如何利用Python的`python-control`库进行系统时域和频率域的综合分析？请提供完整的代码示例。

在控制系统设计与分析中，时域和频率域分析是核心内容。Python提供了一个强大的工具集来完成这些任务，而`python-control`库在其中扮演了重要角色。该库不仅能够帮助我们分析系统的时域特性，例如阶跃响应和脉冲响应，还能分析系统的频率域特性，如Bode图和奈奎斯特图。

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)

为了更好地掌握如何使用`python-control`库进行系统的时域和频率域分析，推荐参考《Python实现系统时域与频率域分析》。这本书详细地介绍了如何使用Python进行这些分析，并提供了许多实用的示例和解释。

下面是使用`python-control`库进行系统时域和频率域分析的示例代码。这段代码不仅展示了如何定义传递函数，还演示了如何计算和绘制系统的阶跃响应和Bode图。

from control import TransferFunction, step, bode
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义传递函数
numerator = [1]  # 分子
denominator = [1, 2, 1]  # 分母
system = TransferFunction(numerator, denominator)  # 创建传递函数对象

# 阶跃响应分析
t, y = step(system)
plt.figure()
plt.plot(t, y)
plt.title('Step Response')
plt.xlabel('Time [s]')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.grid()
plt.show()

# 频率响应分析
w, mag, phase = bode(system)
plt.figure()
plt.semilogx(w, mag)  # 幅度响应
plt.title('Bode Plot')
plt.xlabel('Frequency [rad/s]')
plt.ylabel('Magnitude [dB]')
plt.grid(which='both', axis='both')
plt.figure()
plt.semilogx(w, phase)  # 相位响应
plt.title('Bode Plot')
plt.xlabel('Frequency [rad/s]')
plt.ylabel('Phase [deg]')
plt.grid(which='both', axis='both')
plt.show()

在上述代码中，我们首先创建了一个传递函数`system`，然后使用`step`函数计算了其阶跃响应，并绘制了响应曲线。接着，使用`bode`函数计算了系统的频率响应，并分别绘制了幅度和相位的Bode图。

通过这些示例，我们可以看到如何使用Python及其相关库来进行系统的时域和频率域分析。如果你希望深入学习这些分析方法及其背后的理论基础，进一步探索系统动态特性和稳定性分析，《Python实现系统时域与频率域分析》将是一个极好的学习资源。

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)