《基于matlab语言编程的系统s平面分析本科学位论文.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于matlab语言编程的系统s平面分析本科学位论文.doc（57页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、第一章、绪论11.1设计课题目的及意义11.2课题的社会和技术背景11.2.1社会背景11.2.2技术背景21.3实现的具体功能2第二章、课题基本概念和原理32.1系统S平面分析的基本理论32.1.1由系统函数零、极点分布决定时域特性32.1.2由系统函数零、极点分布决定频率特性42.2MATLAB与系统S平面分析的基本函数5第三章、系统设计和实现63.1采用的软件及开发平台63.2系统的详细设计63.2.1模块的功能具体实现63.2.2采用的方法和算法173.2.3主要技术问题193.2.4难题的解决方法193.3系统设计的亮点或创新点19第四章、总结与体会20参考文献21附录22第一章、绪
2、论1.1设计课题目的及意义1、学会应用MATLAB对实际问题进行仿真。2、熟练利用MATLAB语言编程对系统S平面分析。3、提高正确撰写报告的能力。4、掌握基本的文件检索和文献阅读方法。5、提高综合处理问题的能力，为学习后继课程打下基础。1.2课题的社会和技术背景1.2.1社会背景连续线性系统分析是其他非线性系统，离散系统的基础，具有十分重要的地位和作用，在工程上应用十分广泛，s域分析是信号与系统的一个重要组成部分。以傅里叶变换为基础的频域分析方法的优点在于：它给出的结果有着清楚的物理意义，但也有不足之处，傅里叶变换只能处理符合狄利克雷条件的信号，而有些信号是不满足绝对可积条件的，因而其信号的
3、分析受到限制。拉普拉斯变换是为简化计算而建立的实变量函数和复变量函数间的一种函数变换。对一个实变量函数作拉普拉斯变换，并在复数域中作各种运算，再将运算结果作拉普拉斯反变换来求得实数域中的相应结果，往往比直接在实数域中求出同样的结果在计算上容易得多。拉普拉斯变换的这种运算步骤对于求解线性微分方程尤为有效，它可把微分方程化为容易求解的代数方程来处理，从而使计算简化。在经典控制理论中，对控制系统的分析和综合，都是建立在拉普拉斯变换的基础上的。引入拉普拉斯变换的一个主要优点，是可采用传递函数代替微分方程来描述系统的特性。这就为采用直观和简便的图解方法来确定控制系统的整个特性。1.2.2技术背景MATL
4、AB（MATrix LABoratory）自1984年问世以来，历经了实践的检验、市场的筛选和时间的凝炼，它现在已经或正在成为广大科研技术人员、高校师生最常用和最可信赖的仿真软件。MATLAB的影响表现在两方面：一，传统分析方法、设计程式和教材内容在MATLAB平台上可以处理得更为简捷、精确，生动多彩。二，新的分析方法、设计程式和教材内容正在MATLAB的推动下不断地萌发。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连matlab开发工作界面接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。MATLAB
5、是一种科学计算软件，主要使用于矩阵运算级控制和信息处理领域的分析设计。它使用方便，输入简洁，运算高效，内容丰富，并且很容易由用户自行扩展。它是一种以矩阵运算为基础的交互书程序语言，专门针对科学、工程计算及绘图的需求。与其他计算机语言相比，其特点是简洁和智能化。1.3实现的具体功能（1）由系统函数零、极点分布决定时域特性当H(s)极点（一阶）中和的取值为，时，画出对应波形，并分析波形。（2）由系统函数零、极点分布决定频率特性若H(s)零极点分布如图1所示，讨论他们是何种类型的滤波器，画出其幅频特性曲线。图1系统零极点分布图第二章、课题基本概念和原理2.1系统S平面分析的基本理论2.1.1由系统函
6、数零、极点分布决定时域特性由于时域函数f(t)与s域F(s)之间存在一定的对应关系，故可以从函数F(s)的典型透视出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以分解为因子形式，各项因子指明了F(s)零点和极点的位置，从这些零点与极点的分布情况，便可确定原函数的性质。冲激响应h(t)与系统函数H(s)从时域和变换域两个方面表征了同一系统的本性。在s域分析中，借助系统函数在s平面零点与极点分布的研究，可以简明、直观地给出系统响应的许多规律。系统的时域、频域特性集中地以其系统函数的零、极点分布表现出来。H(s)极点分布与原函数的对应关系：图2几种典型的H(s)极点分布与
7、原函数的对应关系图若极点位于坐标原点，冲击响应为阶跃函数；若极点位于实轴，则冲击响应具有指数函数形式；虚轴上的共轭极点给出等幅震荡。落于s左半平面的共轭极点对应于衰减震荡；落于右半平面的共轭极点对应增幅震荡。2.1.2由系统函数零、极点分布决定频率特性所谓“频响特性”是指系统在正弦信号激励下稳态响应随频率的变化情况。H(s)和频响特性的关系：设系统函数，激励源，则系统的稳态响应： (2_1) (2_1)则其频响特性为： (2-3)在通信、控制以及电力系统中，一种重要的组成部件是滤波网络，而滤波网络的研究需要从它的频响特性入手分析。下面是几种常见的滤波器：图3滤波网络频响特性的特性与零极点的位置
8、有关，可根据H(s)零极图绘制系统的频响特性曲线。 (2-4)2.2MATLAB与系统S平面分析的基本函数（a）laplace拉普拉斯变换语法：Fs=laplace(ft)Fs=laplace(ft,t)Fs=laplace(ft,t,s)说明：Fs= laplace(ft)表示对ft函数关于默认自变量t做拉普拉斯变换。拉普拉斯变换完成了时域函数到频域函数的转换，默认结果是关于s的函数。Fs= laplace(ft,t)表示令ft为t的函数，拉普拉斯变换完成了时域函数到频域函数的转换，默认结果是关于s的函数。Fs= laplace(ft,t,s)表示ft是关于t的函数，而Fs是关于s的函数，此
9、式同样完成了时域函数到频域函数的转换。(b) ilaplace 拉普拉斯逆变换语法：ft= ilaplace(Fs)ft = ilaplace(Fs,s)ft = ilaplace(Fs,s,t)说明：ft= ilaplace(Fs)表示对Fs函数关于默认自变量s做拉普拉斯反变换。此式完成了频域函数到时域函数的转换，默认结果是关于t的函数。ft = ilaplace(Fs,s)表示令Fs为s的函数，拉普拉斯变换完成了频域函数到时域函数的转换，默认结果是关于s的函数。ft = ilaplace(Fs,s,t)表示Fs是关于s的函数，而ft是关于t的函数，此式同样完成了频域函数到时域函数的转换。第
10、三章、系统设计和实现3.1采用的软件及开发平台MATLAB7.0 计算机3.2系统的详细设计3.2.1模块的功能具体实现（1）由系统函数零、极点分布决定时域特性当H(s)极点（一阶）中和的取值为，时，画出对应于h(t)波形，并分析波形。H(s)的极点分布如图所示：0.60.020.040.3-0.02-0.04图4 H(s)的极点分布图保持=-0.04,，因H(s)的分母多项式之根构成极点，所以可写出H(s)的表达式：,k是系数，对于时域特性的研究无关紧要，可省略。应用MATLAB可画出相应的时域特性曲线：图5=-0.04,，时域特性曲线图保持=0,，可写出H(s)的表达式：,k是系数，可省略
11、。应用MATLAB可画出相应的时域特性曲线：图6=0,=0.6:-0.3:0，时域特性曲线图保持=0.04,，可写出H(s)的表达式：,k是系数，可省略，应用MATLAB可画出相应的时域特性曲线：图7=0.04,=0.6:-0.3:0，时域特性曲线图前三例都是保持不变，改变的情况下画出的特性曲线，现保持不变，改变，使得=0.6,=-0.04:0.02:0.04，则可写出H(s)的表达式如下所示,k是系数，可省略：,，,。应用MATLAB可画出相应的时域特性曲线：图8=-0.04:0.02:0.04,=0.6，时域特性曲线图保持=0,=-0.04:0.02:0.04，则可写出H(s)的表达式如下
12、所示,k是系数，可省略：,，,。应用MATLAB可画出相应的时域特性曲线：图9=-0.04:0.02:0.04,=0，时域特性曲线图波形分析：（一）若极点位于平面坐标的原点，则冲击响应就为阶跃函数。由图6的第三张图和图9的第三张图可以看出。（二）若极点位于s平面的实轴上，则冲击响应具有指数函数的形式。如图5的第三张图以及图7的第三张图，和图9，为0，极点位于实轴上，具有指数函数的形式。（三）若极点位于虚轴上，则冲击响应为等幅震荡。如图6所示，=0,极点位于虚轴上，三张图都给出了等幅震荡。（四）若极点位于左半平面，则冲击响应对应于衰减震荡。若极点位于右半平面，则冲击响应对应于增幅震荡。类比图5与
13、图7、以及图8、图9的第一、第二和第四、第五张图都可以看出极点位于左右半平面的衰减和增幅趋势。（五）在相同的情况下，即极点的实部相同的情况下，越大，则衰减或增幅的趋势越缓慢。在图5、图6、图7中内部的类比看出增减的快慢趋势。在相同的情况下，若越小，则则衰减或增幅的趋势越缓慢。（2）由系统函数零、极点分布决定频率特性若H(s)零极点分布如图10所示，讨论他们是何种类型的滤波器，画出其幅频特性曲线。图10系统零极点分布图在（a）图中，有两个极点,由式： （3-1）频率特性取决于零、极点的分布，既取决于和的位置，而上式中的K是是系数，对于频率特性的研究无关紧要，因此可以写出H(s)的表达式为： （3
14、-2）按照滤波的类型，可以把它们划分为低通、高通、带通、带阻等几种类型，根据幅频响应特性曲线与常见滤波网络的图形之间的比较，可以判断所属的滤波器的类型。应用MATLAB可画出相应的幅频特性曲线：图11幅频特性曲线1上图所示的幅频特性曲线反映的是低通滤波网络的幅频特性曲线，当小于截止角频率时，取得相对较大的数值，网络允许信号通过，在时，的数值相对较小，以致非常微弱，网络不允许通过，将这些信号滤除。所以上图所示的幅频特性曲线反映的是低通滤波网络的幅频特性曲线。(b)图中有两个极点分别为：，和一个零点：,可写出H(s)的表达式为：，应用MATLAB软件可画出相应的幅频特性曲线：图12幅频特性曲线2上
15、图所示的幅频特性曲线反映的是带通滤波网络的幅频特性曲线，当处于截止角频率与之间时，取得相对较大的数值，网络允许信号通过，在不处于其范围内时，的数值相对较小，以致非常微弱，网络不允许通过，将这些信号滤除。所以上图所示的幅频特性曲线反映的是带通滤波网络的幅频特性曲线。(c)图中有两个极点分别为：，和一个零点：,可写出H(s)的表达式为：，应用MATLAB软件可画出相应的幅频特性曲线：图13幅频特性曲线3上图所示的幅频特性曲线反映的是带通滤波网络的幅频特性曲线，当处于截止角频率与之间时，取得相对较大的数值，网络允许信号通过，在不处于其范围内时，的数值相对较小，以致非常微弱，网络不允许通过，将这些信号
16、滤除。所以上图所示的幅频特性曲线反映的是带通滤波网络的幅频特性曲线。(d)图中有两个极点分别为：，和一个零点：,可写出H(s)的表达式为：，应用MATLAB软件可画出相应的幅频特性曲线：图14幅频特性曲线4上图所示的幅频特性曲线反映的是带通滤波网络的幅频特性曲线，当处于截止角频率与之间时，取得相对较大的数值，网络允许信号通过，在不处于其范围内时，的数值相对较小，以致非常微弱，网络不允许通过，将这些信号滤除。所以上图所示的幅频特性曲线反映的是带通滤波网络的幅频特性曲线。(e)图中有两个极点：，两个零点：,可写出H(s)的表达式为：，应用MATLAB软件可画出相应的幅频特性曲线：图15幅频特性曲线
17、5上图所示的幅频特性曲线反映的是带阻滤波网络的幅频特性曲线，当不处于截止角频率与之间时，取得相对较大的数值，网络允许信号通过，在处于其范围内时，的数值相对较小，以致非常微弱，网络不允许通过，将这些信号滤除。所以上图所示的幅频特性曲线反映的是带阻滤波网络的幅频特性曲线。(f)图中有两个极点：，两个零点：,可写出H(s)的表达式为：，应用MATLAB软件可画出相应的幅频特性曲线：图16幅频特性曲线6上图所示的幅频特性曲线反映的是带通-带阻滤波网络的幅频特性曲线，当1时，大于截止角频率，取得相对较大的数值，网络允许信号通过。所以上图所示的幅频特性曲线反映的是带通-带阻滤波网络的幅频特性曲线。3.2.
18、2采用的方法和算法（1）由系统函数零、极点分布决定时域特性当H(s)极点（一阶）中和的取值为，时，画出对应于h(t)波形，并分析波形。方法：首先写出H（s）表达式，因H(s)的分母多项式之根构成极点，所以可写出H(s)的表达式，随后，应用MATLAB软件，用ilaplace拉普拉斯逆变换函数，把H(s)代换为h(t)，再利用plot函数，画出h(t)的图形。最后类比所画的图形进行波形分析。算法（举保持=0,为例）：h1t=ilaplace(h1) %拉普拉斯逆变换h1t =exp(-1/25*t)*(cos(3/5*t)+i*sin(3/5*t) h2t=ilaplace(h2)h2t =ex
19、p(-1/25*t)*(cos(3/10*t)+i*sin(3/10*t) h3t=ilaplace(h3)h3t =exp(-1/25*t) t=-50:0.1:50; %t的范围为-50，50，步长为0.1 h1t =exp(-1/25.*t).*(cos(3/5.*t)+i.*sin(3/5.*t); %把矩阵乘转换为数组乘 h2t =exp(-1/25.*t).*(cos(3/10.*t)+i.*sin(3/10.*t); h3t =exp(-1/25.*t); subplot(3,1,1),plot(t,h1t),title(sigma=-0.04,omega=0.6),xlabel
20、(sigma),ylabel(jomega)%运用subplot函数，创建子图，使结果容易类比。Warning: Imaginary parts of complex X and/or Y arguments ignored. subplot(3,1,2),plot(t,h2t),title(sigma=-0.04,omega=0.3),xlabel(sigma),ylabel(jomega)Warning: Imaginary parts of complex X and/or Y arguments ignored. subplot(3,1,3),plot(t,h3t),title(sig
21、ma=-0.04,omega=0),xlabel(sigma),ylabel(jomega)（2）由系统函数零、极点分布决定频率特性给出零极点分布图，讨论他们是何种类型的滤波器，画出其幅频特性曲线。方法：首先根据零极点分布图写出零极点，因H(s)的分母多项式之根构成极点，所以可写出H(s)的表达式，由此写出的表达式，应用MATLAB软件，用ilaplace拉普拉斯逆变换函数，把代换为，再利用plot函数，画出的图形。最后根据图形来判断属于何种类型的滤波器。算法（举图a为例）： s=0:0.1:5; %s的范围为-0，5，步长为0.1 H=1./(s.*i+1)+1./(s.*i+2); %列出
22、H的表达式 plot(s,H) %用plot函数画出图形Warning: Imaginary parts of complex X and/or Y arguments ignored. xlabel(omega) %标注x轴坐标 ylabel(|H(jomega)|) %标注x轴坐标 title(a 图幅频特性曲线) %标注图名3.2.3主要技术问题问题一：在分析由系统函数零、极点分布决定时域特性题目中，并不能很好的理解题目的含义，欠缺理论知识。问题二：MATLAB创建子图subplot函数的正确应用。问题三：波形分析。在分析由系统函数零、极点分布决定时域特性题目中，共画有19张小图（有重复
23、），如何在这么多的图中找出极点分布与原函数波形的对应关系。问题四：在由系统函数零、极点分布决定频率特性的题目中，如何写出的表达式。3.2.4难题的解决方法巩固信号与系统以及MATLAB的相关知识，把题目的含义理顺，整体把握设计的要求，运用控制变量法进类比，找出波形的规律。的表达式可由H(s)得出。3.3系统设计的亮点或创新点亮点一：拉普拉斯变换与MATLAB软件的结合使用，是问题得以简化。拉普拉斯变换是为简化计算而建立的实变量函数和复变量函数间的一种函数变换。而MATLAB软件特点是简洁和智能化。两个工具结合使用，避免了复杂的计算以及不够精确的手工画图。亮点二：创建子图，分析波形时进行横向与纵
24、向的类比。在设计由系统函数零、极点分布决定时域特性题目中，运用了创建子图的方法，并且控制变量的保持与改变，使所画出来的图对比更加鲜明，为分析波形的规律做好铺垫。第四章、总结与体会这次两个星期的MATLAB软件的学习及应用，转眼就过去了，在思考与探索中，我发觉每一天都是那么的短暂。在设计过程中，我们遇到了些许难题，克服难题的过程是一个痛苦与欢乐并存的过程。首先，通过设计研究，我对这些理论知识有了全新的认识，因为通过自学，可以找出自己想要理解的内容。我也发现，在设计之前，我们必须把理论知识打扎实，否则很难对题目进行整体的把握。这次的课程设计也提醒着我要在理论知识上花点功夫，为以后毕业论文撰写打下基
25、础，我也希望自己以后把这些知识运用到实践中去。在设计之前，我阅读了一些书籍来获得一定的感性知识，然后才有自己的想法和观点，这次的题目并不难，最大的困难是步骤多，考验的是耐心。通过设计研究，我还了解了运用MATLAB设计的基本步骤，也了解了MATLAB方便，简洁，高效的优点，掌握此软件定能为以后的学习打下了基础。在研究由系统函数零、极点分布决定时域特性的题目时，由于自己的粗心，导致坐标标错，辛苦画出的5张图全部得重新画，浪费大量的时间和精力。粗心的结果很残酷，在以后的学习生活中，我会记住这次的教训。在设计中，我也遇到了些许困难，例如，刚开始设计题目的意思理解错误，走入了一个很复杂的歪路，导致的结
26、果是不知道如何分析波形，停滞在那不知如何，经过同学的指点，才正确理解了题目的意思。这个教训也在告诉这我，不能钻牛角尖，抓紧某一点不放手，应该开拓思路，可以与同学讨论，也可以查阅相关书籍，从而得到灵感。此外，本次课程设计报告是按照毕业设计报告的要求来的，因此我抓住此次机会，对word的使用作了进一步的熟悉，学会了公式产生，目录的制作以及文档的排版等，如果在毕业设计时再去熟悉这些小细节，势必会花费较多的时间，所以在平时应该注意这些细节。总之，这次实训受益颇多，在以后的学习中，我会好好利用这次的学习经验，结合实际在专业领域内进行更深入的学习。参考文献1 郑君里(杨为理). 信号与系统M（第二版）上册
27、 北京：高等教育出版社，20092张志涌（杨祖樱）. MATLAB教程M 北京：北京航空航天大学出版社，20093徐金明（张孟喜、丁涛）. MATLAB实用教程M 北京：清华大学出版社，20094党宏社. 信号与系统实验（MATLAB版）M 西安：西安电子科技大学出版社，20075 刘会灯（朱飞）. 信号与系统:MATLAB综合实验M 北京：高等教育出版社，2008附录分析由系统函数零、极点分布决定时域特性的代码如下：=-0.04， syms t s; h1=1/(s+0.04-0.6*i); h2=1/(s+0.04-0.3*i); h3=1/(s+0.04); h1t=ilaplace(h
28、1)h1t =exp(-1/25*t)*(cos(3/5*t)+i*sin(3/5*t) h2t=ilaplace(h2)h2t =exp(-1/25*t)*(cos(3/10*t)+i*sin(3/10*t) h3t=ilaplace(h3)h3t =exp(-1/25*t) t=-50:0.1:50; h1t =exp(-1/25.*t).*(cos(3/5.*t)+i.*sin(3/5.*t); h2t =exp(-1/25.*t).*(cos(3/10.*t)+i.*sin(3/10.*t); h3t =exp(-1/25.*t); subplot(3,1,1),plot(t,h1t)
29、,title(sigma=-0.04,omega=0.6),xlabel(sigma),ylabel(jomega)Warning: Imaginary parts of complex X and/or Y arguments ignored. subplot(3,1,2),plot(t,h2t),title(sigma=-0.04,omega=0.3),xlabel(sigma),ylabel(jomega)Warning: Imaginary parts of complex X and/or Y arguments ignored. subplot(3,1,3),plot(t,h3t)
30、,title(sigma=-0.04,omega=0),xlabel(sigma),ylabel(jomega)=0， syms t s; h1=1/(s-0.6*i); h2=1/(s-0.3*i); h3=1/s; h1t=ilaplace(h1)h1t =cos(3/5*t)+i*sin(3/5*t) h2t=ilaplace(h2)h2t =cos(3/10*t)+i*sin(3/10*t) h3t=ilaplace(h3)h3t =1 t=-50:0.1:50; h1t =cos(3/5.*t)+i.*sin(3/5.*t); h2t =cos(3/10.*t)+i.*sin(3/1
31、0.*t); h3t =1; subplot(3,1,1),plot(t,h1t),title(sigma=0,omega=0.6),xlabel(sigma),ylabel(jomega)Warning: Imaginary parts of complex X and/or Y arguments ignored. subplot(3,1,2),plot(t,h2t),title(sigma=0,omega=0.3),xlabel(sigma),ylabel(jomega)Warning: Imaginary parts of complex X and/or Y arguments ig
32、nored. subplot(3,1,3),plot(t,h3t),title(sigma=,omega=0),xlabel(sigma),ylabel(jomega)=0.04， syms t s; h1=1/(s-0.04-0.6*i); h2=1/(s-0.04-0.3*i); h3=1/(s-0.04); h1t=ilaplace(h1)h1t =exp(1/25*t)*(cos(3/5*t)+i*sin(3/5*t) h2t=ilaplace(h2)h2t =exp(1/25*t)*(cos(3/10*t)+i*sin(3/10*t) h3t=ilaplace(h3)h3t =exp
33、(1/25*t) t=-50:0.1:50; h1t =exp(1/25.*t).*(cos(3/5.*t)+i.*sin(3/5.*t); h2t =exp(1/25.*t).*(cos(3/10.*t)+i.*sin(3/10.*t); h3t =exp(1/25*t); subplot(3,1,1),plot(t,h1t),title(sigma=0.04,omega=0.6),xlabel(sigma),ylabel(jomega)Warning: Imaginary parts of complex X and/or Y arguments ignored. subplot(3,1,
34、2),plot(t,h2t),title(sigma=0.04,omega=0.3),xlabel(sigma),ylabel(jomega)Warning: Imaginary parts of complex X and/or Y arguments ignored. subplot(3,1,3),plot(t,h3t),title(sigma=0.04,omega=0),xlabel(sigma),ylabel(jomega)=-0.04:0.02:0.04,=0.6 syms t s; h1=1/(s+0.04-0.6*i); h2=1/(s+0.02-0.6*i); h3=1/(s-
35、0.6*i); h4=1/(s-0.02-0.6*i); h5=1/(s-0.04-0.6*i); h1t=ilaplace(h1)h1t =exp(-1/25*t)*(cos(3/5*t)+i*sin(3/5*t) h2t=ilaplace(h2)h2t =exp(-1/50*t)*(cos(3/5*t)+i*sin(3/5*t) h3t=ilaplace(h3)h3t =cos(3/5*t)+i*sin(3/5*t) h4t=ilaplace(h4)h4t =exp(1/50*t)*(cos(3/5*t)+i*sin(3/5*t) h5t=ilaplace(h5)h5t =exp(1/25
36、*t)*(cos(3/5*t)+i*sin(3/5*t) t=-50:0.1:50; h1t =exp(-1/25.*t).*(cos(3/5.*t)+i.*sin(3/5.*t); h2t =exp(-1/50.*t).*(cos(3/5.*t)+i*sin(3/5.*t); h3t =cos(3/5.*t)+i.*sin(3/5*t); h4t =exp(1/50.*t).*(cos(3/5.*t)+i.*sin(3/5.*t); h5t =exp(1/25.*t).*(cos(3/5.*t)+i.*sin(3/5.*t); subplot(2,3,1),plot(t,h1t),title
37、(sigma=-0.04,omega=0.6),xlabel(sigma),ylabel(jomega)Warning: Imaginary parts of complex X and/or Y arguments ignored. subplot(2,3,2),plot(t,h2t),title(sigma=-0.02,omega=0.6),xlabel(sigma),ylabel(jomega)Warning: Imaginary parts of complex X and/or Y arguments ignored. subplot(2,3,3),plot(t,h3t),title
38、(sigma=0,omega=0.6),xlabel(sigma),ylabel(jomega)Warning: Imaginary parts of complex X and/or Y arguments ignored. subplot(2,3,4),plot(t,h4t),title(sigma=0.02,omega=0.6),xlabel(sigma),ylabel(jomega)Warning: Imaginary parts of complex X and/or Y arguments ignored. subplot(2,3,5),plot(t,h5t),title(sigm
39、a=0.04,omega=0.6),xlabel(sigma),ylabel(jomega)Warning: Imaginary parts of complex X and/or Y arguments ignored.=-0.04:0.02:0.04,=0 syms t s; h1=1/(s+0.04); h2=1/(s+0.02); h3=1/s; h4=1/(s-0.02); h5=1/(s-0.04); h1t=ilaplace(h1)h1t =exp(-1/25*t) h2t=ilaplace(h2)h2t =exp(-1/50*t) h3t=ilaplace(h3)h3t =1
40、h4t=ilaplace(h4)h4t =exp(1/50*t) h5t=ilaplace(h5)h5t =exp(1/25*t) t=-50:0.1:50; h1t =exp(-1/25.*t); h2t =exp(-1/50*t); h3t =1;h4t =exp(1/50*t); h5t =exp(1/25*t); subplot(2,3,1),plot(t,h1t),title(sigma=-0.04,omega=0),xlabel(sigma),ylabel(jomega) subplot(2,3,2),plot(t,h2t),title(sigma=-0.02,omega=0),x
41、label(sigma),ylabel(jomega) subplot(2,3,3),plot(t,h3t),title(sigma=0,omega=0),xlabel(sigma),ylabel(jomega) subplot(2,3,4),plot(t,h4t),title(sigma=0.02,omega=0),xlabel(sigma),ylabel(jomega) subplot(2,3,5),plot(t,h5t),title(sigma=0.04,omega=0),xlabel(sigma),ylabel(jomega)分析由系统函数零、极点分布决定频率特性代码如下：a图: s=
42、0:0.1:5; H=1./(s.*i+1)+1./(s.*i+2); plot(s,H)Warning: Imaginary parts of complex X and/or Y arguments ignored. xlabel(omega) ylabel(|H(jomega)|) title(a 图幅频特性曲线)b图: s=0:0.1:5; H=(i.*s)./(s.*i+1).*(s.*i+2); plot(s,H)Warning: Imaginary parts of complex X and/or Y arguments ignored. xlabel(omega) ylabel(|H(jomega)|) title(b 图幅频特性曲线)c图: s=0:0.1:5; H=(i.*s+1)./(s.*i+2).*(s.*i+3); plot(s,H)Warning: Imaginary parts of complex X and/or Y arguments ignored. xlabel(omega) ylabel(|H(jomega)|) title(c 图幅频特性曲线)d图: s=0:0.1:5; H=(i.*s)./(s.*i+1-i).*(s.*i+1+i); plot(s,H)Warning: Imaginary