import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt # 设定频率范围 freq = np.linspace(1e6, 10e9, 1000) # 进行频率响应仿真 response = ads.filter_simulation(freq) # 绘制频率响应曲线 plt.plot(freq, response) plt.xlabel('Frequency (Hz)') plt.ylabel('Magnitude (dB)') plt.title('Frequency Response') plt.grid(True) plt.show() # 进行优化 optimized_filter = ads.filter_optimization() # 显示优化结果print('Optimized Filter Design:', optimized_filter

这段代码是用于频率响应仿真和优化的。首先，它导入了numpy和matplotlib.pyplot库。然后，它定义了一个频率围（从1e6到10e9共1000个点）。接下来，它通过调用`ads.filter_simulation(freq)`函数进行频率响应的仿真，并将结果保存在`response`变量中。然后，它使用matplotlib.pyplot库绘制频率响应曲线，并设置x轴和y轴的标签、标题以及网格。最后，它调用`plt.show()`函数显示绘图结果。

接下来是进行优化的部分，代码调用了`ads.filter_optimization()`函数进行滤波器的优化，并将优化结果保存在`optimized_filter`变量中。最后，代码打印出优化结果。

请注意，代码中的`ads`是一个假设的对象或模块，你可能需要将其替换为实际的滤波器仿真和优化工具的接口。