电路的传递函数是一个完全数学模型，可用于推导频率响应和相位响应（两者统称为波特图）。

然而，反过来也不是这样——你不能总是从波特图中推导出 TF。有时您可以，但并非总是如此。

因此，频率响应是波特图的子集，而波特图是传递函数的子集。

希望这张照片会有所帮助： -

顶部是二阶低通滤波器典型频率响应的三个波特图视图。左下角是频率响应背后的 3D 视图 - 在此示例中，有两个极点（仅显示一个以使眼睛更容易看到）。

右下角是标准零极点图，这个二维图单独体现了传递函数。因此，如果您查看 3D 图片并想象从上方观看，您会在右下角看到零极点图。

频率响应是拉普拉斯传递函数的一种特殊情况，其中假定瞬态完全消散，留下稳态正弦响应。

以正弦波为例，\$\small \sin(\omega t)\rightarrow \dfrac{\omega}{s^2+\omega^2}\$，应用于简单的一阶滞后，\ $\small G(s)=\dfrac{1}{1+s}\$. 响应为：\$\small R(s)=\dfrac{\omega}{(s^2+\omega^2)(1+s)}\$，这可以用部分分数表示：

$$\small \frac{\omega}{(s^2+\omega^2)(1+s)}=\frac{A+Bs}{(s^2+\omega^2)}+\frac {C}{(1+s)}$$

逆 LT 给出：$$\small r(t)=\frac{A}{\omega}\sin(\omega t)+ B\cos(\omega t)+Ce^{-t/\tau}$$

指数项衰减为零，使稳态响应为：

$$\small \frac{A}{\omega}\sin(\omega t)+B\cos(\omega t)= X\sin(\omega t+\phi)$$

求解 \$\small X\$ 和 \$\small\phi\$ 得到 \$ \frac{1}{\sqrt{1+\omega^2}}\$ 和 \$\small \arctan{( -\omega)}\$，分别是在 Laplace TF 中使用 \$\small s\rightarrow j\omega\$ 获得的。

它们是非常相似的概念。

传递函数是线性系统的输出和输入之间的关系。

频率响应是线性系统的某些特性随频率变化的方式。变化的东西可能是传递函数。但它可能是别的东西，比如输入或输出阻抗。它可能是系统上某些东西的变体，它没有不同的输出和输入，比如单端口网络。