数字信号处理(三)离散时间信号的Z变换

article/2025/9/19 4:59:31

文章目录

  • 什么是Z变换
  • 离散时间信号的Z变换的定义
  • Z变换收敛域的特性
  • Z变换的性质和定理
  • 常用序列的Z变换及其收敛域
  • 逆Z变换
  • 差分方程的Z变换解

什么是Z变换

Z变换(Z-transformation)是对离散序列进行的一种数学变换,常用于求线性时不变差分方程的解。它可将离散时间序列变换为在复频域的表达式,可将差分方程转化为代数方程。它在离散时间信号处理中的地位,如同拉普拉斯变换在连续时间信号处理中的地位。离散时间信号的Z变换是分析线性时不变离散时间系统问题的重要工具

离散时间信号的Z变换的定义

序列x(n)的Z变换定义为
X ( z ) = ∑ n = − ∞ ∞ x ( n ) z − n X(z)=\sum_{n=-\infty}^{\infty}x(n)z^{-n} X(z)=n=x(n)zn

z是一个复变量,它所在的复平面称为z平面。注意在定义中,对n求和是在 ± ∞ \pm \infty ±之间求和,称为双边Z变换

单边Z变换的定义如下:
X ( z ) = ∑ n = 0 ∞ x ( n ) z − n X(z)=\sum_{n=0}^{\infty}x(n)z^{-n} X(z)=n=0x(n)zn
Z变换存在的条件是上式等号右边级数收敛,要求级数绝对可和,即
∑ n = − ∞ ∞ ∣ x ( n ) z − n ∣ < ∞ \sum_{n=-\infty}^{\infty}|x(n)z^{-n}|<\infty n=x(n)zn<
使得上式成立,z变量取值的域称为收敛域。一般收敛域用环状区域来表示
R x − < ∣ z ∣ < R x + R_{x-}<|z|<R_{x+} Rx<z<Rx+
在这里插入图片描述

Z变换收敛域的特性

1、有限长序列

如序列x(n)满足下式:
x ( n ) = { x ( n ) n 1 ≤ n ≤ n 2 0 其 他 x(n)=\begin{cases}x(n)&n_1 \leq n \leq n_2\\0&其他\end{cases} x(n)={x(n)0n1nn2

其Z变换为 X ( z ) = ∑ n = n 1 n 2 x ( n ) z − n X(z)=\sum_{n=n_1}^{n_2}x(n)z^{-n} X(z)=n=n1n2x(n)zn

如果 n 1 < 0 n_1<0 n1<0,X(z)中包含 z − n z^{-n} zn的项, ∣ z ∣ − > ∞ , ∣ z − n 1 ∣ − > ∞ |z|->\infty,|z^{-n_1}|->\infty z>,zn1>,所以X(z)的收敛域不包括 ∞ \infty 点;

同理,如果 n 2 > 0 n_2>0 n2>0,则收敛域不包括z=0点

因此,具体有限长序列的收敛域表示如下:

n 1 < 0 , n 2 ≤ 0 时 , 0 ≤ ∣ z ∣ < ∞ n_1<0,n_2\leq 0时,0\leq|z|<\infty n1<0,n200z<

n 1 < 0 , n 2 > 0 时 , 0 < ∣ z ∣ < ∞ n_1<0,n_2> 0时,0<|z|<\infty n1<0,n2>00<z<

n 1 ≥ 0 , n 2 > 0 时 , 0 < ∣ z ∣ ≤ ∞ n_1\geq0,n_2> 0时,0<|z|\leq \infty n10,n2>00<z

2、右序列

右序列是在 n ≥ n 1 n\geq n_1 nn1时,序列值不全为零,而其他 n < n 1 n<n_1 n<n1,序列值全为零
X ( z ) = ∑ n = n 1 ∞ x ( n ) z − n = ∑ n = n 1 − 1 x ( n ) z − n + ∑ n = 0 ∞ x ( n ) z − n X(z)=\sum_{n=n_1}^{\infty}x(n)z^{-n}=\sum_{n=n_1}^{-1}x(n)z^{-n}+\sum_{n=0}^{\infty}x(n)z^{-n} X(z)=n=n1x(n)zn=n=n11x(n)zn+n=0x(n)zn
第一项为有限长序列,设 n 1 ≤ − 1 n_1 \leq-1 n11,其收敛域 0 ≤ ∣ z ∣ < ∞ 0\leq |z|<\infty 0z<

第二项为因果序列 ,其收敛域 R X − < ∣ z ∣ ≤ ∞ , R X − 是 第 二 项 最 小 的 收 敛 半 径 R_{X-}< |z|≤\infty,R_{X-}是第二项最小的收敛半径 RX<z,RX

将两收敛域相与,其收敛域为 R X − < ∣ z ∣ < ∞ R_{X-}< |z|<\infty RX<z<。如果是因果序列,收敛域定为 R X − < ∣ z ∣ ≤ ∞ R_{X-}< |z|≤\infty RX<z

什么是因果序列?

x ( n ) = { x ( n ) n ≥ 0 0 n < 0 x(n)=\begin{cases}x(n)&n\geq0\\0&n<0\end{cases} x(n)={x(n)0n0n<0

3、左序列

左序列是在 n ≤ n 2 n\leq n_2 nn2时,序列值不全为零,而其他$ n>n_2 $,序列值全为零的序列
X ( z ) = ∑ n = − ∞ n 2 x ( n ) z − n X(z)=\sum_{n=-\infty}^{n_2}x(n)z^{-n} X(z)=n=n2x(n)zn
如果 n 2 < 0 n_2<0 n2<0,收敛域为 0 ≤ ∣ z ∣ < R x + 0\leq|z|<R_{x+} 0z<Rx+;如果 n 2 > 0 n_2>0 n2>0,收敛域为 0 < ∣ z ∣ < R x + 0<|z|<R_{x+} 0<z<Rx+

4、双边序列

一个双边序列可以看作一个左序列和一个右序列之和,其Z变换表示为( n 1 > 0 n_1>0 n1>0)
X ( z ) = ∑ n = − ∞ ∞ x ( n ) z − n = X 1 ( n ) + x 2 ( n ) X(z)=\sum_{n=-\infty}^{\infty}x(n)z^{-n}=X_1(n)+x_2(n) X(z)=n=x(n)zn=X1(n)+x2(n)

X 1 ( z ) = ∑ n = − ∞ n 1 x ( n ) z − n , 0 < ∣ z ∣ < R x + X_1(z)=\sum_{n=-\infty}^{n_1}x(n)z^{-n},0<|z|<R_{x+} X1(z)=n=n1x(n)zn,0<z<Rx+

X 2 ( z ) = ∑ n = n 1 + 1 ∞ x ( n ) z − n , R X − < ∣ z ∣ ≤ ∞ X_2(z)=\sum_{n=n_1+1}^{\infty}x(n)z^{-n},R_{X-}< |z|\leq\infty X2(z)=n=n1+1x(n)zn,RX<z

  • X(z)的收敛域是 X 1 ( z ) 和 X 2 ( z ) X_1(z)和X_2(z) X1(z)X2(z) 收敛域的公共收敛域
  • 如果 R X + > R X − R_{X+}>R_{X-} RX+>RX,其收敛域为 R X − < ∣ z ∣ < R X + R_{X-}<|z|<R_{X+} RX<z<RX+,这是一个环状域
  • 如果 R X + < R X − R_{X+}<R_{X-} RX+<RX,两个收敛域没有公共区域,X(z)没有收敛域,因此X(z)不存在

Z变换的性质和定理

1、线性

设m(n)=ax(n)+by(n),a,b为常数

X ( z ) = Z T [ x ( n ) ] , R x − < ∣ z ∣ < R x + ; Y ( z ) = Z T [ y ( n ) ] , R y − < ∣ z ∣ < R y + X(z)=ZT[x(n)],R_{x-}<|z|<R_{x+};Y(z)=ZT[y(n)],R_{y-}<|z|<R_{y+} X(z)=ZT[x(n)],Rx<z<Rx+;Y(z)=ZT[y(n)],Ry<z<Ry+

M ( z ) = Z T [ m ( n ) ] = a X ( z ) + b Y ( z ) ] , R m − < ∣ z ∣ < R m + M(z)=ZT[m(n)]=aX(z)+bY(z)],R_{m-}<|z|<R_{m+} M(z)=ZT[m(n)]=aX(z)+bY(z)],Rm<z<Rm+

R m + = m i n [ R x + , R y + ] , R m − = m a x [ R x − , R y − ] R_{m+}=min[R_{x+},R_{y+}],R_{m-}=max[R_{x-},R_{y-}] Rm+=min[Rx+,Ry+]Rm=max[Rx,Ry]

这里M(z)的收敛域是X(z)和Y(z)的公共收敛域;如果没有公共收敛域,则M(z)不存在

2、移位特性

X ( z ) = Z T [ x ( n ) ] , R x − < ∣ z ∣ < R x + X(z)=ZT[x(n)] , R_{x-}<|z|<R_{x+} X(z)=ZT[x(n)],Rx<z<Rx+

Z T [ x ( n − n 0 ) ] = z − n 0 X ( z ) , R x − < ∣ z ∣ < R x + ZT[x(n-n_0)]=z^{-n_0}X(z) , R_{x-}<|z|<R_{x+} ZT[x(nn0)]=zn0X(z),Rx<z<Rx+
3、乘以指数序列

X ( z ) = Z T [ x ( n ) ] , R x − < ∣ z ∣ < R x + X(z)=ZT[x(n)],R_{x-}<|z|<R_{x+} X(z)=ZT[x(n)],Rx<z<Rx+

y ( n ) = a n x ( n ) , a 为 常 数 y(n)=a^nx(n),a为常数 y(n)=anx(n),a

Y ( z ) = Z T [ a n x ( n ) ] = X ( a − 1 z ) , ∣ a ∣ R x − < ∣ z ∣ < ∣ a ∣ R x + Y(z)=ZT[a^nx(n)]=X(a^{-1}z),|a|R_{x-}<|z|<|a|R_{x+} Y(z)=ZT[anx(n)]=X(a1z),aRx<z<aRx+

4、序列乘以n

在这里插入图片描述

5、序列卷积定理

( n ) = x ( n ) ∗ y ( n ) (n)=x(n)^*y(n) (n)=x(n)y(n)

X ( z ) = Z T [ x ( n ) ] , R x − < ∣ z ∣ < R x + X(z)=ZT[x(n)] , R_{x-}<|z|<R_{x+} X(z)=ZT[x(n)],Rx<z<Rx+

Y ( z ) = Z T [ y ( n ) ] , R y − < ∣ z ∣ < R y + Y(z)=ZT[y(n)],R_{y-}<|z|<R_{y+} Y(z)=ZT[y(n)],Ry<z<Ry+

W ( z ) = Z T [ ( n ) ] = X ( z ) ⋅ Y ( z ) , R w − < ∣ z ∣ < R w + W(z)=ZT[(n)]=X(z)\cdot Y(z),R_{w-}<|z|<R_{w+} W(z)=ZT[(n)]=X(z)Y(z),Rw<z<Rw+

R w + = m i n [ R x + , R y + ] , R w − = m a x [ R x − , R y − ] R_{w+}=min[R_{x+},R_{y+}],R_{w-}=max[R_{x-},R_{y-}] Rw+=min[Rx+,Ry+]Rw=max[Rx,Ry]

W(z)的收敛域就是X(z)和Y(z)的公共收敛域

6、初值定理

设x(n)是因果序列, X ( z ) = Z T [ x ( n ) ] X(z)=ZT[x(n)] X(z)=ZT[x(n)]

那么 x ( 0 ) = lim ⁡ z − > ∞ X ( z ) x(0)=\lim_{z->\infty}X(z) x(0)=limz>X(z)

证明:
X ( z ) = ∑ n = 0 ∞ x ( n ) z − n = x ( 0 ) + x ( 1 ) z − 1 + x ( 2 ) z − 2 + … X(z)=\sum_{n=0}^{\infty}x(n)z^{-n}=x(0)+x(1)z^{-1}+x(2)z^{-2}+\ldots X(z)=n=0x(n)zn=x(0)+x(1)z1+x(2)z2+
因此 lim ⁡ z − > ∞ X ( z ) = x ( 0 ) \lim_{z->\infty}X(z)=x(0) limz>X(z)=x(0)

7、终值定理

若x(n)是因果序列,其Z变换的极点,除可以有一个一阶极点在z=1上,其它极点均在单位圆内,则下式称为终值定理
lim ⁡ n − > ∞ x ( n ) = lim ⁡ z − > 1 ( z − 1 ) X ( z ) \lim_{n->\infty}x(n)=\lim_{z->1}(z-1)X(z) n>limx(n)=z>1lim(z1)X(z)

常用序列的Z变换及其收敛域

序列Z变换收敛域
δ ( n ) \delta(n) δ(n)1 0 ≤ ∥ z ∥ ≤ ∞ 0\leq\|z\|\leq\infty 0z
u ( n ) u(n) u(n) 1 1 − z − 1 \frac{1}{1-z^{-1}} 1z11 ∥ z ∥ > 1 \|z\|>1 z>1
a n u ( n ) a^nu(n) anu(n) 1 1 − a z − 1 \frac{1}{1-az^{-1}} 1az11 ∥ z ∥ > ∥ a ∥ \|z\|>\|a\| z>a
− a n u ( − n − 1 ) -a^nu(-n-1) anu(n1) 1 1 − a z − 1 \frac{1}{1-az^{-1}} 1az11 ∥ z ∥ < ∥ a ∥ \|z\|<\|a\| z<a
n u ( n ) nu(n) nu(n) z − 1 ( 1 − z − 1 ) 2 \frac{z^{-1}}{(1-z^{-1})^2} (1z1)2z1 ∥ z ∥ > 1 \|z\|>1 z>1
n a n u ( n ) na^nu(n) nanu(n) a z − 1 ( 1 − a z − 1 ) 2 \frac{az^{-1}}{(1-az^{-1})^2} (1az1)2az1 ∥ z ∥ > ∥ a ∥ \|z\|>\|a\| z>a

逆Z变换

已知序列的Z变换及其收敛域,求序列称为逆Z变换。
x ( n ) = 1 2 π j ∮ c X ( z ) z n − 1 d z , c ∈ ( R x − , R x + ) x(n)=\frac1{2\pi j}\oint_cX(z)z^{n-1}dz,c\in(R_{x-},R_{x+}) x(n)=2πj1cX(z)zn1dz,c(Rx,Rx+)

式中,围线c是收敛域内一条逆时针的封闭曲线
在这里插入图片描述

差分方程的Z变换解

设N阶线性常系数差分方程为
∑ k = 0 N a k y ( n − k ) = ∑ i = 0 M b i x ( n − i ) , a 0 = 1 ( 1 ) \sum_{k=0}^Na_ky(n-k)=\sum_{i=0}^Mb_ix(n-i),a_0=1(1) k=0Naky(nk)=i=0Mbix(ni),a0=1(1)
系统的全响应:由零输入响应零状态响应叠加而成。

  • 零输入响应: 假定系统输入为零,由系统初始条件引起的响应;可采用单边Z变换来分析
  • 零状态响应: 假定系统初始条件为零,由系统输入的引起的响应;即x(n)*h(n)

计算全响应:

  • 对于N阶差分方程,必须已知N个初始条件

  • 设x(n)是因果序列,即x(n)=0,n<0,已知初始条件y(-1),y(-2),…,y(-N)。对(1)式进行Z变换时,要用单边Z变换。方程式的右边由于x(n)是因果序列,单边Z变换与双边Z变换相同。

  • 下面先求移位序列的单边Z变换

    Y ( z ) = ∑ n = 0 ∞ y ( n ) z − n Y(z)=\sum_{n=0}^{\infty}y(n)z^{-n} Y(z)=n=0y(n)zn ,对y(z)移位k后的y(n-k),求其单边Z变换:
    Z T [ y ( n − k ) u ( n ) ] = ∑ n = 0 ∞ y ( n − k ) z − n = z − k ∑ n = 0 ∞ y ( n − k ) z − ( n − k ) ZT[y(n-k)u(n)]=\sum_{n=0}^{\infty}y(n-k)z^{-n}=z^{-k}\sum_{n=0}^{\infty}y(n-k)z^{-(n-k)} ZT[y(nk)u(n)]=n=0y(nk)zn=zkn=0y(nk)z(nk)

    = z − k ∑ l = − k ∞ y ( l ) z − l = z − k [ ∑ l = 0 ∞ y ( l ) z − l + ∑ l = − k − 1 y ( l ) z − l ] =z^{-k}\sum_{l=-k}^{\infty}y(l)z^{-l}=z^{-k}[\sum_{l=0}^{\infty}y(l)z^{-l}+\sum_{l=-k}^{-1}y(l)z^{-l}] =zkl=ky(l)zl=zk[l=0y(l)zl+l=k1y(l)zl]

    = z − k [ Y ( z ) + ∑ l = − k − 1 y ( l ) z − l ] =z^{-k}[Y(z)+\sum_{l=-k}^{-1}y(l)z^{-l}] =zk[Y(z)+l=k1y(l)zl]

对(1)式进行单边Z变换,其中x(n)为因果序列
∑ k = 0 N a k z − k [ Y ( z ) + ∑ l = − k − 1 y ( l ) z − l ] = ∑ i = 0 M b i X ( z ) z − i , a 0 = 1 \sum_{k=0}^{N}a_kz^{-k}[Y(z)+\sum_{l=-k}^{-1}y(l)z^{-l}]=\sum_{i=0}^{M}b_iX(z)z^{-i},a_0=1 k=0Nakzk[Y(z)+l=k1y(l)zl]=i=0MbiX(z)zi,a0=1

Y ( z ) = ∑ i = 0 M b i z − i ∑ k = 0 N a k z − k X ( z ) − ∑ k = 0 N a k z − k ∑ l = − k − 1 y ( l ) z − l ∑ k = 0 N a k z − k , a 0 = 1 Y(z)=\frac{\sum_{i=0}^{M}b_iz^{-i}}{\sum_{k=0}^{N}a_kz^{-k}}X(z)-\frac{\sum_{k=0}^Na_kz^{-k}\sum_{l=-k}^{-1}y(l)z^{-l}}{\sum_{k=0}^{N}a_kz^{-k}},a_0=1 Y(z)=k=0Nakzki=0MbiziX(z)k=0Nakzkk=0Nakzkl=k1y(l)zl,a0=1

式中第一项为零状态解,第二项为零输入解

对Y(z)做逆Z变换,得到全响应y(n)


http://chatgpt.dhexx.cn/article/WPPxt299.shtml

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