如何使用Python中的`python-control`库来分析系统的时域和频率域特性？请提供详细的代码示例。

为了深入理解控制系统在时域和频率域的特性，推荐使用《Python实现系统时域与频率域分析》这本资料。该资料深入浅出地介绍了如何利用Python进行系统分析，涵盖了本问题的核心内容。

参考资源链接：[Python实现系统时域与频率域分析](https://wenku.csdn.net/doc/6412b4b8be7fbd1778d4093c?spm=1055.2569.3001.10343)

使用`python-control`库，你可以轻松地构建控制系统模型，并对其时域和频率域特性进行分析。以下是使用该库进行分析的步骤和代码示例：
首先，确保已经安装了`python-control`以及辅助的科学计算库，如`numpy`、`scipy`、`sympy`、`matplotlib`和`pandas`。接着，你可以通过`python-control`定义系统模型，例如使用传递函数、状态空间表示等。
时域分析方面，可以利用库中的`step`函数来获取系统的阶跃响应。例如：

                from control import TransferFunction, step
                sys = TransferFunction([1], [1, 2, 1])
                t, y = step(sys)
                plt.plot(t, y)
                plt.xlabel('Time [s]')
                plt.ylabel('Amplitude')
                plt.title('Step Response')
                plt.grid()
                plt.show()

频率域分析方面，可以使用`bode`函数来绘制系统的Bode图，其中包括频率响应的幅度和相位。例如：

                from control import bode
                from matplotlib import pyplot as plt
                sys = TransferFunction([1], [1, 2, 1])
                mag, phase, omega = bode(sys)
                plt.show()

这些代码示例展示了如何使用`python-control`库来分析系统模型，并使用`matplotlib`进行可视化。通过这些分析，你可以获取系统在不同域的性能指标，如稳态误差、相位裕度和增益裕度等。
完成时域和频率域分析后，如果你想进一步深入学习控制系统理论，包括控制器设计、模型简化等高级主题，建议继续查阅《Python实现系统时域与频率域分析》这本书。它不仅覆盖了基础知识，还提供了一系列实用的技术细节和深入的案例研究，帮助你从理论到实践全面提升控制系统分析能力。

参考资源链接：[Python实现系统时域与频率域分析](https://wenku.csdn.net/doc/6412b4b8be7fbd1778d4093c?spm=1055.2569.3001.10343)