DSP第二章Z变换与拉氏变换傅氏变换的关系

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数字信号处理DSP第二章1 z变换的定义及收敛域

数字信号处理DSP第二章1 z变换的定义及收敛域
R x
R e[ z ]
R x
当 R x R x时 , R oc : 当 R x R x时 , R oc : R x z R x
2012-10-11 数字信号处理
0
例 1: 求 x ( n ) R N ( n )的 z 变 换 及 其 收 敛 域
解 : X (z)=
0
的右边序列,
R x z
Roc:
因果序列的z变换必在 处收敛
在 处收敛的z变换,
j Im [ z ]
其序列必为因果序列
R x
R e[ z ]
0
2012-10-11
数字信号处理
包 括 z 处
3)左边序列
0 x(n ) x(n ) n n2 n n2
2012-10-11
j Im [ z ]
j Im [ z ]
a
b
a
R e[ z ]
b
R e[ z ]
0
c
0
c
j Im [ z ]
j Im [ z ]
a
a
b
R e[ z ]
0
b
R e[ z ]
c
0
c
2012-10-11
数字信号处理
0
1/ a
2012-10-11
数字信号处理
给定z变换X(z)不能唯一地确定一个序列,
只有同时给出收敛域才能唯一确定。
X(z)在收敛域内解析,不能有极点,故:
– 右边序列的z变换收敛域一定在模最大的有 限极点所在圆之外 – 左边序列的z变换收敛域一定在模最小的有 限极点所在圆之内
数字信号处理
n
解 : X (z)=

第二章 Z变换

第二章    Z变换

-
第2章 z变换
表 2 1 几 种 序 列 的 变 换
Z
第2章 z变换
2.3 Z反变换
已知函数X(z)及其收敛域,反过来求序列的变换称为Z反变 换,
x(n)=Z-1[X(z)]
Z


X (z) x(n)zn Rx | z | Rx
n
(2-10)

x(n) 1 X (z)zn1dz
2.5.2 傅氏变换与序列的Z变换
第2章 z变换
2.6 序列的傅里叶变换 2.7 傅里叶变换的一些对称性质 2.8 离散系统的系统函数,系统的频率响应
2.8.1 因果稳定系统 2.8.2 系统函数和差分方程的关系 2.8.3 系统频率响应的意义 2.8.4 频率响应的几何确定法 2.8.5 有理系统函数的单位脉冲响应(IIR,FIR)
2.2
2.2.1 Z变换的定义
Z变换
第2章 z变换
一个离散序列x(n)的Z变换定义为

X (z) x(n)zn
(2-1)
n
式中,z是一个复变量,它所在的复平面称为Z平面。我们常用
Z[x(n)]表示对序列x(n)进行Z变换,也即
Z[x(n)] X (z)
(2-2)
第2章 z变换
究收敛域的重要性。
第2章 z变换
(4) 双边序列: 一个双边序列可以看作一个右边序列和一个左边序列之和, 即


1
X (z) x(n)zn x(n)zn x(n)zn
n
n0
n
(1-62)
因而其收敛域应该是右边序列与左边序列收敛域的重叠部分。
等式右边第一项为右边序列,其收敛域为|z|>Rx-; 第二项为左边序列,

Z变换与F、L变换的关系

Z变换与F、L变换的关系

Ω= 0,S平面的实轴, ω= 0,Z平面正实轴;
Ω=Ω0(常数),S:平行实轴的直线, ω= Ω0T,Z:始于
原点的射线;
Ω ( , ), S:宽 2的水平条带, ω ( , ) 整个z平面.
TT
T
j 3
jIm[Z]
Tபைடு நூலகம்
T
T
3
T
ω
0
Re[Z]
S平面到Z平面的映射是多值映射,不是单一映射。
总结:z 变 换 的 本 质 是 理 想 冲 激 抽 样 的 拉 普 拉 斯 变
二.Z变换和傅氏变换的关系
连续信号经理想取样后,其频谱产生周期延拓,

Xˆ a (
j)
1 T
k
Xa(
j
jk
2
T
)
我们知道,傅氏变换是拉氏变换在虚轴S=jΩ
的特例,因而映射到Z平面上为单位圆。因此,
X (z)ze jT X (e jT ) Xˆ a ( j)
这就是说,(取样)序列在单位圆上的Z变换,就等
σ 0, s jΩ
H jΩ H s s jΩ
4. z平面单位圆上的z变换即为序列的傅氏 变换(DTFT)
z 1, z ejω
X e jω X z zejω
四.序列的傅氏变换
1.正变换:
F[x(n)] x(e j ) X (z)ze j x(n)e jn , n
收敛条件为: x(n) n
即X (z) zesT X (esT ) Xˆ a (s)
2.Z变换与拉氏变换的关系( S、Z平面映射关系)
S平面用直角坐标表示为:s j
Z平面用极坐标表示为: z re j
又由于 z esT

§6.10 傅里叶变换、拉普拉斯变换、z变换之间的关系

§6.10 傅里叶变换、拉普拉斯变换、z变换之间的关系



X
二.z变换与拉普拉斯变换的关系
Ai ˆ t L x s p i 1 i ˆ ( nT ) 也 ˆ ( t ) 进行理想抽样,得到的离散时间序列 x 对x 由N 项指数序列相加组合而成。 ˆ nT x ˆ 1 nT x ˆ 2 nT x ˆ N nT x

n

子 工
X z
n x n z


程 学

逆变换 x n

2 j 1 2 j 1
1
z 1
X z z
n 1
dz
第 5 页


1 IDTFT X e x n 2

n


x n e jn
j K2 K 2
* 1

程 学
K1 K2 ω0 解: xt sinω0 t ut X s 2 2 s j ω0 s j ω0 s ω0 两个一阶极点分别为 p1 j ω0,p2 j ω0 。

大 学

子 工
序列sinω0 nT unT 的z变换。
第 7 页
大 学

i 1
i 1
其拉式变换为
N


邮 电
Ai ˆ t L x s p i 1 i



子 工
程 学

ˆ i t Ai e pi t u t x

N

子 工

学 院
N
匀抽样 x t 均 x n ,

DSP第二章Z变换与拉氏变换傅氏变换的关系.

DSP第二章Z变换与拉氏变换傅氏变换的关系.


n
nT )e
nsT
st
dt
理想抽样后的信号的 Z变换与L变换的关系
令抽样序列为:
其z变换为:
x(n) xa (nT )
X ( z)
sT
n
x ( n) z

n
由此看出:当z e 时,抽样序列的z变换 等于其理想抽样信号的拉氏变换。
引言

上节我们讨论了连续信号的理想抽样, 这节我们利用它来讨论离散信号的z变换 与连续信号的拉普拉斯变换、付里叶变 换的关系。
理想抽样后的信号的拉氏变换
ˆa (t ), 设连续信号xa (t ), 理想抽样后的抽样信号x 它们的拉氏变换为:
st ˆ ˆ a (t )e dt X a (s) x a
ˆ ( s) X ( z ) z e sT X (e ) X a
sT
Z平面与S平面的映射关系
z平面与s平面的映射关系 z e z平面用极坐标表示:
sT
s平面用直角坐标表示: s j
z re
T
jw
则可得 因而
z re e e e T re w T
1 jw
n
x ( n )e
jw

jwn



X (e )e dw
jwn
单位圆上的序列的z变换即为序 列的付里叶变换
X ( z ) z e jw 1 w 2k X (e ) X a ( j ) T k T
jw jw
序列的付里叶变换(即离散序列的频谱)为:
DTFT [ x(n)] X (e )
1 DTFT [ X (e )] x(n) 2

对傅里叶变换、拉氏变换、z变换详细剖析

对傅里叶变换、拉氏变换、z变换详细剖析

对傅里叶变换、拉氏变换、z变换详细剖析变换的实质是将一个信号分离为无穷多多正弦/复指数信号的加成,也就是说,把信号变成正弦信号相加的形式——既然是无穷多个信号相加,那对于非周期信号来说,每个信号的加权应该都是零——但有密度上的差别,你可以对比概率论中的概率密度来思考一下——落到每一个点的概率都是无限小,但这些无限小是有差别的。

所以,傅里叶变换之后,横坐标即为分离出的正弦信号的频率,纵坐标对应的是加权密度。

对于周期信号来说,因为确实可以提取出某些频率的正弦波成分,所以其加权不为零——在幅度谱上,表现为无限大——但这些无限大显然是有区别的,所以我们用冲激函数表示。

已经说过,傅里叶变换是把各种形式的信号用正弦信号表示,因此非正弦信号进行傅里叶变换,会得到与原信号频率不同的成分——都是原信号频率的整数倍。

这些高频信号是用来修饰频率与原信号相同的正弦信号,使之趋近于原信号的。

所以说,频谱上频率最低的一个峰(往往是幅度上最高的),就是原信号频率。

傅里叶变换把信号由时域转为频域,因此把不同频率的信号在时域上拼接起来进行傅里叶变换是没有意义的——实际情况下,我们隔一段时间采集一次信号进行变换,才能体现出信号在频域上随时间的变化。

我的语言可能比较晦涩,但我已尽我所能向你讲述我的一点理解——真心希望能对你有用。

我已经很久没在知道上回答过问题了,之所以回答这个问题,是因为我本人在学习傅里叶变换及拉普拉斯变换的过程中着实受益匪浅——它们几乎改变了我对世界的认识。

傅里叶变换值得你用心去理解——哪怕苦苦思索几个月也是值得的——我当初也想过:只要会算题就行。

但浙大校训“求是”时时刻刻鞭策着我追求对理论的理解——最终经过很痛苦的一番思索才恍然大悟。

建议你看一下我们信号与系统课程的教材:化学工业出版社的《信号与系统》,会有所帮助。

(另一种说法)对于周期函数f,傅立叶变换就是把这个函数分解成很多个正弦函数fn的和,每个fn的频率是f的n倍。

傅里叶变换、拉氏变换、z变换的含义到底是什么

傅里叶变换、拉氏变换、z变换的含义到底是什么

1。

关于傅里叶变换变换?(来自百度知道)答:fourier变换是将连续的时间域信号转变到频率域;它可以说是laplace变换的特例,laplace变换是fourier变换的推广,存在条件比fourier变换要宽,是将连续的时间域信号变换到复频率域(整个复平面,而fourier变换此时可看成仅在jΩ轴);z变换则是连续信号经过理想采样之后的离散信号的laplace变换,再令z=e^sT时的变换结果(T为采样周期),所对应的域为数字复频率域,此时数字频率ω=ΩT。

——参考郑君里的《信号与系统》。

傅里叶变换的实质是将一个信号分离为无穷多多正弦/复指数信号的加成,也就是说,把信号变成正弦信号相加的形式——既然是无穷多个信号相加,那对于非周期信号来说,每个信号的加权应该都是零——但有密度上的差别,你可以对比概率论中的概率密度来思考一下——落到每一个点的概率都是无限小,但这些无限小是有差别的。

所以,傅里叶变换之后,横坐标即为分离出的正弦信号的频率,纵坐标对应的是加权密度。

对于周期信号来说,因为确实可以提取出某些频率的正弦波成分,所以其加权不为零——在幅度谱上,表现为无限大——但这些无限大显然是有区别的,所以我们用冲激函数表示。

已经说过,傅里叶变换是把各种形式的信号用正弦信号表示,因此非正弦信号进行傅里叶变换,会得到与原信号频率不同的成分——都是原信号频率的整数倍。

这些高频信号是用来修饰频率与原信号相同的正弦信号,使之趋近于原信号的。

所以说,频谱上频率最低的一个峰(往往是幅度上最高的),就是原信号频率。

傅里叶变换把信号由时域转为频域,因此把不同频率的信号在时域上拼接起来进行傅里叶变换是没有意义的——实际情况下,我们隔一段时间采集一次信号进行变换,才能体现出信号在频域上随时间的变化。

我的语言可能比较晦涩,但我已尽我所能向你讲述我的一点理解——真心希望能对你有用。

我已经很久没在知道上回答过问题了,之所以回答这个问题,是因为我本人在学习傅里叶变换及拉普拉斯变换的过程中着实受益匪浅——它们几乎改变了我对世界的认识。

DSP_09离散时间信号-Z变换与拉氏变换关系

DSP_09离散时间信号-Z变换与拉氏变换关系



有w ,因此,W从


S平面到Z平面的映射
由上述讨论总结得出从Z平面到S平面的映射关系如下
2 1 S平面上宽度为 的水平带映射成整个 Z平面,左半带 T 映射成单位园内部,右 半带映射成单位园外部 ,长度为 2 的虚轴映射成单位圆周 。 T 2 2 由于S平面可被分成无限条宽 度为 的水平带,所以 S T 平面可被映射成无限多 个Z平面。
也就是说,因果系统稳定的充要条件是系统函数 H z 的所有
极点都在单位圆内。
2016/6/25
16
由系统函数判断系统的稳定性
例2.21 设一个线性非移变系统的系统函数为
1 1 1 z 2 H z 3 1 1 2 1 z z 4 8
试画出零极点分布图,并确定 H z 的收敛域和稳定性。
n


xa nT e nTs
而 xn xa nT 的Z变换为
X z
n
xn z

n

n
n x nT z a

由此可知 X z
2016/6/25
z e sT
X s s
3
S平面到Z平面的映射
关系式 X z
用MATLAB函数求系统的频率响应并画出响应曲线
2016/6/25
26
由系统函数判断系统的稳定性
例2.22 解(续)
因为在 所以
z 1 处有零点,
H e j 0 0
H e jw
1 e jw H e 1 0.81e j 2w
jw

z 0.9 j 处有极点,
这就是Z平面到S平面的映射关系。

数字信号处理DSP第二章1 z变换的定义及收敛域

数字信号处理DSP第二章1 z变换的定义及收敛域

在 处收敛的z变换,
j Im[ z ]
其序列必为因果序列
R
x

R e[ z ]
0
2019/2/9
数字信号处理
包 括 z 处
3)左边序列
0 nn 2 x (n ) (n ) nn x 2
n n 其 z 变 换 : X ( z ) x ( n ) z x ( n ) z n n 1 0 n 2
2019/2/9 数字信号处理
第二章 z变换
时域分析方法 变换域分析方法:
连续时间信号与系统 Laplace变换 Fourier变换 离散时间信号与系统 z变换 Fourier变换
2019/2/9 数字信号处理
一、z变换的定义及收敛域
1、z变换的定义
序列x(n)的z变换定义为:
n X () z Z T [() x n ] x () n z n
极 点 : z 0 ( N 1 ) 阶
0
R e[ z ]
R o c : 0 z
2019/2/9
数字信号处理
n 例 2 : 求 x ( n ) a u ( n ) 的 z 变 换 及 其 收 敛 域
解 : X ( z ) = x ( n ) z = a u ( n ) z = a z
当 n 0 时 , R o c :R z 1 x 当 n 0 时 , R o c :R z 1 x
2019/2/9 数字信号处理
R
x

R e[ z ]
n1 0
0
包 括 z 处
因果序列
n1 0 的右边序列,
Roc: R z x 因果序列的z变换必在 处收敛

傅里叶变换、拉氏变换、z变换的含义

傅里叶变换、拉氏变换、z变换的含义

傅里叶变换、拉氏变换、z变换的含义1、什么是傅里叶变换?答:fourier变换是将连续的时间域信号转变到频率域;它可以说是laplace变换的特例,laplace变换是fourier变换的推广,存在条件比fourier变换要宽,是将连续的时间域信号变换到复频率域(整个复平面,而fourier变换此时可看成仅在jΩ轴);z变换则是连续信号经过理想采样之后的离散信号的laplace变换,再令z=e^sT时的变换结果(T为采样周期),所对应的域为数字复频率域,此时数字频率ω=ΩT。

——参考郑君里的《信号与系统》。

傅里叶变换的实质是将一个信号分离为无穷多多正弦/复指数信号的加成,也就是说,把信号变成正弦信号相加的形式——既然是无穷多个信号相加,那对于非周期信号来说,每个信号的加权应该都是零——但有密度上的差别,你可以对比概率论中的概率密度来思考一下——落到每一个点的概率都是无限小,但这些无限小是有差别的。

所以,傅里叶变换之后,横坐标即为分离出的正弦信号的频率,纵坐标对应的是加权密度。

对于周期信号来说,因为确实可以提取出某些频率的正弦波成分,所以其加权不为零——在幅度谱上,表现为无限大——但这些无限大显然是有区别的,所以我们用冲激函数表示。

已经说过,傅里叶变换是把各种形式的信号用正弦信号表示,因此非正弦信号进行傅里叶变换,会得到与原信号频率不同的成分——都是原信号频率的整数倍。

这些高频信号是用来修饰频率与原信号相同的正弦信号,使之趋近于原信号的。

所以说,频谱上频率最低的一个峰(往往是幅度上最高的),就是原信号频率。

傅里叶变换把信号由时域转为频域,因此把不同频率的信号在时域上拼接起来进行傅里叶变换是没有意义的——实际情况下,我们隔一段时间采集一次信号进行变换,才能体现出信号在频域上随时间的变化。

我的语言可能比较晦涩,但我已尽我所能向你讲述我的一点理解——真心希望能对你有用。

我已经很久没在知道上回答过问题了,之所以回答这个问题,是因为我本人在学习傅里叶变换及拉普拉斯变换的过程中着实受益匪浅——它们几乎改变了我对世界的认识。

DSP第二章Z变换与拉氏变换傅氏变换的关系

DSP第二章Z变换与拉氏变换傅氏变换的关系
X (z) z=e jw 1 ∞ w − 2πk jw ) = X (e ) = ∑ X a ( j T k=−∞ T
序列的付里叶变换(即离散序列的频谱)为:
DTFT[x(n)] = X (e ) =
jw
−1 jw
1 π jw jwn DTFT [ X (e )] = x(n) = ∫ X (e )e dw 2π −π
ˆ (s) = x (t)e−st dt ˆa Xa ∫ =∫ =
∞ −∞ n=−∞ ∞ a

∑x (nT)δ (t − nT)e
a −nsT


−∞
−st
dt
n=−∞
∑x (nT)e
理想抽样后的信号的 Z变换与L变换的关系
令抽样序列为: x(n) = xa (nT)
其z变换为: X (z) = ∑ x(n)z
数字频率和模拟频率的关系
z =e

在以后的讨论中,我们用数字频率 ω 来作为z平面上单位圆的参数,即
数字频率w表示z平面的辐角,它 和模拟角频率Ω的关系为
Ω f ω = ΩT = = 2π fs fs
看出:数字频率是模拟角频率对抽样频率的 归一化值,或是模拟频率对抽样频率的相对 比值乘以2π.
单位圆上的序列的z变换即为序 列的付里叶变换
n=−∞
sT

−n
由 看 : z =e 时 抽 序 的 变 此 出 当 , 样 列 z 换 等 其 想 样 号 拉 变 。 于 理 抽 信 的 氏 换
ˆ X (z) z=esT = X (e ) = X a (s)
sT
Z平面与S平面的映射关系
z平面与s平面的映射关系 z = e z平面用极坐标表示: 则可得 因而

拉氏变换傅氏变换与Z变换

拉氏变换傅氏变换与Z变换

响应h(n)来表示。对于一个给定的输入x(n),其输出y(n)为
y(n)x(n)h(n) x(m )h(nm )
对等式两端取Z变换,得
m
Y(z)H (z)X(z)

H(z) Y(z) X (z)
H(z)定义为线性时不变系统的系统函数,它是单位脉冲响
应的Z变换,即
H(z)Z[h(n)] h(n)zn n
2.6 序列的傅氏变换
因单位圆上序列的Z变换为序列的傅里叶变换,用ejω代替z, 得到序列傅里叶变换的定义为
F[x(n)]X(ej) x(n)ejn n
序列的傅里叶反变换公式
x ( n ) F 1 [ X ( e j ) ] 2 1 j|z | 1X ( z ) z n 1 d 2 z 1 X ( e j ) e j n d
h(n)1nu(n)2nu(n1) 2
由于存在2nu(-n-1)项, 因此系统是非因果的。
2.10.3 系统频率响应的意义
对于稳定系统,如果输入序列是一个频率为ω的复正弦序列:
x(n)=ejωn -∞<n<∞
线性时不变系统的单位脉冲响应为h(n),则其输出为
y(n)x(n)h(n) h(m)x(nm)
例 2-23 已知系统函数为
H(z)112 z12 3z(112z1)1121z1112z1
求系统的单位脉冲响应及系统性质。
2<|z|≤∞
解 系统函数H(z)有两个极点z1=0.5, z2=2。
从收敛域看,收敛域包括∞点,因此系统一定是因果系统。 但是单位圆不在收敛域内,因此可以判定系统是不稳定的。
线性时不变系统的频率响应H(ejω)是以2π为周期的连续周 期函数, 是复函数。它可以写成模和相位的形式

傅里叶和拉普拉斯和z变换之间的关系公式

傅里叶和拉普拉斯和z变换之间的关系公式

傅里叶变换、拉普拉斯变换和Z变换是信号与系统领域中重要的数学工具,它们在信号处理、通信系统、控制系统等方面有着广泛的应用。

这三种变换都是将时域信号转换到频域或复域中,以便对信号进行分析和处理。

在本文中,我们将探讨傅里叶变换、拉普拉斯变换和Z变换之间的关系公式,以及它们之间的联系和区别。

1. 傅里叶变换让我们来介绍傅里叶变换。

傅里叶变换是将一个连续时间域的信号转换到连续频率域的变换。

对于一个时域信号x(t),其傅里叶变换可以表示为:X(Ω) = ∫[from -∞ to +∞] x(t)e^(-jΩt) dt其中,X(Ω)表示信号x(t)在频率域的表示,Ω表示频率,e^(-jΩt)是复指数函数。

2. 拉普拉斯变换接下来,我们来介绍拉普拉斯变换。

拉普拉斯变换是将一个连续时间域的信号转换到复频域的变换。

对于一个时域信号x(t),其拉普拉斯变换可以表示为:X(s) = ∫[from 0 to +∞] x(t)e^(-st) dt其中,X(s)表示信号x(t)在复频域的表示,s = σ + jΩ 是复频率,σ和Ω分别表示实部和虚部。

3. Z变换我们再介绍Z变换。

Z变换是将一个离散时间域的信号转换到复频域的变换。

对于一个离散时间域信号x[n],其Z变换可以表示为:X(z) = ∑[from 0 to +∞] x[n]z^(-n)其中,X(z)表示信号x[n]在复频域的表示,z = re^(jΩ) 是复频率,r和Ω分别表示幅度和相位。

联系和区别通过以上介绍,我们可以发现,傅里叶变换、拉普拉斯变换和Z变换本质上都是将信号在不同域之间进行转换的数学工具。

它们之间的关系可以通过一些特殊的变换或极限情况来表示。

在离散时间信号中,当采样周期趋于无穷大时,Z变换可以近似为拉普拉斯变换。

而在连续时间信号中,当采样周期趋于零时,Z变换可以近似为傅里叶变换。

这些关系公式为我们在不同领域之间进行信号分析和处理提供了便利。

结论傅里叶变换、拉普拉斯变换和Z变换之间存在着密切的联系和区别。

数字信号处理,第二章 Z变换讲解

数字信号处理,第二章 Z变换讲解

各个变换的关系:
连续: L[h(t)]
系 统 函 数
x(t)est dt 0
x(t)e jt dt
s=jΩ
X(S)
X(j)
z=esT
=T
X(z)
z=ejω
X(ejω)
模拟:x(t)

率 响
t=nT
应s
离散: Z[h(t)]
x(n)z n
n
x(n)e jn
n
数字:x(n)
§2.6 离散系统的系统函数和 系统的频率响应
横坐标为实轴,纵坐标为虚轴; •两平面都是复平面。
z e sT re j e( j)T eT e jT
r eT , T
(1)r与的关系 (r eT )

=0,即S平面的虚轴→r=1,即z平面单位圆; <0,即S的左半平面→r<1,即z的单位圆内; >0,即S的右半平面→r>1,即z的单位圆外 。
j
0
0

r=0,=0时, =–,=0,即z平面的原点映射到
s平面的实轴上负无穷远处。
(2)与的关系(=T)
的取值范围是从-→(负频端无意义,只是
用于数学分析),而在圆周上变化,具有明显 的周期性,以2为周期,这样的对应关系非单值
关系,所以要把限制在一个周期内。
= T,从–→, 所以在一个周期内:为–/T→/T
z zk
再利用已知的z变换:
Z[ Ak zknu(n)]
Ak
z z zk
或Z[-Ak zknu(-n -1)]
Ak
z z zk
N
结合收敛域写出反变换: x(n) A0 Ak (zk )n
k 1

傅里叶变换、拉普拉斯变换、z 变换的联系

傅里叶变换、拉普拉斯变换、z 变换的联系

一、引言傅里叶变换、拉普拉斯变换和z变换是信号与系统领域中重要的数学工具,它们在时域和频域之间建立了数学关系,广泛应用于信号处理、控制系统、通信系统等领域。

本文将对这三种变换进行介绍,并讨论它们之间的联系。

二、傅里叶变换傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的数学工具。

对于一个连续时间信号x(t),它的傅里叶变换X(ω)可以表示为:X(ω) = ∫x(t)e^(-jωt)dt其中,ω为频率,e^(-jωt)为复指数函数,表示频率为ω的正弦波。

傅里叶变换将信号在时域和频域之间进行了转换,使得我们可以通过频域分析来理解信号的频率特性。

三、拉普拉斯变换拉普拉斯变换是一种将时域信号转换为复域信号的数学工具。

对于一个连续时间信号x(t),它的拉普拉斯变换X(s)可以表示为:X(s) = ∫x(t)e^(-st)dt其中,s为复变量,e^(-st)为复指数函数,可以表示不同的衰减和增长特性。

拉普拉斯变换不仅可以用于分析信号的频率特性,还可以用于分析系统的稳定性和时域响应。

四、z变换z变换是一种将离散时间信号转换为复域信号的数学工具。

对于一个离散时间信号x[n],它的z变换X(z)可以表示为:X(z) = ∑x[n]z^(-n)其中,z为复变量,z^(-n)为z的负幂,可以表示离散时间信号的序列。

z变换可以用于分析离散时间系统的稳定性和频率响应。

五、联系与比较1. 傅里叶变换与拉普拉斯变换的联系傅里叶变换和拉普拉斯变换都是将时域信号转换为复域信号的数学工具,它们之间存在一定的联系。

在一定条件下,可以通过拉普拉斯变换来推导傅里叶变换,从而将连续时间系统的频域特性转换为复域特性。

这种联系使得我们可以统一地分析连续时间信号和系统的频率特性。

2. 拉普拉斯变换与z变换的联系拉普拉斯变换和z变换同样是将时域信号转换为复域信号的工具,它们之间也存在联系。

在一定条件下,可以通过z变换来推导离散时间系统的拉普拉斯变换,从而将离散时间系统的频率特性转换为复域特性。

拉氏变换及Z变换理论

拉氏变换及Z变换理论
n 0
故采样信号e*(t)的拉氏变换
E * ( s ) e * (t )e st dt [ e(nT ) (t nT )]e st dt
n 0
e(nT )[ (t nT )e st dt]
n 0

由广义脉冲函数的筛选性质
k 1 n 0
Z [e(t kT)] z k [ E ( z ) e(nT ) z n ]
复数位移定理
Z [e at e(t )] E ( ze aT )
终值定理
lim e(nT ) lim ( z 1) E ( z )
n z 1
卷积定理
E ( z ) e(0) e(T ) z 1 e(2T ) z 2 e(nT ) z n
部分分式法 F(s)=1/s(s+1),分解得 F(s)=1/s-1/(s+1)
1/s的z变换为z/z-1,1/s+1的z变换为 z/z-e-T,得: F(z)=(z/z-1)-(z/z-e-T)。
x(nT ) * y (nT ) x(kT) y[( n k )T ]

g (nT ) x(nT ) * y(nT )
k 0
G( z ) X ( z ) * Y ( z )
Z反变换
e(nT ) Z 1[ E ( z )]
1、部分分式法 又称为查表法
2、幂级数法
又称综合除法 3、反演积分法
sT
E ( z ) E * (s) |
1 s ln z T
e(nT ) z n
n 0

记作 E( z) Z[e * (t )] Z (e(t )) 后一记号是为了书写方便。 Z变换仅是一种在采样拉氏变换中取z e sT 的变量置换。 通过这种置换,可将s的超越函数变换为z的幂级数 或z的有理分式。 Z变换方法 级数求和法

傅立叶变换 拉普拉斯变换 Z变换 攻略

傅立叶变换 拉普拉斯变换 Z变换 攻略

傅立叶变换、拉普拉斯变换、Z变换最全攻略傅立叶变换、拉普拉斯变换、Z变换的联系?他们的本质和区别是什么?为什么要进行这些变换。

研究的都是什么?从几方面讨论下。

这三种变换都非常重要!任何理工学科都不可避免需要这些变换。

傅立叶变换,拉普拉斯变换, Z变换的意义【傅里叶变换】在物理学、数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学、海洋学、结构动力学等领域都有着广泛的应用(例如在信号处理中,傅里叶变换的典型用途是将信号分解成幅值分量和频率分量)。

傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合。

在不同的研究领域,傅里叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。

傅里叶变换是一种解决问题的方法,一种工具,一种看待问题的角度。

理解的关键是:一个连续的信号可以看作是一个个小信号的叠加,从时域叠加与从频域叠加都可以组成原来的信号,将信号这么分解后有助于处理。

我们原来对一个信号其实是从时间的角度去理解的,不知不觉中,其实是按照时间把信号进行分割,每一部分只是一个时间点对应一个信号值,一个信号是一组这样的分量的叠加。

傅里叶变换后,其实还是个叠加问题,只不过是从频率的角度去叠加,只不过每个小信号是一个时间域上覆盖整个区间的信号,但他确有固定的周期,或者说,给了一个周期,我们就能画出一个整个区间上的分信号,那么给定一组周期值(或频率值),我们就可以画出其对应的曲线,就像给出时域上每一点的信号值一样,不过如果信号是周期的话,频域的更简单,只需要几个甚至一个就可以了,时域则需要整个时间轴上每一点都映射出一个函数值。

傅里叶变换就是将一个信号的时域表示形式映射到一个频域表示形式;逆傅里叶变换恰好相反。

这都是一个信号的不同表示形式。

它的公式会用就可以,当然把证明看懂了更好。

对一个信号做傅里叶变换,可以得到其频域特性,包括幅度和相位两个方面。

幅度是表示这个频率分量的大小,那么相位呢,它有什么物理意义?频域的相位与时域的相位有关系吗?信号前一段的相位(频域)与后一段的相位的变化是否与信号的频率成正比关系。

傅里叶变换拉普拉斯变换z变换

傅里叶变换拉普拉斯变换z变换

傅里叶变换拉普拉斯变换z变换第一部分:引言1. 介绍傅里叶变换、拉普拉斯变换和z变换的概念和背景在现代数学和工程学中,傅里叶变换、拉普拉斯变换和z变换是常见的数学工具,它们在信号处理、控制系统、通信等领域有着广泛的应用。

这三种变换都是对信号或系统进行频域分析的工具,能够将时域中的信号或系统转换到频域中,从而更好地理解和处理问题。

第二部分:深入探讨傅里叶变换2. 对傅里叶变换的介绍傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域表示的工具。

它能够将一个信号分解成不同频率的正弦和余弦信号的叠加,从而得到信号的频谱信息。

3. 傅里叶变换的公式傅里叶变换的数学公式是一个关于频率(频域)和时间(时域)的积分变换,它能够将一个信号从时域转换到频域,显示出信号在各个频率上的成分。

4. 傅里叶变换的应用傅里叶变换在信号处理、通信、图像处理等领域有着广泛的应用,能够帮助工程师和科学家更好地理解和分析信号的频域特性,从而进行相应的处理和改进。

第三部分:进一步了解拉普拉斯变换5. 对拉普拉斯变换的介绍拉普拉斯变换是一种对信号或系统进行复频域分析的工具,它能够将时域中的信号或系统转换为s域(复频域)中进行分析。

6. 拉普拉斯变换的公式拉普拉斯变换的数学公式是一个对信号进行积分变换,它将时域中的信号转换到复频域中,从而更好地理解信号的稳定性、收敛性和频域特性。

7. 拉普拉斯变换的应用拉普拉斯变换在控制系统、电路分析、信号处理等领域有着重要的应用,能够帮助工程师和科学家更好地分析和设计系统,以及进行相应的频域处理。

第四部分:探讨z变换及其特点8. 对z变换的介绍z变换是一种对离散信号或系统进行频域分析的工具,它能够将离散时域中的序列转换为z域中的分析。

9. z变换的数学公式z变换是对离散信号进行求和,将时域中的序列转换到z域中进行分析,它能够更好地了解信号或系统的稳定性、性能和频域特性。

10. z变换的应用z变换在数字信号处理、控制系统、滤波器设计等领域有着重要的应用,能够帮助工程师和科学家更好地分析和设计离散系统,以及进行相应的频域处理。

数字信号处理DSP第二章1 z变换的定义及收敛域

数字信号处理DSP第二章1 z变换的定义及收敛域

n N 1


x(n ) z
n
=
n


RN (n ) z
n
= z
n0
n

1 z
N 1
n n1

n2
q
n
q
n1
q
n2 1
1 q
1 z
z
z
N
1
n2 时 须 满 足 q 1
N 1
( z 1)
j Im [ z ]
零点:z e
j
a
n
z
n



a z
n
n
n0
= a z
n n n 1


a z
n
n0
a z
n n n 1
az 1 az 1 1 az
1
az 1 z 1 / a


a z
n
n
az
1
1 z a
n0
当 a 1时 , 无 公 共 收 敛 域 , X ( z ) 不 存 在
j Im [ z ]
R o c至 少 为 : 0 z
R e[ z ]
0
2012-10-11
数字信号处理
n1 0 n 2
X ( z ) x ( n1 ) z
n1
x ( n 1 1) z
1
( n1 1 )
x ( 1) z
( n 2 1 )
2012-10-11 数字信号处理
第二章 z变换
时域分析方法 变换域分析方法:
连续时间信号与系统 Laplace变换 Fourier变换 离散时间信号与系统 z变换 Fourier变换

第二章(程-2、3、4)

第二章(程-2、3、4)

( )
∑ x n e n= M
M
()
j ωn
= 0
(2) 序列x(n)不满足绝对可和条件,但满足平方可和条件:
n = ∞
∑ x(n)

2
<∞

n = ∞


x(n )e jωn均方收敛于X e jω ,即
( )
j n
M →∞ -π
lim

π
X e jω -
( ) ∑ x(n)e ω
M n=M 2
∑e
j ωn
jω ( M 1) 1 1 e jMω 1 sin ωM / 2 2 = = e jω sin ω / 2 M 1 e M 1 sin ωM / 2 jω H (e ) = M sin ω / 2
H (e jω ) = ( M 1) ω + arg sin ωM / 2 . arg sin ω / 2 2
ω < ωc π ≤ ω ≤ π .
其它
sin (ωc n ) hLP ( n ) = πn
∞ < n < ∞
h[n ]
0
图中 , ω c = π / 3 .
可见,1. 理想低通滤波器是非因果的。 1 2. hLP ( n )以 趋于零,但hLP ( n ) 不是绝对可和的序列。 n
理想LPF的h[n]是无穷长的,即对应IIR 滤波器, 但无法实现。 FIR 滤波器 → IIR 滤波的近似 结果 :"Gibbs 现象" hM [n] = ∑ h[k ]δ [n k ]
序列h(n )绝对可和,级数
n
∑ h(n )e ==


j ωn
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信号的频谱
若已知抽样序列x(n),如何求出输入 信号xa(t)的频谱? (1)先通过s→z的映射关系,去找 抽样序列x(n)的z变换X(z)和连续信号 xa(t)的拉普拉斯Xa(s)的关系。
X(z) z=esT
1 ∞ ˆ Xa (s) = ∑Xa (s − jkΩs ) T k=−∞ ∞ ∞ 1 1 2π = ∑Xa (s − jkΩs ) = ∑ Xa (s − j k) T k=−∞ T k=−∞ T
(2)其次,讨论x(n)的z变换X(z)和xa(t) 的付里叶变换Xa(jΩ)的关系。
X(z) z=esT = X( e
jΩT

ˆ ) = Xa ( jΩ)
说明:抽样序列在单位圆上的z变换,就等 于其理想抽样信号的付里叶变换。
X(z) z=e jΩT
1 ∞ 2π jΩ T = X(e ) = ∑ Xa ( jΩ− j k) T k=−∞ T
数字频率和模拟频率的关系
z =e

在以后的讨论中,我们用数字频率 ω 来作为z平面上单位圆的参数,即
数字频率w表示z平面的辐角,它 和模拟角频率Ω的关系为
Ω f ω = ΩT = = 2π fs fs
看出:数字频率是模拟角频率对抽样频率的 归一化值,或是模拟频率对抽样频率的相对 比值乘以2π.
单位圆上的序列的z变换即为序 列的付里叶变换
∞ −∞ n=−∞ ∞

∑x (nT)δ(t −nT)e
a −nsT

−∞
−st
dt
= ∑xa (nT)e
n=−∞
理想抽样后的信号的 Z变换与L变换的关系
令 样 列 : x(n) = xa (nT) 抽 序 为
其 换 : X(z) = ∑ x(n)z z变 为
n=−∞
sT

−n
由 看 : z = e 时 抽 序 的变 此 出 当 , 样 列 z 换 等 其 想 样 号 拉 变 。 于 理 抽 信 的 氏 换
X(z) z=e jw 1 ∞ w− 2πk jw ) = X(e ) = ∑ Xa ( j T k=−∞ T
序列的付里叶变换(即离散序列的频谱)为:
D TFT[x(n)] = X(e ) =
jw
−1 jw
1 π jw jwn D TFT [X(e )] = x(n) = ∫ X(e )e dw 2π −π
n=−∞
∑x(n)e

− jw n
σT jΩT
r与σ的关系
r =e
σT
(1)σ=0(s平面虚轴),对应于r=1(z平面 单位圆上)。 (2) σ<0(s的左半平面),对应于r<1(z平 面单位圆内)。 (3) σ>0(s的右半平面),对应于r>1(z平 面单位圆外)。
数字频率ω与模拟频率Ω之间关系
ω = ΩT
(1)Ω=0(s平面实轴),对应于ω=0(z平面正实轴)。 (2)Ω= Ω0(常数)(s平面平行于实轴的直线),对应于 ω=Ω0T(z平面始于原点辐角为ω的辐射线)。 (3)Ω由-π⁄T增长到π⁄T,对应于ω由-π增长到π,即s 平面为2π⁄T的一个水平条带相当于z平面辐角转了一 周,也就是覆盖了整个z平面。 (4) 是ω一个周期函数,2π一个周期 。即s平面到z 平面的映射是多值映射。
引言
上节我们讨论了连续信号的理想抽样, 这节我们利用它来讨论离散信号的z变换 与连续信号的拉普拉斯变换、付里叶变 换的关系。
理想抽样后的信号的拉氏变换
设 续 号 a (t),理 抽 后 抽 信 xa (t), 连 信 x 想 样 的 样 号ˆ 它 的 氏 换 : 们 拉 变 为
ˆ (s) = x (t)e−st dt ˆa Xa ∫ =∫
ˆ X(z) z=esT = X(e ) = Xa (s)
sT
Z平面与S平面的映射关系
z平面与s平面的映射关系 z = e z平面用极坐标表示: 则可得 因而
jw (σ+ jΩ)T
sT
s平面用直角坐标表示: = σ + jΩ s
z = re
jw
z = re = e =e e σT r =e w= Ω T
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