hammerstein模型代码
时间: 2023-08-08 16:02:52 浏览: 44
Hammerstein模型是一种非线性系统建模方法,它将输入和输出分别经过非线性静态非线性函数和动态线性系统进行处理。下面是一个简单的Hammerstein模型的代码示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import lti, step
# 定义非线性静态函数
def nonlin_func(x):
return np.sin(x)
# 定义动态线性系统函数
def lin_func(x):
num = [1] # 系统的分子项系数
den = [1, 2, 1] # 系统的分母项系数
sys = lti(num, den) # 创建系统对象
t, y = step(sys) # 获取系统的阶跃响应
return y
# 生成输入信号
T = 5 # 信号总时长
fs = 100 # 采样率
t = np.linspace(0, T, T*fs, endpoint=False) # 时间轴
u = np.sin(2*np.pi*2*t) # 正弦信号作为输入
# 处理输入信号
nonlin_output = nonlin_func(u) # 经过非线性静态函数处理
lin_output = lin_func(nonlin_output) # 经过动态线性系统处理
# 绘制输出信号
plt.figure()
plt.subplot(3, 1, 1)
plt.plot(t, u)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Input')
plt.subplot(3, 1, 2)
plt.plot(t, nonlin_output)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Output after non-linear function')
plt.subplot(3, 1, 3)
plt.plot(t, lin_output)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Final output')
plt.tight_layout()
plt.show()
```
这段代码首先定义了非线性静态函数 `nonlin_func` 和动态线性系统函数 `lin_func`。然后,通过生成一个正弦信号作为输入信号,并将其经过非线性静态函数和动态线性系统进行处理,得到最终的输出信号。最后,使用matplotlib库绘制了输入信号、经过非线性静态函数处理后的输出信号以及最终输出信号的图像。