import numpy as np # Pour np.logspace
# Ceci est un filtre passe-bas donc potentiellement intégrateur à HF
num = [1] # Polynôme au numérateur (-> 1 )
# Polynôme au dénominateur (-> 0.01*jw + 0.999)
den = [0.01, 0.999]
# L'intervalle de fréquences considéré (échelle log)
f = np.logspace(-1, 4, num=200)
s1 = signal.lti(num, den) # La fonction de transfert
f, GdB, phase = signal.bode(s1, f) # Fabrication automatique des données
from bode import diag_bode # Pour générer le diagramme de Bode
# Appel effectif à la fonction dédiée.
diag_bode(f, GdB, phase, 'PNG/S11_integrateur.png')
# Ceci est un filtre passe-bande du second ordre (intégrateur à HF)
num2 = [0.01, 0] # Numérateur (-> 0.01*jw )
# Dénominateur (-> 0.01*(jw)**2 + 0.01*jw + 1)
den2 = [10**-2, 0.01, 1]
f = np.logspace(-1, 4, num=200) # Intervalle de fréquences en échelle log
s2 = signal.lti(num2, den2) # Fonction de transfert
f, GdB, phase = signal.bode(s2, f) # Fabrication des données
diag_bode(f, GdB, phase, 'PNG/S11_integrateur2.png') # et du diagramme
os.system("pause")
# coding: utf8 # Sauf mention explicite du contraire par la suite, ce travail a été fait par # Jean-Julien Fleck, professeur de physique/IPT en PCSI1 au lycée Kléber. # Vous êtes libres de le réutiliser et de le modifier selon vos besoins. ''' Un filtre "bizarre" dont il faut trouver la fonction de transfert sachant qu'il est du premier ordre. ''' from scipy import signal # Pour lti et bode import numpy as np # Pour l'échantillonnage num = [0.001, 10.1] # Numérateur (-> 0.001*jw + 10.1) den = [0.0101, 1] # Dénominateur (-> 0.0101*jw + 1 ) # Extraction des données f = np.logspace(0, 6, num=200) s1 = signal.lti(num, den) f, GdB, phase = signal.bode(s1, f) # Et préparation du diagramme from bode import diag_bode diag_bode(f, GdB, phase, 'PNG/S11_filtre_bizarre.png')
from scipy import signal # Pour les fonctions 'lti' et 'bode' import numpy as np # Pour np.logspace # Ceci est un filtre passe-bas donc potentiellement intégrateur à HF num = [1] # Polynôme au numérateur (-> 1 ) den = [0.01,0.999] # Polynôme au dénominateur (-> 0.01*jw + 0.999) f = np.logspace(-1,4,num=200) # L'intervalle de fréquences considéré (échelle log) s1 = signal.lti(num,den) # La fonction de transfert f,GdB,phase = signal.bode(s1,f) # Fabrication automatique des données from bode import diag_bode # Pour générer le diagramme de Bode # Appel effectif à la fonction dédiée. diag_bode(f,GdB,phase,'PNG/S11_integrateur.png') # Ceci est un filtre passe-bande du second ordre (intégrateur à HF) num2 = [0.01,0] # Numérateur (-> 0.01*jw ) den2 = [10**-2,0.01,1] # Dénominateur (-> 0.01*(jw)**2 + 0.01*jw + 1) f = np.logspace(-1,4,num=200) # Intervalle de fréquences en échelle log s2 = signal.lti(num2,den2) # Fonction de transfert f,GdB,phase = signal.bode(s2,f) # Fabrication des données diag_bode(f,GdB,phase,'PNG/S11_integrateur2.png') # et du diagramme
# # recode l1..utf8 monfichier.py # # Il faudra alors modifier la première ligne en # coding: utf8 # pour que Python s'y retrouve. ''' Un filtre "bizarre" dont il faut trouver la fonction de transfert sachant qu'il est du premier ordre. ''' from scipy import signal # Pour lti et bode import numpy as np # Pour l'échantillonnage num = [0.001,10.1] # Numérateur (-> 0.001*jw + 10.1) den = [0.0101,1] # Dénominateur (-> 0.0101*jw + 1 ) # Extraction des données f = np.logspace(0,6,num=200) s1 = signal.lti(num,den) f, GdB, phase = signal.bode(s1,f) # Et préparation du diagramme from bode import diag_bode diag_bode(f,GdB,phase,'PNG/S11_filtre_bizarre.png')
