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Hallo Zusammen,

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)

Mein nächster Versuch war, fir frf funktion von pyFRF zu verwenden, was auch gut klappt. Hier habe ich allerdings das Problem dass ich die Antwort noch gerne "curve fitten" möchte.
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()

Hat hier evtl. schon jemand Erfahrung damit gemacht?

Besten Dank!
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Bode Plot mittels gesampleter Daten

Bode Plot mittels gesampleter Daten