- •Конспект лекций по цос
- •Частотная область
- •Реальные сигналы
- •Ширина полосы
- •Дискретизация
- •Период дискретизации и время дискретизации
- •Непериодические мгновенные значения
- •Периодическая дискретизация
- •Дискретизация с очень высокой частотой
- •Дискретизация с частотой Найквиста
- •Дискретизация с частотой ниже частоты Найквиста
- •Спектры реальных сигналов
- •Ограничение спектра
- •Формирование цифрового сигнала
- •Дискретизация
- •Квантование
- •Точность
- •Ошибка квантования
- •Уменьшение ошибок квантования
- •Дополнительная информация
- •Практически используемые ацп
- •Ацп с последовательным приближением
- •Двунаклонные ацп
- •Сглаживание на выходе
- •Коммерческие ацп и цап
- •Функциональные блоки платы dsk
- •Выводы по лекциям
- •Лекция 2.
- •1. Числовые последовательности
- •2. Представление числовых последовательносте
- •Представление чисел
- •Кодирование чисел
- •Ошибки квантования
- •Дискретные линейные системы
- •1. Общие сведения
- •2. Линейные системы с постоянными параметрами
- •3. Физическая реализуемость
- •Из (2.1) получаем
- •Лекция 3
- •1. Частотные характеристики
- •2. Частотные характеристики систем первого порядка
- •3. Частотные характеристики систем второго порядка
- •Лекция 4
- •1. Дискретный ряд Фурье
- •2. Единицы измерения частоты
- •4. Теорияz-преобразования в задачах анализа и синтеза линейных систем применяется преобразование Лапласа, которое приводит дифференциальные уравнения в алгебраические уравнения.
- •Для упрощения анализа можно перейти к новой переменной z, связанной с p соотношением
- •Такая сумма, если она существует, называется z-преобразовани-ем последовательности {xk}. Ясно, что комплексная функция (5.16) определена лишь для тех значений z, при которых степенной ряд сходится.
- •Примеры z-преобразований на основании (16):
- •Бесконечная дискретная последовательность
- •5. Соотношение между z–преобразованием и
- •6. Обратное z-преобразование
- •1. Дискретное преобразование Фурье
- •Определим набор коэффициентов дпф
- •2. Свойства дпф
- •3. Свойства симметрии
- •3. Спектральный анализ в точках z-плоскости
- •Импульсная характеристика
- •2. Линейная свертка конечных последовательностей
- •3. Секционированные свертки
- •1. Уравнения цифровых фильтров
- •2. Структурные схемы цифровых фильтров
- •1. Цифровые фильтры
- •Третий метод проектирования – оптимизация фильтров с минимаксной ошибкой
- •!. Цифровые фильтры с бесконечными импульсными характеристиками
- •Всепропускающего фильтра 2-го порядка
- •1) Ось из s–плоскости должна отображаться в единичную окружность на z – плоскости;
- •6. Прямые методы расчета цифровых фильтров
- •Быстрое преобразование фурье
- •1. Основы алгоритмов бпф
- •2. Алгоритм бпф с прореживанием по времени
- •3. Алгоритм бпф с прореживанием по частоте
- •4. Применение метода бпф для вычисления одпф
- •12.5. Применение бпф для вычисления реакции цифрового фильтра
Примеры z-преобразований на основании (16):
|
|
|
{xk} |
X(z) | |
|
1 |
Единичный импульс |
u0 |
{1, 0, 0, 0,…} |
1 |
|
2 |
Функция включения |
u–1 |
{1, 1, …} |
z/( z – 1) |
|
3 |
Бесконечная дискретная последовательность |
|
{1, а, а 2, а 3,…} при z > а. |
z/( z – 1) |
z-преобразование последовательности
{xk} = (1, 1, 1, 0, 0, …) X(z) = x0 + x1/ z + x2/ z2 =
= (z2 + z + 1)/z2.
z-преобразование функции включения {xk} = u–1 = (1, 1, …);
X(z) = 1 + 1/ z + 1/ z2 + … = 1/(1 – 1/z) = z/(z – 1).
Бесконечная дискретная последовательность
{xk} = (1, а, а 2, а 3,…) соответствует z-преобразованию
X(z) = 1/(1 – а/z) = z/( z – а) при z > а.
5. Соотношение между z–преобразованием и
Фурье–преобразованием последовательности
z-преобразование
последовательности можно рассматривать
как способ ее однозначного представления
в комплексной z-плоскости.
Из определения (16) видно, что z-преобразование,
вычисленное на единичной окружности,
т.е. при z
=
,
дает
Х(z)
=
,
(17)
что совпадает с преобразованием Фурье исходной последовательности. Ниже будет также показано, что если все особые точки Х(z) расположены внутри круга единичного радиуса, то система с соответствующей импульсной характеристикой является устойчивой. Поэтому единичная окружность в z-плоскости играет весьма важную роль. Например, имеется немало важных нереализуемых систем (таких, как идеальный фильтр нижних частот или идеальный дифференциатор), z-преобразования которых сходятся только на единичной окружности, т. е. эти системы имеют Фурье-преобразование, но не имеют z-преобразования.
Обычный способ графического изображения информации, содержащейся в z-преобразовании, – задание особых точек (полюсов) и нулей функции Х(z). Так, например, z-преобразование, рассмотренное в примере 4, может быть представлено так же, как на рис. 5, где крестиками изображены полюсы, а кружками – нули функции Х(z). С помощью такого изображения расположения нулей и полюсов, а также используя дополнительное предположение о физической реализуемости системы, можно однозначно (с точностью до постоянного множителя) восстановить z-преобразование.
Пример 5.5. Найти z-преобразование системы с импульсной характеристикой:
h(n)
=
Решение. Используя определение z-преобразования (17), получим
H(z)
=
,
H(z)
=
.
H(z)
сходится при |z|
> r.
Расположение нулей и полюсов пробразователя
в z-плоскости
показано на рис. 6.1, б)
– пара комплексно сопряженных полюсов
в точках z
= r
и
двойной нуль при z
= 0.
Функцию Х(z) можно восстановить по известному расположению нулей и полюсов. Если функция Х(z) имеет N полюсов в точках z = р1, р2, ..., рN и М нулей в точках z = z1, z2, ..., zМ, то она может быть записана в виде отношения произведений
X(z)
=
A
,
где A — произвольная постоянная.

Рис.5.Полюсы () и нули (о) для систем 1-го и 2-го порядка
Перемножив сомножители, получим наиболее общую форму X(z) – дробно-рациональную функцию от z–1
X(z)
=
.
(18)
Выражение (5.18) часто используется при синтезе фильтров.
