信号与系统课件 第四章
信号与系统 吴大正 第四章 傅立叶变换和系统的频域分析
4.2 傅里叶级数
3 .f(t)为奇谐函数—f(t) = –f(t±T/2) 此时 其傅里叶级数中只含奇次谐波分量,而不含偶 次谐波分量即 a0=a2=…=b2=b4=…=0
f(t) 0 T/2 T t
4.3 周期信号(Periodic Signal)的频谱
周期信号的频谱 周期矩形脉冲的频谱 从广义上说,信号的某种特征量随信号频率变化的关 系,称为信号的频谱,所画出的图形称为信号的频谱图。 周期信号的频谱是指周期信号中各次谐波幅值、相位 随频率的变化关系,即将An~ω和n~ω的关系分别画在以ω 为横轴的平面上得到的两个图,分别称为振幅频谱图和相 位频谱图。因为n≥0,所以称这种频谱为单边谱。 也可画|Fn|~ω和n~ω的关系,称为双边谱。若Fn为实 数,也可直接画Fn 。
“非周期信号都可用正弦信号的加权积分表示”
——傅里叶的第二个主要论点
4.2 傅里叶级数
周期信号展开的无穷级数成为傅里叶级数,分“三角型傅里 叶级数”和“指数型傅里叶级数”,只有当周期信号满足狄 里赫利条件时,才能展开成傅里叶级数。 狄利赫利条件(Dirichlet condition)
t 0 T
2 T bn 2T f (t )sin(nt ) d t T 2
任意函数f(t)都可分解为奇函数和偶函数两部分, 由于f(-t) = -fod(t) + fev(t) ,所以 f (t ) f (t ) f (t ) f (t ) f e v (t ) f od (t ) 2 2
4.2 傅里叶级数
三角形式 指数形式 奇偶函数的傅里叶级数
e jx e jx 由于 cos x 2
A0 f (t ) An cos( n t n ) 2 n 1
信号与系统第4章
正方波为奇谐函数
f (t)
1
OT
2T t
1
f
(t
)
4
sin(t)
1 3
sin(3t)
1 5
sin(5t)
36
傅里叶级数的指数形式
f
(t)
A0 2
n1
An
c os (nt
n)
A0 2
n1
An
1 2
e j (nt n )
e j(nt n )
A0 2
1 2
n1
Ane jn e jnt
t1
(t)
i
(t)dt
0,
i 1,2,, n
则称该函数集为完备正交函数集。函数 ψ (t) 应满足条 件
0 t2 2 (t)dt t1
5
正交的三角函数集 (1)
1, cos 2 1 t , cos 2 2 t ,cos 2 m t ,,
T T
T
sin 2 1 t ,sin 2 2 t ,sin 2 n t ,
1 2
n1
Ane jn e jnt
A0 2
1 2
n1
Ane jn e jnt
1 2
Ane
n1
e j n
jnt
A0 2
1 2
n1
Ane jn e jnt
1 2
Ane
n1
e jn
jnt
1 2
Ane jn e jnt
n
37
傅里叶级数的指数形式
f
(t)
1 2
Ane
n
e j n
jnt
Fne jnt
n
上式中,
信号与系统第四章1
0<t<1 1< t < 2
1
2
4.5
思考题4.4 思考题4.4
20
4.5 周期信号的频谱与功率谱
一.频谱 频谱
辐频 Ak ~ kω 0 关系
相频 θ k ~ k ω 0 关系
x ( t ) = c 0 + 2 ∑ Ak cos( k ω 0 t + θ k )
k =1
∞
---三角函数形式 三角函数形式
2 2 Ak = Bk + Dk
tgθ k = Dk / Bk
− Dk = − I m {ck }, k > 0
11
复指数——> 正余弦的转换: 正余弦的转换: 复指数
B k = Re {ck }
4.4 波形对称性与傅里叶系数
1.偶对称:x(t)=x(-t) 偶对称: 偶对称
− 2 Dk = 0
4 2 Bk = T0
8
将这两者相加, 式中基波角频率 ω 0 = 2π / T0 。将这两者相加,即 为所求x(t)的傅里叶级数。所以 的傅里叶级数。 为所求 的傅里叶级数
x( t ) = Ev{ x( t )} + Od { x( t )}
4 8 = sinω0 t − 2 cosω0 t + sin3ω0 t − 2 cos3ω0 t π π 3π 9π
第 四 章
连续时间傅立叶变换 连续时间信号的谱分析和 --频分析 时--频分析
1
4.1引言 引言 4.2复指数函数的正交性 复指数函数的正交性 4.3周期信号的表示:连续时间傅里叶级数 周期信号的表示: 周期信号的表示 4.4波形对称性与傅立叶系数 波形对称性与傅立叶系数 4.5周期信号的频谱与功率谱 周期信号的频谱与功率谱 4.6傅里叶级数的收敛性 吉伯斯现象 傅里叶级数的收敛性 4.7非周期信号的表示:连续时间傅里叶变换 非周期信号的表示: 非周期信号的表示 4.8傅里叶级数与傅里叶变换的关系 傅里叶级数与傅里叶变换的关系 4.9连续时间傅里叶变换的性质与应用 连续时间傅里叶变换的性质与应用 4.10卷积定理及其应用 卷积定理及其应用 4.11相关 相关 4.12能量谱密度与功率谱密度 能量谱密度与功率谱密度 4.13信号的时 频分析和小波分析简介 信号的时---频分析和小波分析简介 信号的时
信号与系统讲义第四章5系统频率特性及稳定性
06.06.2019
信号与系统
例:图示反馈系统,求系统函数分析稳定性 Q(s)
稳定系统的充要条件: h()d<
06.06.2019
信号与系统
2、根据系统函数零、极点分布判断稳定性
系统稳定的条件
H(s)全部极点在s左半开平面,稳定 H(s)的极点在右半开平面,或虚轴上有二阶以
上高阶极点,不稳定 H(s)虚轴上单极点,不稳定(边界稳定)
06.06.2019
根据幅频特性的不同,可划分成如下几种
06.06.2019
截止频率--下降3dB的频率点
信号与系统
二、由极、零点分布分析频响特性
m
(s z j)
H (s) K
j 1 n
(s pi)
i 1
s沿 虚 轴 移s 动j
m
( j z j )
H ( j) K
j 1 n
信号与系统
1 1 R1C1 R2C2
06.06.2019
信号与系统
小结: (232页)
若函数有一对非常靠近jω轴的极点,则ω 在极点附近,幅频特性出现峰点,相频特性 迅速下降
若函数有一对非常靠近jω轴的零点,则ω 在零点附近,副频特性出现下陷,相频特性 迅速上升
若系统函数的零、极点远离jω轴,则对频 率响应特性曲线的影响较小,只是大小有所 增减。
信号与系统
4.11 线性系统的稳定性
1、稳定系统
有限(界)激励,产生有限(界)输出,稳定系统 有限(界)激励,产生无限(界)输出,为不稳定系统
信号与系统-模拟角度调制系统
瞬时相位: (t) (t)dt ct KFM f (t)dt
sFM t A0 cosct 0 kFM f t dt
kFM ——调频灵敏度,单位为弧度/秒/伏。
调频波的瞬时频率偏移与f(t)成线性关系。
PM 信号和FM 信号波形如图所示:
满足窄带条件时
sNBFM t A cosct
A FM 1
2
cosc
m1t
A FM 1
2
c
m1t
AFM 2
2
cosc
m2 t
AFM 2
2
cosc
m2 t
有效频带宽度:若m2 m1 BNBFM 2m1
不满足窄带条件时:
sFM t A e j t
取其实部
A
J J e n FM1
f t Am1 cosm1t Am2 cosm2t
t c kFM Am1 cosm1t kFM Am2 cosm2t
t ct FM1 sin m1t FM 2 sin m2t
FM 1
kFM Am1
m1
FM 2
kFM Am 2 m 2
sFM t A cos ct FM1 sin m1t FM 2 sinm2t
有效带宽:(以单音调制为例)
调相波的有效带宽: BPM 2 PM 1 fm
窄带调相波的有效带宽: BPM 2 fm
调相波的的有效带宽与调制频率有关;而调频 波在调制频率变化时,有效带宽基本保持不变;
对于多音调制,调相波的有效带宽取决于最高调 制频率分量,而调频制不存在这个问题;在实际 应用中,调频制比调相制要广泛的多。
调频波的有效带宽:
理论上调频信号的带宽为无限宽。然而实际上各次边频
信号与系统基础-第4章
4.1 傅氏级数 随时间的变化
是时间的函数,我们关心的是信号大小、快慢和延迟
关系,时间是研究信号和系统的基本出发点,因此,系统分析自然也就围绕着时间变量
展开。在时域分析中,信号f (t)
但是我们还注意到一个事实,一些信号的大小(幅度)和延迟(相位)还直接与另 一个变量
——频率有关,比如正弦型信号、复指数信号等。或者说,一些信号的幅度和相位还是 频率的函数。
【例题4-4】如图4-(6a) 所示的周期信号f1(t) 的傅里叶系数为F,n 试用其表示图4-(6b)、
(c) 、(d) 所示各信号的傅里叶系数。
【解】因为
f 2 (t)
f1
(t
T 2
)
所以,根据傅里叶级数的时移特性有
由题意可知
f
2
(t
)
F S
e
jn
T 2
0
Fn
(1)n Fn
f3 (t) f1 (t) f 2 (t)
c0 cn cos(n0t n ) (4-5)
n1
c0 a0
(4-6)
式(4-5)表明任何满足狄里赫利条件的周期函数可分解为直流和各次谐波分量之和。
12
4.1 傅氏级数
式(4-5)表明,任何满足狄里赫利条件的周期信号都可分解为一个常数和无数个不同频率 不同相位的余弦信号分量之和。其中,第一c0 项常数项是f (t) 在一个周期内的平均值,
式(4-1)说明
f (t) a0 (an cos n0t bn sin n0t)
n 1
(4-1)
任一周期信号可以用三角正交函数的线性组合表示。显然,这是信号分解特性 的体现。
9
4.1 傅氏级数
傅氏级数采用三角函数集的主要特点: (1)三角函数是基本函数; (2)三角函数同时具有时间和频率两个物 理量。 (3)三角函数容易产生、传输和处理。 (4)三角函数通过线性时不变系统后仍为 同频三角函数,仅幅值和相位会有所变化。
信号与系统-吴大正PPT课件
§1.2 信号的描述和分类
信号的描述 信号的分类 几种典型确定性信号
■ 第 18 页
一、信号的描述
信号是信息的一种物理体现。它一般是随时间或 位置变化的物理量。
信号按物理属性分:电信号和非电信号。它们 可以相互转换。
电信号容易产生,便于控制,易于处理。本课 程讨论电信号——简称“信号”。
▲
■
第1页
信号与系统
是电子技术、信息工程、通信工程 等专业重要的学科基础课
课程介绍
Signals and Systems
电子技术、 信息工程、 通信工程 等专业的 考研课程
■
第3页
课程位置
先修课
后续课程
《高等数学》 《通信原理》
《线性代数》 《数字信号处理》
《复变函数》 《自动控制原理》
《电路分析基础》 《数字图像处理》
▲
■
第7页
参考书目
(1)郑君里等. 信号与系统(第二版) . 北京:高等教育出 版社, 2000 (2) 管致中等 . 信号与线性系统 (第四版) . 北京:高等 教育出版 社, 2004 (3)A.V.OPPENHEIM. 信号与系统 (第二版) .北京 :电 子工业出版 社, 2002 (4)王松林、张永瑞、郭宝龙、李小平.信号与线性系统 分析 (第4版) 教学指导书. 北京:高等教育出版 社, 2006
▲
■
第8页
信号与系统
第一章 信号与系统
第二章 连续系统的时域分析
第三章 离散系统的时域分析
第四章 傅里叶变换和系统的频域分析
第五章 连续系统的s域分析
第六章 离散系统的z域分析
第七章 系统函数
第八章 系统的状态变量分析
信号与系统第四章概论
学习重点:
• 单边拉氏变换及其重要性质; • 拉氏反变换的方法(部分分式展开); • 微分方程的S域求解; • 电路的S域模型及分析方法。
本章目录
4.1 拉普拉斯变换 4.2 拉氏变换的性质 4.3 拉氏反变换 4.4 系统的S域分析
4.1 拉普拉斯变换
➢ 信号f( t )的单边拉氏变换定义:
(有理真分式)
可以分解为许多简单分式之和的形式。
1. D( s ) = 0的根均为单实根
式中
F (s) K1 K2 Kn
s s1 s s2
s sn
ki (s si )F (s) ssi
( i = 1,2,n )
则
f (t) K1es1t K2es2t Knesnt
例
设
F
(s)
(s
s 1)( s
2)
,求f
(
t
)。
解 其中
F(s)
s
K1 K2
(s 1)(s 2) s 1 s 1
所以 则
K1 (s 1)F(s) s1 1 K2 (s 2)F(s) s2 2
F(s) 1 2 s 1 s 1
f (t) et 2e2t
2. D( s ) = 0有共轭复根
0
0
s
(t) 1
s
➢正弦信号:
s in t
s2
2
➢余弦信号:
cost
s2
s
2
➢斜坡信号:
f (t) t (t)
F (s)
1 s2
end
4.2 拉氏变换的性质
线性性质
若 f1(t) F1(s), f2 (t) F2 (s) 则 a1 f1(t) a2 f2 (t) a1F1(s) a2F2 (s)
信号与系统第四章知识点
第四章 拉普拉斯变换—连续信号s 域分析一、考试内容(知识点)1.拉普拉斯变换的定义及其性质、拉普拉斯逆变换; 2.系统的复频域分析法; 3.系统函数)(s H ;4.系统的零极点分布决定系统的时域、频域特性; 5.线性系统的稳定性;6.拉普拉斯变换与傅里叶变换之间的关系。
二、内容(知识点)详解1.拉普拉斯变换的定义、收敛域(1)变换式与反变换式dt e t f t f s F st -∞⎰-==0)()]([)(L ds e s F js F t f stj j ⎰∞+∞--==σσπ)(21)]([)(1L )(s F 称为)(t f 的象函数,)(t f 称为)(s F 的原函数。
下限值取-0,主要是考虑信号)(t f 在t =0时刻可能含有冲激函数及其导数项也能包含在积分区间之内。
(2)收敛域在s 平面上,能使式0)(lim =-→∞t t e t f σ满足和成立的σ的取值范围(区域),称为)(t f 或)(s F 的收敛域。
2.常用时间函数的拉普拉斯变换(1)冲激函数 )()(t t f δ= 1)(=s F)()()(t t f n δ= n s s F =)((2)阶跃函数 )()(t u t f = ss F 1)(= (3)n t (n 是正整数) t t f =)( 21)(s s F =2)(t t f = 32)(s s F =n t t f =)( 1!)(+=n s n s F(4)指数信号 t e t f α-=)( α+=s s F 1)(t te t f α-=)( ()21)(α+=s s F t n e t t f α-=)( ()1!)(++=n s n s F αt j e t f ω-=)( ωj s s F +=1)( (5)正弦信号、余弦信号系列)sin()(t t f ω= 22)(ωω+=s s F)cos()(t t f ω= 22)(ω+=s ss F)sin()(t e t f t ωα-= 22)()(ωαω++=s s F)cos()(t e t f t ωα-= 22)()(ωαα+++=s s s F )sin()(t t t f ω= 222)(2)(ωω+=s ss F )cos()(t t t f ω= 22222)()(ωω+-=s s s F )()(t sh t f ω= 22)(ωω-=s s F )()(t ch t f ω= 22)(ω-=s ss F (6) ∑∞=-=0)()(n nT t t f δ sT e s F --=11)(∑∞=-=00)()(n nT t f t f sTes F s F --=1)()(0 3.拉普拉斯变换的基本性质象函数)(s F 与原函数)(t f 之间的关系为:)]([)(t f s F L = (1)线性(叠加性)∑∑===⎥⎦⎤⎢⎣⎡ni i i n i i i s F a t f a 11)()(L ,其中i a 为常数,n 为正整数。
信号与系统_第四章概论
2、而实际中会遇到许多信号,例如(t), t(t), sint(t)等,它们
不能直接从定义而导出傅里叶变换。虽然通过求极限方法可
以求得,但其变换式中常常含有冲激函数,使分析计算较为
麻烦。而有些信号非绝对可积时,傅里叶变换就不存在。
如:et (t) ( 0)
3、傅里叶反变换
f
(t)
1 2
F(是jω)复e j ω变tdω函数的广义积分,难以计
二、拉氏变换的收敛域
F (s) f (t)est dt f (t)et e jtdt
0
0
则F(s)存在,则必须满足条件:
lim f (t)et 0
t
解得: 0 收敛坐标
j
收
收
敛
敛
轴
域
在s平面上,(0 ,)为收敛
0 0
域,(- , 0]为非收敛域。
=Re(s)
注:只要足够大,F(s)一定存在。收敛域问题不再 讨论,除非题中特别要求这样做
2π j j
其中F(s)称为f(t)象函数,f(t)称为F(s)原函数
证
f
(t )e
t
1 2π
F (s)e j td
明
f (t) 1 F (s)e( j ) td
2π
因s j,且ds jd,则有
f
(t)
1 2πj
j F (s)es td s
j
结论:信号f(t)拉氏变换实际上就是f(t)e-σt的傅氏变 换,因有衰减因子,使一些不收敛的信号收敛,满 足了绝对可积条件,扩大了利用变换域方法分析信 号与系统的范围,拉氏变换也称广义傅氏变换。
《信号与线性系统》第 4 章
内容概要:LTI连续系统的复频域分析
信号与系统第4章
T
2 T
2
f
(t) cos(nt) d t
j1 T
T
2 T
2
f (t) sin(nt) d t
1 T
T
2 T
f (t) e d jnt t
2
f (t) Fn e jnt n
Fn
1 T
T
2 T
f (t) e jntd t
2 n = 0, ±1, ±2,…
第4-13页
■
信号与系统
4.2 傅里叶级数
可从三角形式推出指数形式的傅里叶级数:利用 cosx=(ejx + e–jx)/2
f (t)
A0 2
n1
An
cos(nt
n)
A0 An [e j(ntn ) e j(ntn ) ]
2 n1 2
第4-8页
Ki
t2 t1
i2
(t
)
d
t
■
信号与系统
4.2 傅里叶级数
4.2 傅里叶级数
一、傅里叶级数的三角形式
设周期信号f(t),其周期为T,角频率=2/T,当满足
狄里赫利(Dirichlet)条件时,它可分解为如下三角级
数—— 称为f(t)的傅里叶级数
f (t)
a0 2
1 T
2
e
jnt
dt
2
1 e jnt
T jn
2
2
2
sin( n
2
)
T n
T
sin n
信号与系统课件第四章
2).奇函数
波形相对于纵坐标是反 对称的:f (t ) f (t ) 1 T f (t ) 2 a0 T f ( t ) d t = 0 1 T 2
2 an T
T t
T 2 T 2
f ( t ) cosn 1t d t 0
T
O 1
2 T 4 T2 bn f ( t ) sinn 1t d t f ( t ) sinn 1t d t 0 T 0 T 0
3. 其他形式
余弦形式:因为
an cos n1t bn sin n1t An cos(n1t n )
所以:
f (t ) a0 An cosn1t n
n 1
2 2 An an bn
an An cos n
bn n arctan a n bn An sin n
欧拉公式与三角函数的关系
2
4
6
三角函数可表示为 e j e j cos 2
e j e j sin 2j
5. 内容介绍
从本章开始由时域转入变换域分析,首先讨论傅里 叶变换。傅里叶变换是在傅里叶级数正交函数展开的基 础上发展而产生的,这方面的问题也称为傅里叶分析 (频域分析)。将信号进行正交分解,即分解为三角函 数或复指数函数的组合。 频域分析将时间变量变换成频率变量,揭示了信号 内在的频率特性以及信号时间特性与其频率特性之间的 密切关系,从而导出了信号的频谱、带宽以及滤波、调 制和频分复用等重要概念。
4.函数的对称性与傅里叶级数的关系
偶函数
奇函数
奇谐函数 偶谐函数
注:指交流分量
1).偶函数
信号与系统吴大正第四版第四章完整ppt课件
O
Wal(1,t)
O
1/ 2
Wa(l2,t)
1
t
1
t
O
第1-10页
1/ 4
1/ 2
3/ 4
1
精选编辑ppt ■
t
10
信号与系统 电子课件
如果是复函数集,正交是指:
若复函数集 {i(t)}i (1,2,,n)在区间(t1,t2)满足
t1 t2i(t)j(t)d t 0 K ,i 0,当 当 ii jj
信号与系统 电子课件
连续时间信号与系统的频域分析
精选编辑ppt
1
第1-1页
■
信号与系统 电子课件
本章安排
• 信号的正交分解和傅里叶级数 • 周期信号和非周期信号的频谱 • 傅里叶变换的性质 • 周期信号的傅里叶变换 • LTI系统的频域分析和取样定理 • 离散傅里叶变换及其性质
精选编辑ppt
2
第1-2页
j 1
如何选择C j才能得到最佳近似。
2 1
t2t1
t1 t2[f(t)jn 1Cj
j(t)]2dt
精选编辑ppt
12
第1-12页
■
信号与系统 电子课件
多元函数就极值问题
1
C j t2t1
t1 t2[f(t)jn 1C j j(t)]2d t0
Ci
t2 t1
f (t)i(t)dt
则称 1和在2区间(t1,t2)内正交。
若有n个函数 1 (t) ,2 (t)构,, 成n ( 一t) 个函数集,
这些函数在区间(t1,t2)内满足
t1 t2i(t)j(t)d t 0 K ,i 0,
当 ij 当 ij
信号与系统第四章3
§4.1 信号分解为正交函数信号的分解与矢量分解具有相似之处,为对照分析,先看矢量分解。
一、矢量分解平面内矢量A 作分解 y x v C v C A 21+=y x v v为单位矢量,若其相互垂直,则满足 ⎪⎩⎪⎨⎧=⨯=•=•==•10cos 1102cos y y x x yx y x v v vv v v v v π(矢量的点乘),分量之间的这种关系称为正交关系。
二维空间用二维矢量集{}y x v v,表示,缺少一个分量则不能完整地表达矢量,多一个则必可用{}y x v v,表示;同理三维空间用三维矢量集{}z y x v v v ,,表示,其关系为 ⎪⎩⎪⎨⎧=•=•=•=•=•=•10z z y y x xz y z x y x v v v v v v v v v v v v推而广之,n 维空间用n 个两两正交的分量组成的n 维矢量集表示,多少均不可,称为完备矢量集,n 维空间中的任一矢量均可表示为n 维正交矢量的线性组合。
即n n v C v C v C A +++=2211分量的正交性表示为⎪⎩⎪⎨⎧==•≠=•ji v vj i v v j i j i 10 若y x vv不为单位矢量,则⎪⎩⎪⎨⎧==•≠=•ji K v vj i v vi j i j i 0二、正交的时间函数集1)定义:若有n 个时间函数)(),(,)(21t t t n ϕϕϕ构成一个时间函数集,当这些函数在区间(t 1,t 2)内满足⎩⎨⎧=≠=⎰ji K ji dt t t ij i t t 0)()(21ϕϕ 则称此函数集为在区间(t 1,t 2)上的正交函数集,除这些函数外,不再存在任何函数与集内的每一函数正交,则此函数集称为完备正交函数集。
注:若函数为复函数,则正交关系表示为⎩⎨⎧=≠=*⎰ji K ji dt t t ij i t t 0)()(21ϕϕ5,3,12,4=-==n n A n n πϕπ频谱图 4、吉布斯现象 (P124)二、信号波形的对称性与傅里叶系数的关系波形具有一定对称性的信号,其傅里叶系数的计算有简便之处。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
X (z)
n N 1
n x ( n ) z
School of Computer Science and Information
When N1>0
n
| x ( n) z
n
| x ( n) | | n n N 1 | z |
ROC depends only on r=|z| , just like the ROC in s-plane only on Re(s) .
School of Computer Science and Information
1. If x(n) is of finite duration
If x(n) has non-zero value while N1≤n≤N2, then:
Conclusion:
The first is left-sided sequence. Its ROC is |z|<R2 The second is right-sided sequence. Its ROC is |z|>R1 When R1<R2, then ROC is R1<|z|<R2 When R1>R2, then ROC is empty.
When the ROC of F(z) is a circle or cirque, There will be lef-sided sequence in f (n). Then:
2 j C
i
1
F ( z ) z n1dz Res [ F ( z ) z n1 , all pi ] 0
School of Computer Science and Information
4. If x(n) is a two-sided sequence
X (z)
n
x ( n) z
n
n
x ( n) z
1
n
x ( n) z
n 0
n
School of Computer Science and Information
When N1<0, N2≤0
School of Computer Science and Information
N 1 0, N 2 0 z n ||z|
Conclusion:
If x(n) is of finite duration, then the ROC is the entire z-plane. Except possible at z=∞.
School of Computer Science and Information
4.3 Familiar Z-Tranform And ROC
1 1. ( n) 0
ZT [ ( n)]
( n 0) ( n 0)
n
( n) z
n
1
ROC : all z plane
z2 2z z X (z) ( z 1)( z 0.5) z 1 z 0.5
x( n) [2 0.5 ]u( n)
n
School of Computer Science and Information
2. Integration of complex function by equation
ROC : | z | a
School of Computer Science and Information
4. cos( n)u( n);
e
j n
sin( n)u( n)
u(n) cos( n)u(n) j sin( n)u(n)
jω n
ZT [e
u(n)]
z ze
jω
z( z cos ω) z sin ω 2 j 2 z 2 z cos ω 1 z 2 z cos ω 1
ROC : | z || e j | 1
School of Computer Science and Information
z ( z cos ω) ZT [cos(ωn)u( n)] 2 z 2 z cos ω 1 z sin ω ZT [sin( ωn)u( n)] 2 z 2 z cos ω 1
School of Computer Science and Information
Conclusion:
If the value of z is large enough, the condition is allowed.
School of Computer Science and Information
Re s [ F ( z ) z n1 , pi ]z pi 1 d r n 1 [( z pi ) F ( z ) z ]z pi r 1 ( r 1)! dz
r 1
School of Computer Science and Information
Especially:
X ( z ) x ( n) z n
n 0
School of Computer Science and Information
4.2 Region of Convergence (ROC)
Condition of X(z) to converge:
n | x ( n ) z |
School of Computer Science and Information
3. If x(n) is a left-sided sequence
When n>N2, x(n)=0. then:
N2
X (z)
n
n x ( n ) z
School of Computer Science and Information
i
n 1 Res [ F ( z ) z , pi in encircle C ]
Res [ F ( z ) z n1 , pi out of encircle C ]
i
When n≥0 and n < 0, the calculation should be done separately.
ROC : | z |
School of Computer Science and Information
When N1≥0, N2>0
School of Computer Science and Information
N 1 0,
Conclusion:
N 2 0 z n ||z|0
School of Computer Science and Information
4.1 Definition of Z-Transform
Double-Sides Z-Transform:
X (z)
n
x ( n) z
n
Single-Side Z-Transform:
Theory:
For then f ( n) F ( z ) f ( n) 2 j C 1 F ( z ) z n1dz
The encircle C is inside the ROC and surround the origin.
So f ( n) Re s[ F ( z ) z n1 , pi ]z pi
If x(n) is of finite duration, then the ROC is the entire z-plane. Except possible at z=0.
ROC : | z | 0
School of Computer Science and Information
2. If x(n) is a right-sided sequer Science and Information
When pi is 1 order pole:
Re s [F ( z ) z n1 , pi ]z pi [( z pi ) F ( z ) z n1 ]z pi
When pi is r order pole:
X (z)
n N 1 n x ( n ) z N2
When N1<0, N2>0
School of Computer Science and Information
N 1 0 z n ||z|
N 2 0 z n ||z|0
Conclusion:
n
The region of z for X(z) to converge in zplane be called ROC.
School of Computer Science and Information
NOTICE:
j n ROC z re at which | x( n) r | n
School of Computer Science and Information
When N2>0
N2 0 z
n
||z| 0
School of Computer Science and Information
Conclusion:
If the value of z is small enough, the condition is allowed, except possibly at z=0.
School of Computer Science and Information