hat jemand Erfahrung wie man mit zwei gesampleten Datensätzen ein Bodediagramm erstellt? Es gibt zwar die Funktion signal.bode() aber ich verstehe leider überhaupt nicht wie das funktionieren soll... Mein Versuch war der Folgende, allerdings ohne erfolg...
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from scipy import signal
exc = np.random.random_sample(3000,)
resp = np.random.random_sample(3000,)
sys = signal.lti(exc, [1/(3000*pi),resp])
f = logspace(0,1500,3000)
w = 2*pi*f
w, mag, phase = signal.bode(sys,w)
plt.plot(w,mag)Dafür muss ich eine Näherungsfunktion definieren... Googlen hat mir bisher nicht dabei geholfen, welche für ein bode plot sinnvoll ist...
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frf = FRF(sampling_freq=5000, exc=exc, resp=resp, exc_window='None', resp_type='d', resp_window='None')
x = frf.get_f_axis()
y = np.abs(frf.get_FRF())
def test(x, a, b,c):
return a * np.sin(b * x) + c
y_tofit = np.linspace(min(y),max(y),len(y))
init_vals = [1, 0, 1] # for [amp, cen, wid]
param, param_cov = curve_fit(test, y, y_tofit)
ans = (param[1]*(np.sin(param[2]*y)))
plt.plot(x, y, 'o', color ='red', label ="data")
plt.plot(x, ans, '--', color ='blue', label ="optimized data")
plt.title('FRF H1')
plt.legend()Besten Dank!
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