开刷:《信号与系统》 Lec #23 z变换性质和其几何求值傅里叶变换

课本是电子工业出版社出版的奥本海姆《信号与系统》第二版,刘树棠译。

视频课可以在网易公开课看到,搜索MIT的信号与系统,老师就是课本的作者。

0. 涉及内容

p.488 - p.502

视频课中,老师用了一半的时间讲了一个连续时间系统如何映射进离散时间,课本上没有相关内容。。我也不会,所以我就按照课本上的内容写笔记了。将来哪里能遇到这个知识点再说吧。

1. 利用z变换零极点图对傅里叶变换进行几何求值

上一篇笔记lec#22中学到,当z变换收敛域包含单位圆时,傅里叶变换收敛,对于\vert z \vert = 1,z变换就等于傅里叶变换。

1.1 一阶系统

一阶因果离散时间系统的单位脉冲响应具有如下形式,

h[n] = a^n u[n]

H(z) = \frac{1}{1-az^{-1}} = \frac{z}{z-a}

\vert a \vert < 1,收敛域就包含单位圆。那么h[n]的傅里叶变换收敛且等于H(z) \vert _{z=e^{j \omega}}。因此一阶系统的频率响应为

H(j \omega) = \frac{1}{1-a e^{-j \omega}}

画出H(z)的零极点图如下所示,极点为z=a,零点为z=0。图中,\overrightarrow{v_1}为零点向量,\overrightarrow{v_2}为极点向量。那么傅里叶变换的模等于所有零点向量长度的乘积再除以所有极点向量长度的乘积,在这个一阶系统中,只有一个零点和一个极点,因此傅里叶变换的模就是这个零点向量长度除以极点向量长度。而傅里叶变换的相位等于所有零点向量角度的和减去所有极点向量角度的和。

对于这个一阶系统,零点在原点,因此零点向量的长度始终为1,不会影响傅里叶变换的模,而极点向量的长度当\omega = 0时最小,那么傅里叶变换的模在这里取得最大值,随着\omega从0增加到\pi,极点向量的长度逐渐增大,导致傅里叶变换的模逐渐减小。对于傅里叶变换的相位,零点向量的角度就等于\omega,极点向量的角度开始为0,随着\omega从0增加到\pi,极点向量的角度也单调增加。综上得到傅里叶变换的模特性和相位特性,

一阶系统z变换的零极点图和其傅里叶变换

\vert a \vert越小时,极点越发靠近原点,对应着更快衰减的单位脉冲响应和更快建立的单位阶跃响应。如果有多个极点,那么最靠近原点的极点在单位脉冲响应中提供了更快的衰减项。我们在傅里叶变换的模特性中也可以看到,\vert a \vert越小代表着模特性越“平”。

1.2 二阶系统

这部分内容与书上第六章中离散时间二阶系统有很大关系,我直接把公式抄过来,

h[n] = r^{n} \frac{\sin (n+1) \theta}{\sin \theta} u[n]

H(e^{j \omega}) = \frac{1}{1-2r \cdot \cos \theta \cdot e^{-j \omega} + r^2 e^{-j2 \omega}}

其中0<r<1,且0 \leq \theta \leq \pi,因为H(e^{j \omega}) = H(z) \vert _{z=e^{j \omega}},那么我们可以根据系统频率响应直接写出系统函数,

H(z) = \frac{1}{1-(2r \cos \theta) z^{-1} + r^2 z^{-2}}

H(z)z=0具有二阶零点,H(z)具有两个极点,分别是z_1 = re^{j \theta}z_2 = re^{-j \theta},零极点图和傅里叶变换如下图所示。零点向量长度为1保持不变,因此不影响傅里叶变换的模特性,而极点向量长度的最小值在\omega = \theta处取得,这里对应着傅里叶变换模的最大值,与拉普拉斯变换类似,受第二个极点的影响,傅里叶变换模的最大值会在略小于\theta的地方取得。相位特性的分析与一阶系统是类似的,注意z=0是二阶零点,因此零点向量的角度要乘以2再减去所有极点向量角度的和。

下图中同样画出了两个r值时,傅里叶变换模特性和相位特性,当r较小时,极点靠近原点,对应更加“平”的模特性,其单位脉冲响应具有更快的衰减,单位阶跃响应具有更快的建立时间。

二阶系统零极点图和傅里叶变换

2. z变换的性质

2.1 线性性质

ax_1[n] + bx_2[n] \quad \xleftrightarrow{Z} \quad aX_1(z) + bX_2(z), \quad ROC \supseteq R_1 \cap R_2

与拉普拉斯变换类似,如果线性组合使某些零极点相消,那么就会导致收敛域大于X_1(z)X_2(z)收敛域的交集。

2.2 时移性质

x[n-n_0] \quad \xleftrightarrow{Z} \quad z^{-n_0} X(z), \quad ROC = R, 原点或无限远点可能加上或除去

ROC的变化是因为z^{-n_0}项。

2.3 z域尺度变换

z_0^n x[n] \quad \xleftrightarrow{Z} \quad X(\frac{z}{z_0}), \quad ROC = \vert z_0 \vert R

2.4 时间反转

x[-n] \quad \xleftrightarrow{Z} \quad X(\frac{1}{z}), \quad ROC = \frac{1}{R}

2.5 时间扩展

x_{(k)}[n] = \begin{cases} x[n/k] , \quad & n是k的整数倍 \\\\ 0, \quad & n不是k的整数倍 \end{cases}

x_{(k)}[n] \quad \xleftrightarrow{Z} \quad X(z^k) , \quad ROC = R^{1/k}

2.6 共轭

x^* [n] \quad \xleftrightarrow{Z} \quad X^*(z^*), \quad ROC = R

如果x[n]是一个实数序列,那么X(z) = X^*(z^*),那么如果X(z)有一个z=z_0的零点或极点,那它就有一个与z_0共轭的零点或极点。

2.7 卷积性质

x_1[n] * x_2[n] \quad \xleftrightarrow{Z} \quad X_1(z)X_2(z), \quad \quad ROC \supseteq R_1 \cap R_2

2.8 z域微分

nX[n] \quad \xleftrightarrow{Z} \quad -z \frac{\mathrm{d}X(z)}{\mathrm{d} z} , \quad ROC = R

2.9 初值定理

n<0x[n] = 0,则

x[0] = \lim_{z \to \infty} X(z)

3. 利用z变换分析与表征线性时不变系统

根据z变换的卷积性质,

Y(z) = H(z)X(z)

其中H(z)称为系统的系统函数或转移函数。

3.1 因果性

  • 一个离散时间线性时不变系统,当且仅当它的系统函数的收敛域在某个圆的外面,且包括无限远点时,该系统具有因果性。

  • 一个具有有理系统函数的线性时不变系统是因果的,等效于,(a)收敛域位于最外层极点的外边,且(b)若H(z)表示成z的多项式之比,那分子的阶次不能高于分母的阶次。

3.2 稳定性

  • 一个线性时不变系统,当且仅当其系统函数的收敛域包含单位圆时,该系统稳定。

综合因果性和稳定性,有如下结论

  • 一个具有有理系统函数的因果LTI系统,当且仅当系统函数的全部极点位于单位圆内时,系统稳定。

3.3 由线性常系数差分方程表征的线性时不变系统

对于一个一般的N阶差分方程,具有如下形式,

\sum_{k=0}^{N} a_k y[n-k] = \sum_{k=0}^{M} b_k x[n-k]

对上式两边进行z变换,利用线性和时移性质,有

\sum_{k=0}^{N} a_k z^{-k} Y(z) = \sum_{k=0}^{M} b_k z^{-k} X(z)

这样就有,

H(z) = \frac{Y(z)}{X(z)} = \frac{\sum_{k=0}^{M} b_k z^{-k}}{\sum_{k=0}^{N} a_k z^{-k}}

一个满足线性常系数差分方程的系统,其系统函数总是有理的。

与拉普拉斯变换类似,差分方程并不能完全确定系统函数,因为缺少ROC。而ROC可以通过附加条件确定,诸如系统因果与否或稳定与否。

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