要在SciPy中进行动态系统建模和控制系统分析，可以使用scipy.signal模块中的函数来实现。以下是一般的步骤：
- 定义系统的传递函数或状态空间模型。
- 通过scipy.signal模块中的函数，如
signal.lti()来创建系统对象。 - 可以使用系统对象进行频域分析、时域分析、稳定性分析等。
- 对于控制系统分析，可以使用
control模块中的函数来设计控制器，如control.tf()创建传递函数、control.feedback()计算反馈控制等。
例如，以下是一个简单的动态系统建模和控制系统分析的例子：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal
from control.matlab import *
# 定义传递函数
num = [1]
den = [1, 2, 1]
sys = signal.TransferFunction(num, den)
# 绘制频率响应
w, mag, phase = signal.bode(sys)
plt.figure()
plt.semilogx(w, mag)
plt.figure()
plt.semilogx(w, phase)
# 设计PID控制器
Kp = 1.0
Ki = 1.0
Kd = 1.0
Gc = tf([Kd, Kp, Ki], [1, 0])
# 建立反馈控制系统
sys_with_controller = feedback(Gc*sys, 1)
# 时域响应
t, y = step(sys_with_controller)
plt.figure()
plt.plot(t, y)
plt.show()
这样，就可以使用SciPy进行动态系统建模和控制系统分析，并通过绘图等方式展示结果。
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