时不慎将反馈的极性接反了,变成正反馈系统。试分别绘制负反馈系统和正反馈系统的根轨迹;并以系统的稳定性为例,分析说明反馈极性接反了的后果。 B4.12 图B3.32所示的某记录仪位置随动系统,其结构图重画在图B4.12上。如果在安装时出现以下差错:(1)把测速反馈的极性接反了;(2)测速反馈的极性是正确的,但把位置反馈的极性接反了,试问它们的后果如何?习题B3.22是用时域分析法来讨论的,现要求将它视为多回路系统,用根轨迹法来分析讨论。从B4.11和B4.12的求解中,您有何感想或体会?

双率系统极点配置自校正控制算法

邮局订阅号:82-946360元/年技术创新 软件时空 《PLC技术应用200例》 您的论文得到两院院士关注双率系统极点配置自校正控制算法 Self-TuningPolePlacementControlforDual-RateSystems (江南大学控制科学与工程研究中心)肖永松 丁锋 XIAOYong-songDINGFeng 摘要:针对控制输入频率是输出采样频率整数倍的双率系统,研究了极点配置自校正控制方法。由于双率采样数据系统存在未知的采样间输出(即损失输出),所以传统输入输出等周期单率系统极点配置自校正控制方法不适用于双率系统。为了解决这一困难,本文直接利用双率输入输出数据估算系统模型参数和采样间输出,进一步把估计的模型参数代入极点配置 方程,通过求解多项式Diophantine方程, 推导了被控系统控制律,给出了双率极点配置自校正控制算法。一个仿真例子说明双率系统极点配置算法的控制效果。 关键词:极点配置;自校正控制;双率系统;辨识;参数估计 中图分类号:TP273 文献标识码:AAbstract:Fordual-ratesystemswhoseoutputsamplingperiodisanintegermultipleoftheinputupdatingperiod,aself-tuningpole placementcontrolalgorithmisstudied.Becausethereexistunknownintersampleoutputsormissingoutputsinthedual-ratesystems,thetraditionalpoleplacementcontrolalgorithmsforsingle-ratesystemswithsameinputandoutputsamplingperiodsarenotsuitablefordual-ratesystems.Inordertosolvethisdifficulty,thispaperusestheavailabledual-rateinputandoutputdatatoestimatethesystemparametersandintersampleoutputs,andsubstitutestheparameterestimatesintothepoleplacementequations,andderivesthecontrollawsbytheDiophantineequations,andgivesthepoleplacementself-tuningcontrolalgorithms.Finally,Anumericalsimula-tionexampleisincluded. Keywords:Poleplacement;self-tuningcontrol;dual-ratesystem;identification;parameterestimation 文章编号:1008-0570(2008)07-3-0175-02 1引言 在化工过程控制中,主要是控制输出(例如测量气体的分子量等)需要通过实验室分析才能得到时,采样输出的频率要远比控制输入的更新频率来的慢。这种存在多个采样频率的系统就是所谓的多率采样数据系统,相对而言,传统的输入输出等周期采样系统称为单律系统。本文讨论采样输出间隔是输入刷新间隔整数倍的双率系统的极点配置自适应控制问题。自校正控制的设计思想是将未知参数的估计和控制器的设计分开独立进行,过程的未知参数用递推方法在线估计,用估计参数代替系统的真参数,进而设计控制器。将递推参数估计算法和极点配置的控制算法结合起来,就得到一种间接的自适应控制算法。本文将研究双率系统极点配置间接自适应控制算法。对双率系统的研究在上个世纪50年代早期开始提出,最近国内外的不少学者在这方面也做了许多的研究工作。 2问题陈述以及预备知识介绍 对于随机系统控制问题,若要采用自校正控制,则最简单有效的方法是应用最小方差控制策略。如果遇到非最小相位对象,则最小方差控制将产生不稳定,极点配置控制虽然不能获得输出最小方差调节,但是可以获得较好的动态响应和稳定性,所以不失为一个值得考虑的候选方案。考虑下列带迟延ARX模型描述的随机系统,(1) 其中d为对象延迟,参数多项式和 为前移算子z的n 次多项式: 并假定A(z)和B(z)为为互质多项式,其所有零点都在单位圆之内,{u(t)}和{y(t)}分别为控制输入和输出,{v(t)}是均值为零, 方差为σ2 的独立随机白噪声序列。这里讨论的双率控制系统如图1所示, 图1双率自校正控制系统 其中为系统的参考输入或系统的期望输出,控制器的输出u(t)即为被控系统的输入,为系统开环传递函数,y(qt)为被控系统的采样输出,其中q为大于1的整数。对于双率采样数据系统,可以得到的输入输出数据为 * 快速率的输入信号,以及* 慢速率的输出采样信号。由于硬件条件的限制,采样间输出信号y(qt+j),j=1,2,…,q-1无法得到。 在介绍双率极点配置自校正控制之前,先简要说明传统极 肖永松:硕士研究生基金项目:国家自然科学基金项目名称:一类非线性系统辨识建模理论与方法的研究(60574051) 175--

三个因果稳定系统的零点极点分布分别如图所示

三个因果稳定系统123(),(),()H z H z H z 的零点、极点分布分别如图所示。 三个系统的极点相同,120.9,0.9p p =-=。由图可见,1()H z 为最小相位系统,2()H z 为混合相位系统,3()H z 为最大相位系统。设图中0.5,/3r ?π==。试分别写出系统函数 123(),(),()H z H z H z 的数学表达式,并绘制其幅频特性、相频特性曲线、单位脉冲响应 123(),(),()h n h n h n 的波形图以及相应的累计能量曲线。由此验证最小相位系统的性质 %program %compute freqz z1=[0.5*exp((pi/3)*j),0.5*exp((pi/3)*j),0.5*exp((-pi/3)*j),0.5*exp((-pi /3)*j)]'; p1=[0.9,-0.9];

k1=1; [b1,a1]=zp2tf(z1,p1,k1); [H1,w1]=freqz(b1,a1,256,1); mag1=abs(H1); phs1=angle(H1); z2=[0.5*exp((pi/3)*j),0.5*exp((-pi/3)*j),2*exp((pi/3)*j),2*exp((-pi/3)* j)]'; p2=[0.9,-0.9]; k2=0.5^2; [b2,a2]=zp2tf(z2,p2,k2); [H2,w2]=freqz(b2,a2,256,1); mag2=abs(H2); phs2=angle(H2); for n=1:255 if (phs2(n+1)-phs2(n))>=6 for m=n+1:256 phs2(m)=-2*pi+phs2(m); end end end z3=[2*exp((pi/3)*j),2*exp((pi/3)*j),2*exp((-pi/3)*j),2*exp((-pi/3)*j)]' ; p3=[0.9,-0.9]; k3=0.5^4; [b3,a3]=zp2tf(z3,p3,k3); [H3,w3]=freqz(b3,a3,256,1); mag3=abs(H3); phs3=angle(H3); for n=1:255 if (phs3(n+1)-phs3(n))>=6 for m=n+1:256 phs3(m)=-2*pi+phs3(m); end end end %plot h1(n),h2(n),h3(n): subplot(231); impz(b1,a1,20);ylabel('h1(n)');xlabel('n'); subplot(232); impz(b2,a2,20);ylabel('h2(n)');xlabel('n'); subplot(233); impz(b3,a3,20);ylabel('h3(n)');xlabel('n'); %plot H(ejw): subplot(234); plot(w1,mag1);hold on; plot(w2,mag2);hold on; plot(w3,mag3); ylabel('|H(ejw)|');xlabel('w/2pi'); %plot phase subplot(235); plot(w1,phs1);hold on; plot(w2,phs2);hold on; plot(w3,phs3); ylabel('phase');xlabel('w/2pi');

连续系统零极点分布与频响特性的关系

连续系统零极点分布与频响特性的关系 班级:2014211202学号:2014210 请利用MATLAB 软件绘制下列因果系统的零极点图和频率响应特性曲线,并分析系统的滤波特性。 (1) H 1(s); 程序如下: close all b=[2];a=([12]); SYS=tf(b,a);pzplot(SYS);axis([-4,4-2,2]);figure; freqs(b,a); MATLAB 绘制的零、极点图和频率响应特性曲线如图所示。可知该系统具有低通滤波特性。 Real Axis (seconds -1 ) I m a g i n a r y A x i s (s e c o n d s -1) 10 10 10 Frequency (rad/s) P h a s e (d e g r e e s ) 10 10 10 10 10 10 Frequency (rad/s) M a g n i t u d e 零极点图 频率特性曲线图形

(2) H 2(s); 程序如下: close all b=[10];a=([12]);SYS=tf(b,a);pzplot(SYS);axis([-4,4-2,2]);figure;freqs(b,a); MATLAB 绘制的零、极点图和频率响应特性曲线如图所示。可知该系统具有高通滤波特性。 Real Axis (seconds -1) I m a g i n a r y A x i s (s e c o n d s -1) 10 10 10 10 Frequency (rad/s) P h a s e (d e g r e e s ) 10 10 10 10 10 1010100 Frequency (rad/s) M a g n i t u d e 零极点图 频率特性曲线图形

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