数字信号处理_Lecture 7
数字信号处理 教案PPT课件
2、单位阶跃序列u(n)
u(n) 10
n0 n0
11
(n)与u(n)的关系?
(n)u(n)u(n1)
n
u(n)(m) 或u(n)(nk)
m
k0
12
3. 矩形序列RN(n)
1 0nN1 RN(n)0 其它 n
13
矩形序列与单位阶跃列 序的关系:
R N (n)u(n)u(nN ) 矩形序列与单位序列的 关系:
3
数字信号处理的应用
通信 语音 图像、图形 医疗 军事 ……
4
第1章 时域离散信号和时域离散系统
掌握常见时域离散信号的表示及运算。 掌握时域离散系统的线性、时不变性、因
果性及稳定性的含义及判别方法。 掌握采样定理。
5
1.1 引 言
信号的定义: 载有信息的,随时间变化的物理量或
绪论
数字信号处理的对象是数字信号. 数字信号处理是采用数值计算的方法完成
对信号的处理.1整Fra bibliotek概述概况一
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概况二
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概况三
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2
数字信号处理的特点
灵活性 高精度和高稳定性 便于大规模集成 可以实现模拟系统无法实现的诸多功能
刻的序列值逐项对应相加和相乘。
19
20
2. 移位
移位序列x(n-n0) ,当n0>0时, 称为x(n)的
延时序列;当n0<0时,称为x(n)的超前序列。 例3 已知x(n)波形,画出x(n-2)及x(n+2)波形图。
21
数字信号处理导论
接上例:N=10
分别用矩形窗
和Hamming 窗
使用Hamming 窗后,阻带衰 减变好,但过 渡带变宽。
高通:
令:
H
d
(e
j
)
e
j
N 1 2
0
c 0 c
hd
(n)
sin[(n
N 1) ] sin[(n
2
(n N 1)
N 2
1)c
]
2
相当于用一种截止频率在 处旳低通滤波器
理想微分器 x(t) 旳频率特征:
H (s)
y(t)
y(t) dx(t) dt
H (s) s H ( j) j
令: x(n) x(t) tnTs , y(n) y(t) tnTs
x(n) H (z)
y(n)
理想差分器
旳频率特征: H (e j ) j,
Hd (e j ) j
奇对称, 纯虚函数
主瓣宽度最宽:12
N
旁瓣幅度最小
汉宁窗-布拉克曼窗比较
矩形窗-汉宁窗-布拉克曼窗比较
矩形窗-三角形窗比较
矩形窗-海明窗-凯泽窗比较
六种窗函数基本参数比较
窗函数
矩形窗 三角形窗
汉宁窗 海明窗 布拉克曼窗 凯泽窗
窗谱性能指标
加窗后滤波器性能指标
旁瓣峰值 主瓣宽度 过渡带宽 阻带最小衰减
/dB
在
c
2
N
处出现肩峰值,两侧形成起伏振
荡,振荡旳幅度和多少取决于旁瓣旳幅度和多少
变化N只能变化窗谱旳主瓣宽度,但不能变化主
瓣与旁瓣旳相对百分比。其相对百分比由窗函数 形状决定,称为Gibbs效应
例1.设计低通 FIR
精品课件-数字信号处理-第7章
xA (n) x(n) jxˆ(n)
(7-7)
式中 xˆ(n) 是时间离散信号x(n)
xˆ(n) x(n) h(n)
(7-8)
解析信号对实信号来说就是有一阶导数的连续信号。由此意 义来说,任何序列都不是解析信号,因为它是一个以整数为变量 的函数,但xA(n)是xA(t)的采样,如果xA(t)是解析的, 我们仍认 为xA(n)也是解析的, 这是对解析信号的修正。
第七章 离散希尔伯特变换
7
h(n) |H(j )|
-
n) π
2
- π 2
(a)
-7 -6 -5 -4 -3 -2-1
1 2 3 4 5 6 7 n
(b)
图7.1 (a) 频域特性; (b) 时域特性
第七章 离散希尔伯特变换
7
7.4 因果序列傅里叶变换下的希尔伯特变换
当xA(n)是解析序列时,其实部和虚部成希尔伯特变换关系。 它对应的频谱则是单边的。如果把频谱看成解析的,即其实部与 虚部成希尔伯特变换关系,则对应的时域序列应是单边的, 即 因果的。本节主要讨论因果序列傅里叶变换的希尔伯特变换。
第七章 离散希尔伯特变换
7
7.2 时间连续信号的希尔伯特变换
给定一时间连续信号x(t),其希尔伯特变换 xˆ(t)定义为
xˆ(t) 1 x( )d 1 x(t )d x(t) 1
π t
π
πt
(7-1)
xˆ(t) 可以看成是x(t)通过单位冲激响应 h(t) 1 滤波器
的输出。
第七章 离散希尔伯特变换
7
在时间连续信号处理中解析信号是一个重要的概念,本章我 们将其推广到时间离散信号。从形式上说不能把复时间离散信号 或复序列看成是解析函数,因为它是一个以整数为变量的函数, 但是也可以按照类似的处理方式,将复序列之实部和虚部联系起 来使复序列的频谱在单位圆上的-π≤ω<0范围内为零。用类似 的方法也可以将周期性(或有限时宽)序列的傅里叶变换之实部 和虚部联系起来,在这种情况下,“因果性”条件是,该周期序 列在各周期的后半部为零。根据对偶关系,对于时间序列呈单边 特性的因果序列,在频域(其实部与虚部)也应存在某种变换关系。 最小相位序列是一类很重要的信号, 其傅里叶变换幅度和相位 之间存在希尔伯特变换关系。
数字信号处理 第二版 第七章
n 5 ,h(n) h(10 n)
0 1 2 3
4
7
9
5 6
8
10
n
25
H()
0
H (e )
j
2
H ( ) 对 0, ,2 呈奇对称。
低通 0
H (e )
j
×
0
H (e j )
×
高通
H (e j )
带通 0
√
×
带阻
26
0
只能设计带通滤波器;不能设计低通、高通和 带阻滤波器。
n 0
N 1
利用三角函数积化和差公式, 故
h ( n )sin( n ) 0
n 0
10 则必然要求 h ( n )sin( n ) 为奇对称序列。
N 1
方程对 成立的唯一解为
N 1 2
h(n) h( N 1 n)
0 n N 1
即为FIR滤波器具有第一类线性相位的时域 充要条件: ★ 单位脉冲响应 h(n) 关于 n ( N 1) 2 呈 偶对称。 ★ 时间延时 为 h(n) 长度 ( N 1) 的一半, 即 ( N 1) 2 。
y (n) A H (e ) sin[(n ) ]
j
是与 无关的常数(用采样数表示)。 式中,
7.1.3 线性相位条件对 h(n)的要求
1、第一类线性相位
N 1 n 0
H (e ) h ( n )e
j
j n
H (e ) e
j
j
根据欧拉公式 e
图7-2 A 类相位特性
2、 h(n)为奇对称 (第二类线性相位)
东南大学《数字信号处理》内部教学课件讲义
数 字 信 号 处 理绪 论一、从模拟到数字•1、信号:信号传递信息的函数也是独立变量的函数,这个变量可以是时间、空间位置等。
•2、连续信号:在某个时间区间,除有限间断点外所有瞬时均有确定值。
•3、模拟信号是连续信号的特例。
时间和幅度均连续。
•4、离散信号:时间上不连续,幅度连续。
•5、数字信号:幅度量化,时间和幅度均不连续。
A / D 变换器通用或专用计算机采样保持器D/ A变换器模拟低通滤波器模拟信号数字信号模拟信号数字信号处理系统连续时间信号连续时间信号模拟信号的数字化数字信号数码量化电平模拟信号采样保持信号量化电平数码量化电平数字信号D/A输出信号模拟信号数字信号转化成模拟信号D/A输出模拟滤波输出二、数字信号处理的主要优点数字信号处理采用数字系统完成信号处理的任务,它具有数字系统的一些共同优点,例如抗干扰、可靠性强,便于大规模集成等。
除此而外,与传统的模拟信号处理方法相比较,它还具有以下一些明显的优点:1、精度高在模拟系统的电路中,元器件精度要达到10-3以上已经不容易了,而数字系统17位字长可以达到10-5 的精度,这是很平常的。
例如,基于离散傅里叶变换的数字式频谱分析仪,其幅值精度和频率分辨率均远远高于模拟频谱分析仪。
2、灵活性强数字信号处理采用了专用或通用的数字系统,其性能取决于运算程序和乘法器的各系数,这些均存储在数字系统中,只要改变运算程序或系数,即可改变系统的特性参数,比改变模拟系统方便得多。
3、可以实现模拟系统很难达到的指标或特性例如:有限长单位脉冲响应数字滤波器可以实现严格的线性相位;在数字信号处理中可以将信号存储起来,用延迟的方法实现非因果系统,从而提高了系统的性能指标;数据压缩方法可以大大地减少信息传输中的信道容量。
4、可以实现多维信号处理利用庞大的存储单元,可以存储二维的图像信号或多维的阵列信号,实现二维或多维的滤波及谱分析等。
5、缺点(1)增加了系统的复杂性。
数字信号处理chapter7
2
2 n0
N 1 N 1
z 2
h(n)
1
n N 1
[z 2
n N 1
z 2]
n0
2
Chapter7 FIR Digital
z e j
j N 1 N 1
je 2
n0
h(n) sin[(n N 1)]
2
j N 1 j N 1
e 2 2
Chapter7 FIR Digital Filter Design
Chapter7 FIR Digital Filter Design
7.1 Linear-Phase FIR Digital Filter 7.2 Design of FIR Filter Using Windows 7.3 Comparison of IIR and FIR Digital Filter
h(0 ) y(n)
Chapter7 FIR Digital Filter Design
z- 1
z- 1
z- 1
z- 1
h(1 )
z- 1 h(2 )
z- 1
h(N/2 - 1) z- 1
N=偶数
z- 1
z- 1
z- 1
h(1 )
z- 1 h(2 )
z- 1
N=奇数
z- 1
h((N- 1)/2 )
Structure of first form linear phase
Chapter7 FIR Digital Filter Design
(1) Prove of first form linear phase:
N 1
H (z) h(n)zn
n0
N 1
《数字信号处理讲》课件
3
算法优化
FFTW等库提供了优化的FFT算法实现,提高了计算速度和效率。
频域分析方法
频谱分析
频谱分析是对信号的频域特性进行分析,可用于频率成分提取、噪声分析等。
滤波器设计
通过频域分析方法可以设计数字滤波器,实现信号的去噪、增强等处理。
频域采样
频域采样是一种通过对信号频谱的采样来实现快速分析和处理的方法。
噪声
噪声是信号处理中的随机干扰, 会影响信号质量和处理结果。
信噪比
信噪比是衡量信号与噪声强度之 间关系的指标,较高的信噪比表 示较好的信号质量。
噪声降低
噪声降低技术可用于减少噪声对 信号处理结果的影响,提高信号 质量。
数字信号处理应用
1 语音处理
通过数字信号处理技术可以实现语音合成、语音识别、语音增强等应用。
பைடு நூலகம்2 图像处理
数字信号处理在图像处理中可以进行图像增强、边缘检测、目标识别等。
3 音频处理
音频处理包括音频编码、音频特效处理、音频识别等多个方面的应用。
时域分析方法
1
时域信号表示
时域分析是对信号在时间上的变化进行分析,并用时域表示方法进行描述。
2
自相关函数
自相关函数衡量信号的相似性和周期性,可以用于信号的频率分析和滤波。
3
卷积
卷积是时域分析中常用的运算,可以用于信号的滤波、系统响应分析等。
离散傅里叶变换(DFT)
傅里叶变换
傅里叶变换将信号从时域变换到 频域,可用于频域分析和滤波。
离散傅里叶变换
离散傅里叶变换是有限长序列的 傅里叶变换,用于处理离散信号 的频谱分析。
DFT的应用
DFT广泛应用于图像处理、音频 编码、通信系统等领域。
《数字信号处理教学课件》dsp
介绍了数字滤波器的基本原理、设计 方法和实现过程,包括IIR和FIR滤波
器的设计。
采样定理
讲解了采样定理的基本概念、原理和 应用,以及采样定理在信号处理中的 重要性。
傅里叶变换
讲解了傅里叶变换的基本概念、性质 和应用,以及傅里叶变换在信号处理 中的重要性。
数字信号处理的发展趋势
深度学习在信号处理中的应用
FFT的实现方式有多种,如递归、迭代 和混合方法等。其中,递归和迭代方 法是最常见的实现方式。
IIR和FIR滤波器设计
IIR滤波器设计
IIR滤波器是一种递归滤波器,其设计方法主要有冲激响应不变法和双线性变换 法。IIR滤波器的优点是相位特性好,但稳定性较差。
FIR滤波器设计
FIR滤波器是一种非递归滤波器,其设计方法主要有窗函数法、频率采样法和优 化方法等。FIR滤波器的优点是稳定性好,但相位特性较差。
在音频、视频、通信等领域,采样定理被广泛应用 ,以将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。
量化误差
80%
量化误差定义
由于将连续的模拟信号转换为离 散的数字信号时,每个样本只能 取有限的离散值,导致与实际值 之间的误差。
100%
量化误差的性质
量化误差具有随机性,其大小取 决于输入信号的性质和量化位数 。
对未来学习的建议
深入学习数字信号处理理 论
建议学习者深入学习数字信号处理的基本理 论,包括离散傅里叶变换、小波变换等。
学习先进的信号处理算法
建议学习者关注最新的信号处理算法和技术,如深 度学习在信号处理中的应用等。
实践与应用
建议学习者多进行实践和应用,通过实际项 目来加深对数字信号处理的理解和掌握。
介绍了深度学习在信号处理中的最新进展,包括自编码 器、生成对抗网络等。
《数字信号处理基础》课件
信号压缩等。
Z变换
Z变换的定义
Z变换是一种将离散时间信号转换为复数域信号的方法,通过将离 散时间信号转换为复数域中的函数,可以更好地分析信号的特性。
Z变换的性质
Z变换具有线性、时移、频域平移、复共轭等性质,这些性质在信 号处理中有着广泛的应用。
Z变换的应用
Z变换在信号处理中有着广泛的应用,如离散控制系统分析、数字滤 波器设计等。
自适应滤波器应用场景
广泛应用于噪声消除、回声消除、信 号预测等领域。
05 数字信号处理应用
音频处理
音频压缩
通过降低音频数据的冗余度,实 现音频文件的压缩,便于存储和
传输。
音频增强
利用数字信号处理技术,改善音频 质量,如降低噪音、增强语音等。
音频分析
对音频信号进行特征提取和分类, 用于语音识别、音乐信息检索等领 域。
IIR滤波器应用场景
广泛应用于语音处理、图像处理等领 域。
FIR滤波器设计
FIR滤波器定义
FIR滤波器特点
FIR滤波器,即有限冲激响应滤波器,是一 种离散时间滤波器,其冲激响应有限长。
FIR滤波器具有线性相位、设计灵活、计算 量大等特性。
FIR滤波器设计方法
FIR滤波器应用场景
通过窗函数法、频率采样法等进行设计, 常用的设计方法有汉明窗法、凯泽窗法等 。
课程目标
掌握数字信号处理的基本概念、原理和方法。
学会使用数字信号处理软件进行信号处理和分析 。
了解数字信号处理在通信、图像处理、音频处理 等领域的应用。
02 基础知识
信号与系统
信号定义与分类
信号是信息传输的载体,可以是离散 的或连续的,也可以是时间的函数。 信号分类包括周期信号、非周期信号 、确定信号、随机信号等。
数字信号处理DigitalSignalProcessing课件
re j eTs e jTs
得到:
r eTs
Ts
s与z
z re j |r1 e j
Ts 2 f fs
X (e j ) x(n)e jn n
离散时间序列旳 傅里叶变换,
DTFT
Im[ z ]
z 平面
0 Re[z]
z 平面 Im[z]
r 1
0 Re[z]
Ts 2 f fs
n0
if az1 1, that is z a
ROC
then X (z) 1 1 az1
X (z) z za
a1
例2:x(n) anu(n 1)
{ u(n 1)
1 n 1,,
0 其他
1
X (z) an zn 1 (a1z)n
n
n0
1
1
1 a
1 z
z
z a
ROC : a1z 1, z a
极零分析旳应用
1. 稳定性: 鉴别条件1:
h(n)
n0
h(n) l1
稳定性: 鉴别条件2 :
| pk | 1, k 1,, N
全部极点都 必需在单位
圆内!
证明: H (z) N ck z k 1 z pk
p N
n
h(n) ck k
k 1
p
N
n
h(n)
ck k
n0
n0 k 1
x(n)zn zm1dz
c
c
n0
x(n) zmn1dz c n0
z re j
x(n) rmn1e j(mn1)dz n
dz rje jd x(n)rmn j e j(mn)d n
X (z)zm1dz x(n)r mn j e j(mn) d
《数字信号处理》课件
05
数字信号处理中的窗函 数
窗函数概述
窗函数定义
窗函数是一种在一定时间 范围内取值的函数,其取 值范围通常在0到1之间。
窗函数作用
在数字信号处理中,窗函 数常被用于截取信号的某 一部分,以便于分析信号 的局部特性。
窗函数特点
窗函数具有紧支撑性,即 其取值范围有限,且在时 间轴上覆盖整个分析区间 。
离散信号与系统
离散信号的定义与表示
离散信号是时间或空间上取值离散的信号,通常用序列表示。
离散系统的定义与分类
离散系统是指系统中的状态变量或输出变量在离散时间点上变化的 系统,分类包括线性时不变系统和线性时变系统等。
离散系统的描述方法
离散系统可以用差分方程、状态方程、传递函数等数学模型进行描 述。
Z变换与离散时间傅里叶变换(DTFT)
1 2 3
Z变换的定义与性质
Z变换是离散信号的一种数学处理方法,通过对 序列进行数学变换,可以分析信号的频域特性。
DTFT的定义与性质
DTFT是离散时间信号的频域表示,通过DTFT可 以分析信号的频域特性,了解信号在不同频率下 的表现。
Z变换与DTFT的关系
Z变换和DTFT在某些情况下可以相互转换,它们 在分析离散信号的频域特性方面具有重要作用。
窗函数的类型与性质
矩形窗
矩形窗在时间轴上均匀取值,频域表现为 sinc函数。
汉宁窗
汉宁窗在时间轴上呈锯齿波形状,频域表现 为双曲线函数。
高斯窗
高斯窗在时间轴上呈高斯分布,频域表现为 高斯函数。
海明窗
海明窗在时间轴上呈三角波形状,频域表现 为三角函数。
窗函数在数字信号处理中的应用
信号截断
通过使用窗函数对信号进行截 断,可以分析信号的局部特性
数字信号处理 课件
数字信号处理课件
数字信号处理是一门涉及数字信号的获取、处理和分析的学科。
在数字信号处理课程中,学生将学习关于数字信号的基本概念、数
字滤波器设计、频域分析、采样定理、离散傅立叶变换等内容。
课
程通常涵盖了以下主题:
1. 数字信号和系统基础知识,包括离散时间信号和系统的表示、采样和量化、离散时间信号的运算等。
2. 离散时间信号分析,学习离散时间信号的性质、离散时间系
统的性能分析等。
3. 离散傅立叶变换(DFT),理解DFT的定义、性质和应用,
包括快速傅立叶变换(FFT)算法。
4. 数字滤波器设计,包括有限脉冲响应(FIR)滤波器和无限
脉冲响应(IIR)滤波器的设计原理和方法。
5. 频域分析,学习数字信号在频域中的表示和分析方法,如功
率谱密度估计等。
6. 采样定理,理解采样定理的原理和应用,以及采样率对信号
重构的影响。
在数字信号处理课程中,学生通常会接触到一些常见的工具和
软件,如MATLAB、Python等,用于进行数字信号处理的仿真和实验。
此外,课程还可能涉及到一些现实生活中的应用案例,如音频处理、图像处理等,以便帮助学生更好地理解数字信号处理的实际应用。
总的来说,数字信号处理课程涵盖了广泛的知识领域,从基本
概念到实际应用,学生将会系统地学习数字信号处理的理论和方法,为日后的工程实践打下坚实的基础。
数字信号处理.ppt
-π/2-ωτ代入式(7.1.1)和(7.1.2), 并考虑
h
N 1 2
0
,得到:
M 1
Hg ( ) 2h(n) sin[ (n )] n0
式中,N是奇数,τ=(N-1)/2是整数。所以,当ω=0,π,
对称,关于峰值点ω=π偶对称。因此Hg(ω)关于ω=0和2π两点奇 对称,关于ω=π偶对称。由此可见,情况4不能实现低通和带 阻滤波器。对N=12的高通滤波器举例,Hg(ω)如表7.1.1中情况 4
为了便于比较,将上面四种情况的h(n)及其幅度特性 需要满足的条件列于表7.1.1中。应当注意,对每一种情况 仅画出满足幅度特性要求的一种例图。例如,情况1仅以 低通的幅度特性曲线为例。当然也可以画出满足情况1的 幅度约束条件(Hg(ω)关于ω=0, π, 2π三点偶对称)的高通、 带通和带阻滤波器的幅度特性曲线。所以,仅从表7.1.1就 认为情况1
3. 线性相位FIR数字滤波器的零点分布特点
N 1
H (z) h(n)zn n0
将h(n)=±h(N-1-n)代入上式, 得到:
N 1
N 1
H (z) h(n)zn h(N 1 n)zn
n0
n0
N 1
h(m)z(N 1m) z(N 1) H (z1)
m0
(7.1.14)
由(7.1.14)式可以看出,如z=zi是H(z)的零点,其倒
以当 时
cos[(n
)]
cos
n
N 2
sin
n
N 2
0
而且cos[ω(n-τ)]关于过零点奇对称,关于ω=0和
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n−1
K
(3-21a)
1 X(z)zn−1dz = − Res[ X(z)zn−1 ] (3-21b) x(n) = − ∫ ∑ z=zm 2πj C− m=1
应用(3-21b)式时,必须满足X(z)zn-1=G(z)的分母多项式z 的阶次比分子多项式z的阶次高二阶或二阶以上。
电子信息工程教研室
10
2π j C+
电子信息工程教研室
5
3.2.2 围线积分法
C: X(z)的环状收敛域内环 绕坐标原点的一简单闭合 曲线; C+: 沿此闭合曲线的反时 针方向,即曲线的正向; C−: 沿闭合曲线的顺时针 方向。如图3-11所示。
图3-11 围线积分的路径
电子信息工程教研室
6
3.2.2 围线积分法
x(n)就是罗朗级数的系数cn,式(3-15)可写成
电子信息工程教研室
16
例题3-6
事实上,当n=-1时,x(n)=0,因此,所求Z反变 Z 换x(n)为
或
1 n 1 n x(n) = 2( ) − ( ) , n ≥ 0 2 4 1 n 1 n x ( n ) = [ 2( ) − ( ) ] u ( n ) 2 4
电子信息工程教研室
17
例题3-7
当n=0时,函数 在C内有两个单极点z1=0和z2=1/a,所以
电子信息工程教研室
1 z − a −1 1 z−a G( z) = − z =− a z −1/ a a ( z − 1/ a) z
19
例题3-7
x(n) = ∑ Res [G( z)] z=z
k =1 2
k
1 z −a 1 z −a = Res (− ) + Res (− ) 1 a ( z −1/ a) z z= a ( z −1/ a) z z=0
电子信息工程教研室
图3-12 X(z)的收敛域 与闭合曲线C
14
例题3-6
x (n ) = = 2 π 2 π 1 j j 1
C +
ο ∫
X ( z )z
n −1
dz
C +
ο ∫
z n +1 dz 1 1 ( z − )( z − ) 4 2
z n +1 x(n) = ∑ Res[ ] | z = zk 1 1 k =1 ( z − )( z − ) 4 2 1 z n +1 1 z n +1 = [( z − ) ] + [( z − ) ] 1 1 z= 1 1 1 z=1 4 ( z − )( z − ) 4 2 ( z − )( z − ) 2 4 2 4 2 1 1 x(n) = −( ) n + 2( ) n , n ≥ −1 4 2
电子信息工程教研室
18
例题3-7
设C为|z|>1/|a|一闭合曲线,显然,当n>0时, 函数 G ( z ) = − 1 z − a z n−1 在C内只有一个单极点 a z − 1/ a z=1/a,故
1 1 z − a n−1 1 1n x(n) = Res[G(z)] 1 = − (z − )( z ) 1 = (a − )( ) z= z= a a z −1/ a a a a a
a
由于|z|>1/|a|,所以,当n<0时,在C外部没有 极点,故x(n)=0。因此所求反变换为
1 1 1n x(n) = − ⋅ δ(n) + (a − )( ) ⋅ u(n −1) a a a
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1 1 x(n) = (a − ) − a = − a a
例题3-8
1 −1 (1 + z ) 1 4 ,ROC: | z |< 的Z反变换x(n)。 求X ( z) = Z 1 2 (1 − z −1 ) 2 2 1 −1 1 (1 + z ) (z + ) 解: X ( z ) = 4 4 z = 1 1 (1 − z −1 ) 2 ( z − ) 2 2 2 1 1 (z + ) (z + ) 4 z ⋅ zn−1 = 4 zn G(z) = X(z)zn−1 = 1 1 (z − )2 (z − )2 2 2
实质上是求X(z)的幂级数展开式。 主要方法:§观察法,§围线积分法, §部分分式法,§幂级数展开法
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3.2.1 观察法
根据一些常用的变换对,可以直接写出其Z反变 Z 换形式,如在上节例 3-2中求序列x(n)=anu(n)的 Z变换,应用如下的变换对,就可以直接得到其Z Z 变换:
2
| a |< 1
求其逆变换x(n)
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3.2.3 部分分式法
将X(z)用部分分式展开,便于利用表3-1中的 基本Z变换对公式来求Z反变换。然后将各个Z反 Z Z Z 变换形式相加,就得到所求的序列x(n),即
X(z)=P(z)/Q(z)=X1(z)+X2(z)+…+Xk(z)
(3-24 )
x(n)= Z −1[X(z)]= Z −1[ X1(z) ]+ Z −1 [ X2(z) ]+…+ Z −1[ Xk(z) ]
x (n) = 1 ∫ G ( z )dz = − 1 ∫ G ( z )dz 2π j C + 2π j C −
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例题3-8
1 1 (z + ) (z + ) 4 dz = −Res[ 4 ] x ( n) = − 1 ∫ 1 2 z=1 2π j C − z −n ( z − 1 ) 2 −n 2 z (z − ) 2 2 1 (z + ) 1 d 2−1 1 2 4 ] = − d [( z + 1 ) ⋅ z n ] =− [( z − ) ⋅ 2 −1 1 (2 − 1)! dz 2 z −n ( z − 1 ) 2 dz 4 z= 2 2 z=1
n−1 1 G( z)dz = Res[X ( z) (3-17) x(n) = z ]z=zk ∑ ∫+ 2π j C k =1 K
其中 Res[X (z)z n−1]z=zk 表示函数G(z)在点z=zk处的留数。
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3.2.2 围线积分法
如果积分沿闭合曲线C顺时针方向(C−)进行积分,并 假设C−围成的区域内有M个有限极点Zm(即C以外 的区域),那么
2
或写成:
1 1 1 = −[(n + 1) z n + nz n−1 ] 1 = −(n + 1)( ) n − n( ) n+1 , z= 4 2 2 2
(n ≤ −1)
1 n+1 1n x(n) =[−n( ) −(n+1)( ) ]u(−n−1) 2 2
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思考题:
(1 + a ) X ( z) = , −1 (1 − az )(1 − az )
x(n) = − 1 ∫ G ( z )dz = −∑ Res[ X ( z ) z n −1 ]z = zm 2π j C − m =1
要求G(z)=X(z)zn−1分母多项式z的阶次比分子多项式 z的阶次高二阶或二阶以上
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M
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3.2.2 围线积分法
x(n) = 1 ∫ X(z)z dz= ∑ Res[X(z)zn−1 ]z=zk 2πjC+ k=1
1− az−1 1 的Z反变换x(n)。 求 X (z) = Z ,ROC | z |> : | a| z−1 − a
解:
1− az−1 z − a 1 z −a X(z) = −1 = =− ⋅ , 设 G(z) = X(z)zn−1 z − a 1− az a z − 1 a
1 1 1 z −a n−1 x(n) = ∫G(z)dz= ∫ (− z )dz 2πjC+ 2πjC+ a z −1/ a
1 X(z)zn−1dz, C+ ∈(R , R ) (3-16) x(n) = ∫ x− x+ 2πj C+
式(3-16)就是围线积分的Z反变换公式。
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3.2.2 围线积分法
根据留数定理,如果函数G(z)=X(z)z n−1 在z平 面内沿闭合曲线C上连续,且C围成的区域内有K 个有限极点zk,对函数G(z)的围线积分可以写成
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例题3-6
1 , ROC :z |> 的Z反变换x(n) | 求 X (z) = 1 Z 1 −1 2 (1− z−1)(1− z ) 4 2 z n −1 z n +1 = 解:设 G( z ) = X ( z ) z n−1 = 1 1 1 1 (1 − z −1 )(1 − z −1 ) ( z − )( z − ) 4 2 4 2 1
(3-25)
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3.2.3 部分分式法
3.2.2 围线积分法
设zk是G(z)=X(z)z n−1在Z平面上闭合曲线C内的单 Z (一阶)极点, (3-22)
Res[X ( z ) z n−1 ]z = zk = [( z − zk ) X ( z) z n−1 ]z = zk
如果zk是X(z)z n−1的多重(l 阶)极点,
Res[X ( z) z ]z=zk
中国地质大学(北京) 地球物理与信息技术学院 电子信息工程教研室 制作
数字信号处理 第七讲
主讲内容: 主讲内容: Z反变换
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## 3.2 Z 反变换 Section 3.2 Inverse Z-Transform
所谓Z反变换就是从给定的Z变换闭合表达式 Z X(z)中还原出原序列x(n)。 x(n)=Z −1[X(z) ] (3-12)