RC

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Очистка среды (в Python это обычно не требуется, но можно закрыть старые графики)
plt.close('all')

# --- Способ 1 ---
f_1 = np.array([20, 30, 40, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80])
U_in_1 = 1.75
U_out_1_A = np.array([3.52, 3.20, 3.04, 2.80, 2.60, 2.52, 2.40, 2.32, 2.24, 2.16])
U_out_1 = U_out_1_A / 2

# Неравномерность АЧХ:
N_i = 20 * np.log10(U_out_1 / U_in_1)

# График для первого способа:
z = np.array([-3] * 10)  # Создает массив из 10 элементов со значением -3

plt.figure(1)
plt.plot(f_1, N_i, '--o', color='m', linewidth=2, markersize=10, markeredgecolor='b')
plt.plot(f_1, z, '-', color='black')
plt.grid(True)
plt.xlabel('Frequency f, kHz')
plt.ylabel('Unevenness ACH, dB')
plt.title('The first way')

# --- Способ 2 ---
# Условие отношений проекций фигуры Лиссажу (1/sqrt(2) или sqrt(2)):
f_2 = np.array([1, 20, 35, 45, 55, 60, 65, 70, 80, 85])
X = np.array([9, 9, 8, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9])
Y = np.array([9, 9, 9, 7.5, 7, 7, 6.5, 6, 5.8, 5.5])

A_usl_Liss = X / Y
    
# Определение разности фаз методом фигур Лиссажу на частоте среза:
f_c = f_2[5]  # В MATLAB был 6-й элемент (f_2(6)), в Python индекс равен 5
b = 9
B = 13
phi = np.arcsin(b / B)  # Значение в радианах. В градусах это будет около 43.81
phi_value = 43.81

# Как близко к 45 градусам:
ideal = 45
difference = abs(phi_value - ideal)

# Определение погрешности определения частоты среза:
delta = difference / ideal

# Расчет значения емкости конденсатора:
R = 1200
# Примечание: если f_c задана в кГц, для расчета С в Фарадах нужно умножить f_c на 1000
C = 1 / (2 * np.pi * R * (f_c * 1000)) 

# График для второго способа:
sq = np.array([np.sqrt(2)] * 10)

plt.figure(2)
plt.plot(f_2, A_usl_Liss, '--o', color='m', linewidth=2, markersize=10, markeredgecolor='b')
plt.plot(f_2, sq, '-', color='black')
plt.grid(True)
plt.xlabel('Frequency f, kHz')
plt.ylabel('Lissajous condition')
plt.title('The second way')

# --- Способ 3 ---
# График для третьего способа:
f_3 = np.array([10.000, 12.022, 15.135, 20.892, 30.199, 45.708, 50.118, 60.255, 66.069, 79.432, 87.096, 100.000])
ACH_3 = np.array([-0.12, -0.19, -0.33, -0.72, -1.28, -2.35, -2.56, -2.98, -3.20, -4.09, -4.83, -5.78])
z_3 = np.array([-3] * 12)

plt.figure(3)
plt.plot(f_3, ACH_3, '--o', color='m', linewidth=2, markersize=10, markeredgecolor='b')
plt.plot(f_3, z_3, '-', color='black')
plt.grid(True)
plt.xlabel('Frequency f, kHz')
plt.ylabel('Unevenness ACH, dB')
plt.title('The third way')

# Показать все графики на экране
plt.show()