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幅频特性最新视觉报道_幅频曲线示意图(2024年11月全程跟踪)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

幅频特性

长安812考研，第五章攻略大家好，今天我们来聊聊长安大学812考研辅导中的自动控制原理第五章。这一章的内容真的是让人又爱又恨，特别是伯德图和奈奎斯特图的画法，简直让人头大。不过，别担心，我会尽量用通俗易懂的方式来讲，希望能帮到大家。伯德图和奈奎斯特图的基础知识 𐟓Š 首先，我们先来搞清楚什么是伯德图和奈奎斯特图。简单来说，伯德图是用来描述系统频率特性的图形，而奈奎斯特图则是用来分析系统稳定性的工具。这两种图的画法非常关键，也是考试的重点。低频段斜率的变化 𐟓‰ 在绘制伯德图时，我们需要注意低频段的斜率变化。一般来说，系统的低频段斜率为-20dB/dec（即每十年下降20分贝）。如果系统包含串联积分环节，那么斜率会变得更陡峭。比如，如果系统包含一个积分环节，那么斜率会变为-40dB/dec。交接频率的确定 𐟔 在绘制伯德图时，我们需要找到交接频率。这个频率是指系统对数幅频特性从一条渐近线过渡到另一条渐近线的频率。交接频率可以通过计算典型环节的交接频率来确定。比如在典型环节的交接频率外，对数幅频特性渐近线的斜率会发生变化，变化的情况取决于典型环节的类型。奈奎斯特图的绘制 𐟖𜯸 奈奎斯特图的绘制相对复杂一些。我们需要先画出系统的开环对数幅频特性，然后找出系统在复平面上的根轨迹。这个过程需要一些数学和物理知识，但只要掌握了方法，也不难。小结 𐟓 总的来说，自动控制原理第五章的内容虽然有点难，但只要我们掌握了基本概念和方法，还是能够轻松应对的。希望大家在备考过程中不要气馁，多花点时间和精力，相信付出总会有回报的！加油！𐟒ꊊ希望这篇辅导能帮到你们，如果有任何问题或者需要更多讲解的地方，欢迎留言讨论哦！

5164 【颠紫】求个会用ltspice做幅频相频特性曲线的朋友，大概15r可以商量，题目的解答我也做好了，只要软件作图就好[哇]麻烦带图

𐟓Š 幅频与相频特性曲线绘制指南 𐟌Ÿ 在信号与系统的考研路上，掌握幅频与相频特性曲线的绘制技巧至关重要。这不仅是对你系统频率响应理解的考验，还能展现你的绘图与数学运算能力。 𐟓ˆ 幅频特性曲线绘制步骤： 1️⃣ 确定系统函数：首先，你需要获取系统的传递函数H(s)，其中s=j€‚在绘制幅频特性时，我们专注于s的虚部𜌥𓨧’频率。 2️⃣ 转化为频率响应函数：将s替换为j𜌥𞗥ˆ𐩢‘率响应函数H(j=∣H(j∣ej∠H(j。这里，∣H(j∣即为我们所需的幅频特性。 3️⃣ 计算幅值：利用复数模的定义，计算∣H(j∣=Re(H(j)2+Im(H(j)2，其中Re和Im分别表示复数的实部和虚部。 4️⃣ 选择频率范围：根据题目要求或系统特性，选择合适的频率范围🛨ጨ€‚ 5️⃣ 绘制曲线：将不同频率﹥𚔧š„幅值∣H(j∣在坐标图上标出，并用平滑曲线连接各点，得到幅频特性曲线。 𐟓‰ 相频特性曲线绘制步骤： 1️⃣ 提取相位角：从频率响应函数H(j=∣H(j∣ej∠H(j中提取相位角∠H(j，这就是相频特性。 2️⃣ 计算相位角：通过多种方法计算相位角，如利用复数的三角形式或极坐标形式。常见的有tan(∠H(j)=Re(H(j)Im(H(j（注意排除分母为零的情况）。 3️⃣ 处理特殊情况：当Re(H(j)=0时，相位角为Ⱳ𜌥…𗤽“取决于Im(H(j)的正负。 4️⃣ 选择频率范围：根据题目要求或系统特性选择合适的频率范围€‚ 5️⃣ 绘制曲线：将不同频率﹥𚔧š„相位角∠H(j在坐标图上标出，并用平滑曲线连接各点，得到相频特性曲线。 𐟒ᠥ䍤𙠥𐏨𔴥㫯𜚊✅ 理解原理：掌握幅频与相频特性的物理意义和计算方法，理解其在系统分析中的应用。 ✅ 实践绘图：多做练习题，亲手绘制特性曲线，加深对知识点的理解和记忆。 ✅ 注意细节：在绘制曲线时，注意频率范围和刻度的选择，确保曲线的准确性和可读性。 ✅ 结合真题：结合历年真题进行练习，了解考试重点和难点，有针对性地进行复习。掌握了这些基本步骤，相信你在信号与系统考研中遇到幅频与相频特性曲线的绘制题时，定能游刃有余！加油！𐟒ꀀ

𐟓Š 幅频相频曲线绘制指南 𐟎“ 理论基础速览想要掌握信号的频域特性？幅频与相频特性曲线来帮你！𐟓ˆ 幅频曲线揭示信号各频率分量的幅度变化，而相频曲线则展示相位差异。𐟔 𐟖Œ️ 绘制步骤大揭秘 1️⃣ 准备阶段： - 确定信号类型：连续或离散信号？ - Fourier变换：将信号从时域转到频域，这是关键一步哦！ 2️⃣ 计算幅度与相位： - 幅度：通过取Fourier变换结果的模来得到。 - 相位：计算变换结果的相位角，通常以弧度为单位。 3️⃣ 绘制精美曲线： - 设定采样频率、采样点数等参数，确保频率向量的准确性。 - 使用绘图工具，如MATLAB的plot函数，分别绘制幅频和相频曲线。 - 幅频曲线：横轴频率，纵轴幅度。 - 相频曲线：同样横轴频率，纵轴相位。 - 标注与美化：添加标题、坐标轴标签，调整颜色、线型，让图表更美观！ ✨ 现在，你已经掌握了幅频与相频特性曲线的绘制方法，快去试试吧！

𐟓Š 幅频相频曲线绘制指南 𐟎ŸŒŸ 考研路上的信号与系统，幅频与相频特性曲线的绘制是必考知识点哦！别担心，跟着这个指南，轻松搞定！ 𐟔𙠥𙅩⑧‰𙦀禛𒧺🧻˜制步骤 𐟔𙊱️⃣ 确定系统函数：先拿到系统的传递函数H(s)，然后关注s的虚部𜌤𙟥𐱦˜﨧’频率。 2️⃣ 转化为频率响应函数：把s换成j𜌥𞗥ˆ𐈨j = ∣H(j∣ej∠H(j。这里的∣H(j∣就是我们要找的幅频特性啦！ 3️⃣ 计算幅值：用复数模的定义来算，∣H(j∣ = Re(H(j)Ⲡ+ Im(H(j)ⲣ€‚Re和Im分别代表复数的实部和虚部哦！ 4️⃣ 选择频率范围：根据题目要求或者系统特性来选合适的Œƒ围。 5️⃣ 绘制曲线：把不同频率﹥𚔧š„幅值∣H(j∣在坐标图上标出来，然后用平滑曲线连起来，就得到幅频特性曲线啦！ 𐟔𘠧›𘩢‘特性曲线绘制步骤 𐟔𘊱️⃣ 提取相位角：从频率响应函数H(j中提取相位角∠H(j，这就是相频特性。 2️⃣ 计算相位角：可以用复数的三角形式或极坐标形式来算，比如tan(∠H(j) = Re(H(j)/Im(H(j)。注意哦，要排除分母为零的情况。 3️⃣ 处理特殊情况：当Re(H(j) = 0时，相位角是Ⱳ𜌥…𗤽“要看Im(H(j)的正负啦！ 4️⃣ 选择频率范围：和幅频特性一样，根据题目要求或者系统特性来选合适的Œƒ围。 5️⃣ 绘制曲线：把不同频率﹥𚔧š„相位角∠H(j在坐标图上标出来，然后用平滑曲线连起来，就得到相频特性曲线啦！ 𐟒ᠥ䍤𙠥𐏨𔴥㫠𐟒ኢœ… 理解原理：要掌握幅频与相频特性的物理意义和计算方法，知道它们在系统分析中的应用哦！ ✅ 实践绘图：多做练习题，亲手绘制特性曲线，这样能更深入地理解和记忆知识点。 ✅ 注意细节：绘图时要注意频率范围和刻度的选择，确保曲线的准确性和可读性。 ✅ 结合真题：看看历年真题，了解考试重点和难点，有针对性地进行复习。掌握这些步骤后，面对考研的幅频与相频特性曲线绘制题，你就能游刃有余啦！加油哦！𐟒ꀀ

模拟滤波器设计指南：从基础到进阶 𐟓š 探索模拟滤波器的世界，首先要提到的是《测量电子电路设计-滤波器篇》这本书。远坂俊昭的这本书，深入浅出地讲解了电子电路的精髓，特别是滤波器的设计。每次翻阅这本书，都能回想起那些年在示波器前度过的时光，看着那个漂亮的6KHz正弦波，心中充满了回忆。 𐟔 模拟滤波器的分类方式有很多，但最主要的两种是按是否含有源器件来划分：无源滤波器：由电阻（R）、电容（C）、电感（L）组成，不含有源元件。它们成本低廉，只需简单的分离元器件。但缺点是对负载阻抗敏感。有源滤波器：主要由运放和R、C组成，通常不用电感。它们的优点是实现了输入和负载之间的阻抗隔离，使得滤波特性不易受负载影响。 𐟓Š 此外，按幅频或相频特性分类，也有多种类型，如巴特沃思、切比雪夫、贝塞尔、椭圆和勒让德滤波器等。每种类型的滤波器都有其特定的优缺点，适用于不同的场合。巴特沃思滤波器：通带特性平坦，但截止和相位特性一般，较为通用。切比雪夫滤波器：通带内有等波纹，截止特性好，但相位和群延时特性一般，适用于对衰减要求高的场合。贝塞尔滤波器：相位线性，相位失真小，但截止特性和频率选择性一般，适合音频应用。椭圆滤波器：通带和阻带内都有等波纹起伏，截止特性非常好，过渡带窄，但对器件要求严格。勒让德滤波器：介于巴特沃思和切比雪夫之间，有类似巴特沃思的通带平坦度和切比雪夫的截止特性，但相位群延迟特性略差。 𐟔砩™䤺†这些常见的滤波器类型，还有如Sallen-Key、多重反馈等结构，每种结构都有其独特的应用场景。 𐟌 最后，无论是模拟滤波器还是数字滤波器，稳定性都是一个需要考虑的重要因素。选择合适的滤波器类型，需要根据具体的应用需求来决定。在数字滤波器普及的今天，模拟滤波器依然在许多场合发挥着不可替代的作用。

𐟔璃串联电路稳态特性实验报告𐟓Š 𐟎葉ž验目标： 1️⃣ 观察RC串联电路的幅频和相频特性。 2️⃣ 学习使用双踪法和李萨如图形法来测量相位差。 𐟔쥮ž验过程：在实验中，我们通过调整电源的频率和电压，仔细观察了电路中电流和电压的变化。随着频率的变化，RC串联电路展现出不同的稳态特性。 𐟌Š当频率较低时，电容的容抗较大，电路中的电流主要由电阻决定。电流在电路中缓缓流动，如同一条宁静的溪流，稳定而平和。 𐟌꯸随着频率的逐渐升高，电容的容抗逐渐减小，电容开始发挥更大的作用。 𐟛 ️今天学会了使用信号发生器和示波器，感谢老师和同学的帮助，顺利完成了实验。需要更多锻炼自己的动手能力。实验报告供大家参考，欢迎批评指正！如果觉得有帮助，希望点一个免费的小关注和小红心哦！

上海电力大学校长访问电力企业 𐟓š 信号与系统已知系统输入输出关系表达式为r(t)=e(c+3u(t)+1)，该系统为非线性、时变、非因果系统。信号f(t)=sa(60t)+sa(140t)的奈奎斯特抽样频率为4280Hz。系统幅频特性IHGw)I和相频特性p(w)如下图所示，信号f(t)=cos(t)+2sin(4t)通过该系统时不产生失真。信号流图如下图所示，该系统所描述的系统函数为H(s)=1+2s-1+5s-2。已知某连续LT1系统的零极点分布图如下图所示，且h(0)=2，系统函数H(s)为1+2s-1+5s-2。已知信号f(n)=cos(2/14)，则信号x(n)的周期为21。下图所示电路中，电容和电感都具有非零起始状态，则该电路的复域模型为H(s)=1/(1+Xs)。采用时域抽取法基2FT算法计算N=32点DFT，需要计算复数加法次数为192次。已知信号x(n)长度为7,h(n)的长度为4，利用循环卷积求解二者的线性卷积，循环卷积的长度应该大于等于11。已知f(t)的波形如图所示，试画出f(-2t-3)的波形。已知高散信号象函数F(z)=2+5z+6z^2+2z^3，求该信号f(n)。某因果LTI连续系统的微分方程为dⲹ/dtⲽe(t)+3y，当激励信号和起始状态为下列情况时，计算零输入响应、零状态响应、自由响应、强迫响应各分量。 e(t)=u(1)，r(0-)=1，r(0-)=3； e(t)=2e-2u(t)，r(-)=2，r(-)=1。某因果LTI连续系统的微分方程为dⲹ/dtⲽe(t)+3y，求系统的零输入响应、零状态响应和完全响应。系统函数H(s)为H(s)=e^(-2s)/(1+3s)，判断系统稳定性。当c(t)=u(t)时，求该系统的零状态响应。已知f()的傅里叶变换为F(w)，求下列信号的傅里叶变换。 f(3t-2)e-12t； ft=Rw)。已知周期信号的波形如下图所示，周期为4，求其指数形式得里叶级数。已知f()的傅里叶变换为F(w)，求下列信号的傅里叶变换。 f(3t-2)e-12t； ft=Rw)。某因果离散系统的差分方程为y[n]+4y[n-1]-3y[n-2]=x[n]，当x[n]=u[n]时，计算零输入响应、零状态响应和完全响应。系统函数H(z)为H(z)=e^(-2z)/(1+3z)，判断系统稳定性。某LT1连续因果系统框图如下所示，其中H(S)=e^(S^2)，求该系统的系统函数H(S)；判断系统稳定性；当c(t)=u(t)时，求出该系统的零状态响应。

恒指日内交易心得：五年磨一剑 𐟔 专注是关键：不要被过多的品种所迷惑，少则得，多则惑。专注于你熟悉的品种，因为熟悉，所以了解，因为了解所以才能按照品种的特性去进行交易。时间久了，你会变得更加轻松。 𐟎Š“住核心机会：不要试图抓住所有的机会，只专注于自己固定的形态。没有这种形态出现就等待，有自己要的形态出现了，就果断出手。天天交易大概率都不会怎么盈利，很多交易者都喜欢做日内短线，做的周期越短，难度越大，越辛苦。 𐟓ˆ 基本面与技术面共振：基本面常常滞后，所以要结合当下的技术面。当技术面与基本面发生了同频共振的时候才去入场。比如说基本面应该是下跌，但是暂时从技术形态上看是上涨，我们就需要等待，等待什么时候技术面上也发生了下跌，这个时候就是与基本面发生了同频共振，再去入场会事半功倍，盈利的概率也会大幅增加。 𐟛 ️ 严格执行交易系统：如果没有一个合适的交易系统，就相当于一个大厦没有地基。技术是很重要的，心态也是很重要的。首先要学习研究一套交易系统，然后能够遵守系统去做交易。有很多交易者是有交易系统的，但是不能够严格执行，所以暂时还不能稳定盈利。 𐟌𑠧𜓦…⦈长，静心沉淀：财不入急门，用时间的力量去验证，而非重仓。如果你的交易系统是正向的，那经过了时间的积累就会慢慢的稳定盈利。如果你没有一套好的交易系统，长期看效果一定不理想。稳扎稳打，细水长流，方能够长久的成功。

𐟧 𐟒𛠨„‘电数据处理的图像分析之旅 𐟓Š 深入探索脑电数据处理的奇妙世界！从EEGLAB预处理开始，我们一步步揭示脑电信号的奥秘。𐟔 𐟓ˆ 首先，通过EEGLAB对脑电数据进行预处理，包括信号通道定位、滤波、重参考，以及剔除眼电伪迹等，确保数据的准确性和可靠性。 𐟌ˆ 接下来，我们进行频域分析，计算alpha、beta、theta、delta等频段的绝对能量或相对能量，可视化每个通道的频谱和功率谱地形图，让你对脑电信号的频率特性有更直观的了解。 ⏳ 时域分析也是不可或缺的一环，通过提取常见成分的潜伏期和幅值，我们可以更深入地理解脑电信号的时间特性。而且，我们还可以绘制地形图，让你对脑电信号的空间分布有更清晰的认识。 𐟎蠦—𖩢‘分析则为我们提供了更全面的视角，通过提取时频特征并可视化时频图，你可以同时观察到脑电信号的时间和频率变化。 𐟌 非线性分析则带你进入脑电信号的复杂世界。通过计算样本熵、近似熵、多尺度熵等指标，我们可以更深入地了解脑电信号的非线性特性。 𐟤 网络分析则揭示了脑电信号之间的相互关系。通过计算相干性、皮尔逊相关系数、锁相值、相位滞后指数等指标，我们可以更清晰地了解脑电信号的网络结构。 𐟓 源定位分析则帮助我们定位脑电信号的来源。通过成像和体素统计等方法，我们可以更准确地了解脑电信号的起源。 𐟒ᠦœ€后，我们还可以进行相关性分析、机器学习分类与回归任务等高级分析，让你对脑电数据有更深入的理解和应用。 ✨ 这一系列的脑电数据处理的图像分析方法，将带你走进脑电世界的神秘大门，探索人脑的无限可能！

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