Introduction to Bode Plot 波特图入门

Introduction to Bode Plot


神马东东是波特图?

                 A Bode plot /ˈboʊdi/ is a graph of the transfer function of a linear, time-invariant system versusfrequency, plotted with a log-frequency axis, to show the system's frequency response. It is usually a combination of a Bode magnitude plot, expressing the magnitude of the frequency response gain, and aBode phase plot, expressing the frequency response phase shift.


            看完了估计也不知道(但是还是看看比较好^_^),文字毕竟很抽象。我从听这名词听了两年了吧。。。也不知道是个啥东西,一直没死磕这家伙。今天变成拦路虎,非杀不可!


首先讲讲线性系统

。。。扯线性系统其实我又想推荐一本书,本来是因为傅立叶变换和DSP找到这本书的,感觉将的非常好

《The scientist and engineer guide to DSP》

国内没有出版,有PDF看已经很不错了。 Internet make our life better.





LTI : linear time-invariant (system) 线性时不变系统


感觉好屌的名字。。。表怕,只是这个系统具有的特性都写在它脸上了,线性,时不变。

线性:线性系统是一数学模型,是指用线性运算子组成的系统

时不变:时不变系统是输出不会直接随着时间变化的系统。

下图的123456都把系统能够做的运算都列出来了。





Introduction to Bode Plot 波特图入门_第1张图片



LTI这样的系统有个非常好的性质,就是你一个信号输入,可能改变它的幅值和相角,但是它的频率是不会改变的





对于这样的系统,下面给出一个简单的demo

系统输入是一个正弦函数Input = sin(0.5*t), 角频率是0.5rad/s,幅值是1

系统是一个比例环节倍增2和一个积分环节求和作为输出


Introduction to Bode Plot 波特图入门_第2张图片


            输出这个时候就是Output = 2sin(0.5*t) - 2cos(0.5*t);

            这个时候利用三角函数的性质,合并这两项为2.83sin(0.5t-0.785)


很明显,频率没有变 ,角频率还是0.5,改变的是幅值和相角


It‘s time to talk about the "dB"


           几乎现在谁都知道分贝dB,就是20log10(operator)得到的结果。。。。有没有人问过,为什么?

有没有尝试去追问,为什么?难道。。。It is what it is ? 呵呵。。。。尝试去质问一切,哪怕没有结果,好奇心才是学习的根本源动力




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很久以前,贝尔电话的发明人,在测试电话的时候,电话声音信号的能量在传递过程中是有能量损失的。而且如果你不补偿不鸟它,任意让它损失。。。声音信号的能量结果会损失的很严重。。。。

怎么度量呢?

于是当时的人就想到对于一个正数取以10为底的log运算,得到的结果会比原来的值小很多。

比如log10(100) == 2 仅仅是方便计算而已,直接取10的指数就变回去了,很方便计算。理由就是这样。

当时对于能量损失的度量是Tu = 10log10(power)

而power 是正比于振幅的平方的

于是1分贝 = 10log10(Amp^2) = 20log10(Amp)



搞定了dB,开始波特图啦。。。

波特图是两幅图,一副是振幅增益关于频率的函数图像,第二幅是相角关于频率的函数图像

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可以换算得到2.83就是9分贝


把传递函数变形得到G(s) =  (2s+1)/s, s = jw ,替换得到,G(w) = 2 - j(1/w);

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增益是实部平方加上虚部平方开根号

相角是虚部比上实部,求反正切值得到的角度

w角频率和频率f是倒数关系

2pi/T = w;

不难看出,当w从无穷大减小到0的过程中,F从0增大到无穷大,相角绝对值是不断减小的(越来越趋向于0的),幅值是三角形的斜边长,越来越小,只到和实轴部分重合,虚轴分量为0,在matlab上画图感觉好像是和横轴相交,其实没有,离散运算取的值很接近0,但是,不是0!



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