音频进阶学习十二——Z变换
文章目录
- 前言
- 一、Z变换
- 1.Z变换的作用
- 2.Z变换公式
- 3.Z的状态表示
- 4.关于Z的解释
- 二、收敛域
- 1.收敛域的定义
- 2.收敛域的表示方式
- 3.ROC的分析
- 3.极点与零点
- 三、Z变换ROC举例
- 1.右边序列
- 2.左边序列
- 四、Z变换的性质与定理
- 1.性质
- 2.定理
- 总结
前言
在之前博客中,对于线性常系数差分方程求解中,我们提到了对于差分方程频域上求解有一种方法,叫做Z变换。
本章博客中,将对于Z变换的作用,公式,收敛域,性质与定理做一个详细的介绍。当然,Z变换公式的推导一样是以复指数序列和共轭相关性为基础,如果对于此还不是很熟悉可以先看看之前的对于DTFT推导的博客。
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一、Z变换
1.Z变换的作用
前面我们说过对于一个离散序列我们使用复指数序列表示后,可以使用DTFT进行离散傅里叶变换:
X ( e j ω ) = ∑ n = − ∞ ∞ x [ n ] e − j ω n X(e^{j\omega})=\sum_{n=-\infty}^{\infty}x[n]e^{-j\omega n} X(ejω)=n=−∞∑∞x[n]e−jωn
与之对应的IDTFT表示形式为:
x [ n ] = 1 2 π ∫ − π π X ( e j ω ) e j ω n d ω x[n]=\frac{1}{2\pi}\int_{-\pi}^{\pi}X(e^{j\omega})e^{j\omega n}d\omega x[n]=2π1∫−ππX(ejω)ejωndω
其中, e − j ω n e^{-j\omega n} e−jωn为模长为1 的复指数。
对于DTFT的存在条件前文也说过,必须要满足一致收敛,均方收敛,冲击表示。那么在对于不满足DTFT条件下,需要引入一个新的序列进行分析,这一过程就叫做Z变换。
2.Z变换公式
我们之前的文章中说过, z z z表示在复平面上的点,根据欧拉公式, z = r ∗ e j ω z=r*e^{j\omega} z=r∗ejω,其中 r r r为模长,那么 z − n = r − n e − j ω n z^{-n}=r^{-n}e^{-j\omega n} z−n=r−ne−jωn,对于Z变换,和DTFT表示一样,对于序列表示为复指数序列:
X ( z ) = ∑ n = − ∞ ∞ x [ n ] z − n = ∑ n = − ∞ ∞ x [ n ] r − n e − j ω n X(z)=\sum^{\infty}_{n=-\infty}x[n]z^{-n}=\sum^{\infty}_{n=-\infty}x[n]r^{-n}e^{-j\omega n} X(z)=n=−∞∑∞x[n]z−n=n=−∞∑∞x[n]r−ne−jωn
对于Z反变换
x [ n ] = 1 2 π j ∮ C X ( z ) z n − 1 d z x[n]=\frac{1}{2\pi j}\oint_CX(z)z^{n-1}dz x[n]=2πj1∮CX(z)zn−1dz
3.Z的状态表示
分析 z = r ∗ e j ω z=r*e^{j\omega} z=r∗ejω时,会有三种情况
1) r = 1 r=1 r=1
这个很好理解,当 r = 1 r=1 r=1时, z n = r n ∗ e − j ω n = > z n = e j ω n z^{n}=r^{n}*e^{-j\omega n} => z^{n}=e^{j\omega n} zn=rn∗e−jωn=>zn=ejωn,而对于复指数 z − n z^{-n} z−n,Z变换其实就是DTFT:
X ( z ) ∣ z = e j ω = ∑ n = − ∞ ∞ x [ n ] e − j ω n = X ( e j ω ) X(z)|_{z=e^{j\omega}}=\sum_{n=-\infty}^{\infty}x[n]e^{-j\omega n}=X(e^{j\omega}) X(z)∣z=ejω=n=−∞∑∞x[n]e−jωn=X(ejω)
2) 0 < r < 1 0<r<1 0<r<1
当 0 < r < 1 0<r<1 0<r<1,为了方便展示,乘上一个 10 10 10的系数,对于 10 ∗ z n = 10 ∗ r n ∗ e − j ω n 10*z^{n}=10*r^{n}*e^{-j\omega n} 10∗zn=10∗rn∗e−jωn,它在复平面上的极坐标实际上是越转越小,如下图:

对于 r n e j ω n r^{n}e^{j\omega n} rnejωn的实部和虚部,在当 n n n逐渐变大时,Re和Im呈指数衰减。对于 r − n e − j ω n r^{-n}e^{-j\omega n} r−ne−jωn,那么 n n n越大,Re和Im呈指数增长。

3) r > 1 r>1 r>1
而当 r > 1 r>1 r>1时,情况正好相反,它在复平面上的极坐标实际上是越转越大。

对于 r n e j ω n r^{n}e^{j\omega n} rnejωn实部与虚部也是随着 n n n的增大而呈指数增长。而对于 r − n e − j ω n r^{-n}e^{-j\omega n} r−ne−jωn,那么 n n n越大,Re和Im呈指数衰减。

4.关于Z的解释
理解复指数 z z z的状态之后,我们再来思考为什么要引入复指数 z z z?
根据之前文章对于DTFT的理解,根据欧拉公式引入复指数 e j ω n e^{j\omega n} ejωn,根据复指数的正交性来判断是否序列在某一个频率上有影响,此时复指数 e j ω n e^{j\omega n} ejωn模长为1,即单位圆。
而对于 z n = r n ∗ e j ω n z^n=r^n*e^{j\omega n} zn=rn∗ejωn中,对于复指数的模长为 r n r^n rn,根据正交性来计算投影,如果在 ω k \omega_k ωk上处于正交,那说明对于该 ω k \omega_k ωk不存在影响,这与 r n r^n rn无关,而 r n r^n rn的作用:
- 当 r > 1 r>1 r>1: r − n r^{-n} r−n 会衰减指数增长的信号,例如 x [ n ] = 2 n x[n]=2^n x[n]=2n
- 当 0 < r < 1 0<r<1 0<r<1: r − n r^{-n} r−n 会放大指数增长的信号,例如 x [ n ] = ( 1 2 ) n x[n]=(\frac{1}{2})^n x[n]=(21)n
这种情况下就可以对于某些信号进行收敛,进而进行频域分析。
二、收敛域
1.收敛域的定义
收敛域 (Region of Convergence, ROC) 是指复平面中 z z z 的所有值(或区域),使得 Z 变换所涉及的无限级数绝对收敛。也就是说,对于Z变换有:
X ( z ) = ∑ n = − ∞ ∞ x [ n ] z − n , z ∈ C , z = r e j ω X(z)=\sum^{\infty}_{n=-\infty}x[n]z^{-n}, \quad z \in \mathbb{C}, \quad z = re^{j\omega} X(z)=n=−∞∑∞x[n]z−n,z∈C,z=rejω
其中 C \mathbb{C} C是复数集合,而要满足上述式子绝对收敛,那么则有:
∑ n = − ∞ ∞ ∣ x [ n ] z − n ∣ = ∑ n = − ∞ ∞ ∣ x [ n ] ∣ ∣ z − n ∣ < ∞ \sum^{\infty}_{n=-\infty}|x[n]z^{-n}| = \sum^{\infty}_{n=-\infty}|x[n]||z^{-n}| < \infty n=−∞∑∞∣x[n]z−n∣=n=−∞∑∞∣x[n]∣∣z−n∣<∞
收敛域 ROC是所有使上述条件成立的 z z z值组成的集合。如果去除 e j ω n e^{j\omega n} ejωn的表示,即当
∣ X ( z ) ∣ ≤ ∑ n = − ∞ ∞ ∣ x [ n ] r − n ∣ |X(z)| \leq \sum^{\infty}_{n=-\infty}|x[n]r^{-n}| ∣X(z)∣≤n=−∞∑∞∣x[n]r−n∣
z z z的值满足收敛。
2.收敛域的表示方式
根据Z变换公式 X ( z ) = ∑ n = − ∞ ∞ x [ n ] r − n e − j ω n X(z) = \sum^{\infty}_{n=-\infty}x[n]r^{-n}e^{-j\omega n} X(z)=∑n=−∞∞x[n]r−ne−jωn,结合上图不难看出,对于序列的收敛取决于 r , n r,\quad n r,n的取值范围,例如:
- 当 r > 1 r > 1 r>1时,当 n n n趋向正无穷的时候,序列是衰减的,而当 n n n趋向负无穷的时候,序列是增长的
- 当 0 < r < 1 0< r < 1 0<r<1时,当 n n n趋向正无穷的时候,序列是增长的,而当 n n n趋向负无穷的时候,序列是衰减的
所以对于满足Z变换收敛 ∑ n = − ∞ ∞ ∣ x [ n ] z − n ∣ < ∞ \sum^{\infty}_{n=-\infty}|x[n]z^{-n}| <\infty ∑n=−∞∞∣x[n]z−n∣<∞,可以将其拆分为 n < 0 , n ≥ 0 n<0,\quad n \geq 0 n<0,n≥0的表示形式:
∑ n = − ∞ ∞ ∣ x [ n ] r − n ∣ = ∑ n = − ∞ − 1 ∣ x [ n ] r − n ∣ + ∑ n = 0 + ∞ ∣ x [ n ] r − n ∣ = > = ∑ n = − ∞ − 1 ∣ x [ n ] r ∣ n ∣ ∣ + ∑ n = 0 + ∞ ∣ x [ n ] ( 1 r ) n ∣ \sum^{\infty}_{n=-\infty}|x[n]r^{-n}| = \sum^{-1}_{n=-\infty}|x[n]r^{-n}| +\sum^{+\infty}_{n=0}|x[n]r^{-n}|=>\\ =\sum^{-1}_{n=-\infty}|x[n]r^{|n|}| +\sum^{+\infty}_{n=0}|x[n]\Big(\frac{1}{r}\Big)^n| n=−∞∑∞∣x[n]r−n∣=n=−∞∑−1∣x[n]r−n∣+n=0∑+∞∣x[n]r−n∣=>=n=−∞∑−1∣x[n]r∣n∣∣+n=0∑+∞∣x[n](r1)n∣
3.ROC的分析
我们知道收敛域ROC是一组复平面上的集合,上文中将Z变换进行正次幂表示,拆分成 n < 0 , n ≥ 0 n<0,\quad n \geq 0 n<0,n≥0两种情况进行分析收敛域:
∣ X ( z ) ∣ ≤ ∑ n = − ∞ − 1 ∣ x [ n ] r ∣ n ∣ ∣ + ∑ n = 0 + ∞ ∣ x [ n ] ( 1 r ) n ∣ |X(z)| \leq \sum^{-1}_{n=-\infty}|x[n]r^{|n|}| +\sum^{+\infty}_{n=0}|x[n]\Big(\frac{1}{r}\Big)^n| ∣X(z)∣≤n=−∞∑−1∣x[n]r∣n∣∣+n=0∑+∞∣x[n](r1)n∣
那么对这两种情况进行单独的分析。
1)当 n ≥ 0 n \geq 0 n≥0时
当 n ≥ 0 n \geq 0 n≥0时,也就是分析上述中 ∑ n = 0 + ∞ ∣ x [ n ] ( 1 r ) n ∣ \sum^{+\infty}_{n=0}|x[n]\Big(\frac{1}{r}\Big)^n| ∑n=0+∞∣x[n](r1)n∣的收敛域。
现在假设当 r = R x − r = R_{x-} r=Rx−时,满足 ∑ n = 0 + ∞ ∣ x [ n ] ( 1 R x − n ) n ∣ < ∞ \sum^{+\infty}_{n=0}|x[n]\Big(\frac{1}{R_{x-}^n}\Big)^n| < \infty ∑n=0+∞∣x[n](Rx−n1)n∣<∞,那么当 r > R x − r>R_{x-} r>Rx−,一定满足 ∑ n = 0 + ∞ ∣ x [ n ] ( 1 R x − n ) n ∣ < ∞ \sum^{+\infty}_{n=0}|x[n]\Big(\frac{1}{R_{x-}^n}\Big)^n| < \infty ∑n=0+∞∣x[n](Rx−n1)n∣<∞。具体分析如下:
当 r > R x − r>R_{x-} r>Rx−,令 r = k R x − , k > 1 r=kR_{x-}, \quad k>1 r=kRx−,k>1,则
∑ n = 0 + ∞ ∣ x [ n ] ( 1 k n R x − n ) n ∣ ≤ ∑ n = 0 + ∞ ∣ x [ n ] ( 1 R x − n ) n ∣ ∣ 1 k n ∣ < ∑ n = 0 + ∞ ∣ x [ n ] ( 1 R x − n ) n ∣ < ∞ \sum^{+\infty}_{n=0}|x[n]\Big(\frac{1}{k^nR_{x-}^n}\Big)^n| \leq \sum^{+\infty}_{n=0}|x[n]\Big(\frac{1}{R_{x-}^n}\Big)^n||\frac{1}{k^n}| < \sum^{+\infty}_{n=0}|x[n]\Big(\frac{1}{R_{x-}^n}\Big)^n| <\infty n=0∑+∞∣x[n](knRx−n1)n∣≤n=0∑+∞∣x[n](Rx−n1)n∣∣kn1∣<n=0∑+∞∣x[n](Rx−n1)n∣<∞
如果使用复平面进行表示,就如同下图:

也就是说收敛域 ∣ z ∣ > R x − |z| > R_{x-} ∣z∣>Rx−,即ROC为以原点为圆心的圆外部分。
2)当 n < 0 n < 0 n<0时
当 n < 0 n < 0 n<0时,也就是分析上述中 ∑ n = − ∞ − 1 ∣ x [ n ] r ∣ n ∣ ∣ \sum^{-1}_{n=-\infty}|x[n]r^{|n|}| ∑n=−∞−1∣x[n]r∣n∣∣的收敛域。
现在假设当 r = R x + r = R_{x+} r=Rx+时,满足 ∑ n = − ∞ − 1 ∣ x [ n ] r ∣ n ∣ ∣ < ∞ \sum^{-1}_{n=-\infty}|x[n]r^{|n|}| < \infty ∑n=−∞−1∣x[n]r∣n∣∣<∞,那么当 r < R x + r < R_{x+} r<Rx+,一定满足 ∑ n = − ∞ − 1 ∣ x [ n ] r ∣ n ∣ ∣ < ∞ \sum^{-1}_{n=-\infty}|x[n]r^{|n|}| < \infty ∑n=−∞−1∣x[n]r∣n∣∣<∞(具体分析和上述一样,不具体进行展示了)。
如果使用复平面进行表示,就如同下图:

也就是说收敛域 ∣ z ∣ < R x + |z| < R_{x+} ∣z∣<Rx+,即ROC为以原点为圆心的圆内部分。
3)整体ROC复平面
从上文分析两种情况结合来看,满足Z变换公式成立条件,需要满足收敛域 ∣ z ∣ < R x + , ∣ z ∣ > R x − |z| < R_{x+}, \quad |z| > R_{x-} ∣z∣<Rx+,∣z∣>Rx−,即 R x − < ∣ z ∣ < R x + R_{x-} < |z| < R_{x+} Rx−<∣z∣<Rx+,所以
- 当 R x − > R x + R_{x-} > R_{x+} Rx−>Rx+,不存在收敛域,即Z变换公式成立不存在
- 当 R x − < R x + R_{x-} < R_{x+} Rx−<Rx+,存在收敛域,它表示为复平面上的圆环,如下图

3.极点与零点
当 X ( z ) = 0 X(z) = 0 X(z)=0时,将 Z Z Z的取值叫做零点
当 X ( z ) = ∞ X(z) = \infty X(z)=∞时,将 Z Z Z的取值叫做极点
三、Z变换ROC举例
1.右边序列
右边序列是指 x [ n ] = 0 , n < N x[n]=0,\quad n<N x[n]=0,n<N。现在令 x [ n ] = a n u [ n ] x[n] = a^nu[n] x[n]=anu[n],求 X ( z ) X(z) X(z)的收敛域:
分析: x [ n ] x[n] x[n]不仅是一个右边序列,还是一个因果序列,将其代入Z变换中
X ( z ) = ∑ n = − ∞ ∞ x [ n ] z − n = ∑ n = 0 ∞ a n u [ n ] z − n = ∑ n = 0 ∞ ( a z − 1 ) n = > = ( a z − 1 ) 1 + ( a z − 1 ) 2 + ( a z − 1 ) 3 + . . . + ( a z − 1 ) n X(z) = \sum_{n=-\infty}^{\infty}x[n]z^{-n} = \sum_{n=0}^{\infty}a^nu[n]z^{-n} = \sum_{n=0}^{\infty}\big(az^{-1}\big)^n=>\\ = (az^{-1}\big)^1+(az^{-1}\big)^2+(az^{-1}\big)^3+...+(az^{-1}\big)^n X(z)=n=−∞∑∞x[n]z−n=n=0∑∞anu[n]z−n=n=0∑∞(az−1)n=>=(az−1)1+(az−1)2+(az−1)3+...+(az−1)n
实际上就是一个等比公式,则对于等比公式前 n n n项求和为:
a n = a 1 × q n − 1 S n = a 1 ( 1 − q n ) 1 − q lim n = ∞ S n = a 1 1 − q , ∣ q ∣ < 1 a_n = a_1 \times q^{n-1} \\ S_n=\frac{a_1(1-q^n)}{1-q}\\ \lim_{n=\infty}S_n=\frac{a_1}{1-q}, \quad |q|<1 an=a1×qn−1Sn=1−qa1(1−qn)n=∞limSn=1−qa1,∣q∣<1
其中 a 1 a_1 a1是首项, q q q为公比, S n S_n Sn为总和。在上述中首项 a 1 = 1 a_1=1 a1=1, q = a z − 1 q=az^{-1} q=az−1,所以
X ( z ) = ∑ n = 0 ∞ ( a z − 1 ) n = 1 1 − a z − 1 X(z) =\sum_{n=0}^{\infty}\big(az^{-1}\big)^n = \frac{1}{1-az^{-1}} X(z)=n=0∑∞(az−1)n=1−az−11
由于该序列是一个右边序列,也就是 n ⟶ ∞ n\longrightarrow \infty n⟶∞,对于 z = r ∗ e j ω z=r*e^{j\omega} z=r∗ejω,则收敛域为
X ( z ) = ∑ n = 0 ∞ ( a z − 1 ) n < ∞ ⟺ ( a z − 1 ) < 1 ⟺ ∣ z ∣ > ∣ a ∣ X(z) =\sum_{n=0}^{\infty}\big(az^{-1}\big)^n <\infty \Longleftrightarrow (az^{-1}) < 1 \Longleftrightarrow |z| > |a| X(z)=n=0∑∞(az−1)n<∞⟺(az−1)<1⟺∣z∣>∣a∣
其中极点为 a a a,如下图

2.左边序列
左边序列是指 x [ n ] = 0 , n ≤ 0 x[n]=0,\quad n \leq 0 x[n]=0,n≤0。现在令 x [ n ] = − a n u [ − n − 1 ] x[n] = -a^{n}u[-n-1] x[n]=−anu[−n−1],求 X ( z ) X(z) X(z)的收敛域:
分析,将 x [ n ] x[n] x[n]代入Z变换:
X ( z ) = ∑ n = − ∞ ∞ x [ n ] z − n = − ∑ n = 0 ∞ a n u [ − n − 1 ] z − n = − ∑ n = − ∞ − 1 ( a z − 1 ) n = > − ∑ n = 1 ∞ ( a z − 1 ) − n = − ∑ n = 1 ∞ ( a − 1 z ) n X(z) = \sum_{n=-\infty}^{\infty}x[n]z^{-n} =- \sum_{n=0}^{\infty}a^nu[-n-1]z^{-n}=-\sum_{n=-\infty}^{-1}\big(az^{-1}\big)^n=>\\ -\sum_{n=1}^{\infty}\big(az^{-1}\big)^{-n} =-\sum_{n=1}^{\infty}\big(a^{-1}z\big)^{n} X(z)=n=−∞∑∞x[n]z−n=−n=0∑∞anu[−n−1]z−n=−n=−∞∑−1(az−1)n=>−n=1∑∞(az−1)−n=−n=1∑∞(a−1z)n
根据等比公式求和
X ( z ) = − ∑ n = 1 ∞ ( a − 1 z ) n = − a − 1 z 1 − a − 1 z = > ( − a − 1 z ) × ( a z − 1 ) ( 1 − a − 1 z ) × ( a z − 1 ) = 1 1 − a z − 1 X(z) =-\sum_{n=1}^{\infty}\big(a^{-1}z\big)^{n} = \frac{-a^{-1}z}{1-a^{-1}z}=>\\ \frac{(-a^{-1}z) \times (az^{-1})}{(1-a^{-1}z)\times (az^{-1})} = \frac{1}{1-az^{-1}} X(z)=−n=1∑∞(a−1z)n=1−a−1z−a−1z=>(1−a−1z)×(az−1)(−a−1z)×(az−1)=1−az−11
由于该序列是一个左边序列,则收敛域为
X ( z ) = ∣ − ∑ n = 1 ∞ ( a − 1 z ) n ∣ < ∞ ⟺ ( a − 1 z ) < 1 ⟺ ∣ z ∣ < ∣ a ∣ X(z) =|-\sum_{n=1}^{\infty}\big(a^{-1}z\big)^n| <\infty \Longleftrightarrow (a^{-1}z) < 1\Longleftrightarrow |z| < |a| X(z)=∣−n=1∑∞(a−1z)n∣<∞⟺(a−1z)<1⟺∣z∣<∣a∣
其中极点为 a a a,如下图

四、Z变换的性质与定理
1.性质
对于性质的介绍,之前介绍DTFT和DFS中都已经重复说过了,不过这里我们需要关注的是对于收敛域的影响.
| 性质 | 公式 | 收敛域 |
|---|---|---|
| 线性 | x [ n ] ⟷ z X ( z ) , R O C = R x y [ n ] ⟷ z Y ( z ) , R O C = R y a x [ n ] + b y [ n ] ⟷ z a X ( z ) + b Y ( z ) x[n] \stackrel{z}{\longleftrightarrow} X(z), \quad ROC=R_x \\ y[n]\stackrel{z}{\longleftrightarrow} Y(z), \quad ROC=R_y \\ ax[n]+by[n] \stackrel{z}{\longleftrightarrow} aX(z)+bY(z) x[n]⟷zX(z),ROC=Rxy[n]⟷zY(z),ROC=Ryax[n]+by[n]⟷zaX(z)+bY(z) | R O C 包含 R x ∩ R y ROC包含R_x \cap R_y ROC包含Rx∩Ry |
| 移位 | x [ n ] ⟷ z X ( z ) , R O C = R x x [ n − n d ] ⟷ z z − n d X ( z ) x[n] \stackrel{z}{\longleftrightarrow} X(z), \quad ROC=R_x \\ x[n-n_d] \stackrel{z}{\longleftrightarrow} z^{-nd}X(z) x[n]⟷zX(z),ROC=Rxx[n−nd]⟷zz−ndX(z) | R O C = R x ROC=Rx ROC=Rx(可能需要重新定义极点) |
| 指数序列相乘 | x [ n ] ⟷ z X ( z ) , R O C = R x z 0 n x [ n ] ⟷ z X ( z / z 0 ) x[n] \stackrel{z}{\longleftrightarrow} X(z), \quad ROC=R_x \\z_0^nx[n]\stackrel{z}{\longleftrightarrow} X(z/z_0) x[n]⟷zX(z),ROC=Rxz0nx[n]⟷zX(z/z0) | R O C = ∣ z 0 ∣ R x ROC=|z_0|R_x ROC=∣z0∣Rx |
| 微分 | x [ n ] ⟷ z X ( z ) , R O C = R x n x [ n ] ⟷ z − z d X ( z ) d z x[n] \stackrel{z}{\longleftrightarrow} X(z), \quad ROC=R_x \\ nx[n] \stackrel{z}{\longleftrightarrow} -z\frac{dX(z)}{dz} x[n]⟷zX(z),ROC=Rxnx[n]⟷z−zdzdX(z) | R O C = R x ROC=R_x ROC=Rx(时间序列乘以 n n n 对应于 Z 域的微分) |
| 共轭 | x [ n ] ⟷ z X ( z ) , R O C = R x x ∗ [ n ] ⟷ z X ∗ ( z ∗ ) x[n] \stackrel{z}{\longleftrightarrow} X(z), \quad ROC=R_x \\x^*[n] \stackrel{z}{\longleftrightarrow} X^*(z^*) x[n]⟷zX(z),ROC=Rxx∗[n]⟷zX∗(z∗) | R O C = R x ROC=R_x ROC=Rx |
| 时间倒置共轭 | x [ n ] ⟷ z X ( z ) , R O C = R x x ∗ [ − n ] ⟷ z X ∗ ( 1 z ∗ ) x[n] \stackrel{z}{\longleftrightarrow} X(z), \quad ROC=R_x \\x^*[-n] \stackrel{z}{\longleftrightarrow} X^*(\frac{1}{z^*}) x[n]⟷zX(z),ROC=Rxx∗[−n]⟷zX∗(z∗1) | R O C = 1 R x ROC=\frac{1}{R_x} ROC=Rx1 |
| 卷积 | x [ n ] ⟷ z X ( z ) , R O C = R x h [ n ] ⟷ z H ( z ) , R O C = R h ∑ k = 0 ∞ x [ k ] h [ n − k ] ⟷ z X ( z ) H ( z ) x[n] \stackrel{z}{\longleftrightarrow} X(z), \quad ROC=R_x \\ h[n]\stackrel{z}{\longleftrightarrow} H(z), \quad ROC=R_h \\ \sum_{k=0}^{\infty}x[k]h[n-k] \stackrel{z}{\longleftrightarrow} X(z)H(z) x[n]⟷zX(z),ROC=Rxh[n]⟷zH(z),ROC=Rhk=0∑∞x[k]h[n−k]⟷zX(z)H(z) | R O C 包含 R x ∩ R y ROC包含R_x \cap R_y ROC包含Rx∩Ry |
2.定理
- 初值定理:
如果 x [ n ] x[n] x[n]是因果序列,即 n < 0 , x [ n ] = 0 n<0, \quad x[n]=0 n<0,x[n]=0,则 x [ 0 ] = lim z → ∞ X ( z ) x[0]=\lim_{z \rightarrow \infty} X(z) x[0]=limz→∞X(z)
总结
本文通过图像和公式推导结合的方式来介绍了Z变换的公式和收敛域,其中由于篇幅(已经万字)的原因,并没有对Z变换的性质与定理做详细的推导,实际上在之前的DTFT性质推导中也有过介绍,虽然不相同但是思路是一样的。有兴趣的同学可以自己尝试一下。
本篇中对于给出的Z反变换没有过多的介绍,那下一篇文章将会对于Z反变换做详细的介绍,并结合实例加深对于Z变换的理解。
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日本游戏机市场5年来首次陷入萎缩;特斯拉招人推进人形机器人量产;任天堂专利显示Switch2手柄可用作鼠标...| 游戏智眼日报
美团成立“算法顾问委员会” 美团宣布,近日,由外部专家学者组成的算法顾问委员会成立,为美团改进算法提供常态化咨询和指导。每个季度美团将举办算法恳谈会,持续邀请骑手、商家、用户、专家学者和媒体代表等共同参加。美团表示&a…...
114-机器学习分类算法
1、内容简介 略 matlab simulink 114-机器学习分类算法可以交流、咨询、答疑 2、内容说明 略 Elong_6.24。ROCAUC confusion newdata Unbalanced_LR.car 3、仿真分析 略 4、参考论文 略...
【论文阅读】On the Security of “VOSA“
On the Security of Verifiable and Oblivious Secure Aggregation for Privacy-Preserving Federated Learning -- 关于隐私保护联邦中可验证与遗忘的安全聚合的安全性 论文来源摘要Introduction回顾 VOSA 方案对VOSA不可伪造性的攻击对于类型 I 的攻击对于类型 II 的攻击 论文…...
12.6 LangChain检索器(Retrievers)全解析:构建高效RAG应用的核心引擎
LangChain检索器(Retrievers)全解析:构建高效RAG应用的核心引擎 一、检索器的核心价值 检索器是大模型应用的智能导航系统,通过将用户查询与知识库精准匹配,解决了传统搜索的三大痛点: 语义鸿沟:突破关键词匹配,理解用户真实意图多源整合:融合向量搜索、关键词搜索和…...
707设计链表(链表操作)
1、题目描述 你可以选择使用单链表或者双链表,设计并实现自己的链表。 单链表中的节点应该具备两个属性:val 和 next 。val 是当前节点的值,next 是指向下一个节点的指针/引用。 如果是双向链表,则还需要属性 prev 以指示链表中…...
储能系统-系统架构
已更新系列文章包括104、61850、modbus 、单片机等,欢迎关注 IEC61850实现方案和测试-1-CSDN博客 快速了解104协议-CSDN博客 104调试工具2_104协议调试工具-CSDN博客 1 电池储能系统(BESS) 架构 电池储能系统主要包括、电池、pcs、本地控制…...
Spring Boot 需要独立的容器运行吗
Spring Boot 不需要独立的容器运行,它内置了一个嵌入式的Web服务器(如Tomcat、Jetty或Undertow),所以可以直接作为一个独立的应用程序运行,而不需要外部的Servlet容器。你只需要运行Spring Boot应用,它会自…...
Spring Security在java中的详细用处///为什么用了jwt之后就不能用session
Spring Security 是一个功能强大且高度可定制的认证和授权框架,主要用于基于 Spring 的应用程序中。它不仅处理 HTTP 请求的安全性(包括认证和授权),还提供了其他安全相关的特性如防止 CSRF 攻击、会话管理、安全头信息设置等。以…...
Ubuntu系统 Zabbix 7.2LTS一键部署脚本
为了在 Ubuntu 系统上快速部署 Zabbix 7.2 LTS 版本,您可以使用一个自动化 Bash 脚本来简化安装过程。以下是一个适用于 Ubuntu 系统的 Zabbix 7.2 LTS 一键部署脚本。此脚本将安装 Zabbix Server、Zabbix Web 界面(基于 Nginx 和 PHP)以及 Z…...
基于HTML、CSS 和 JavaScript 开发个人读书类网站
以下是一个使用 HTML、CSS 和 JavaScript 开发个人读书类网站的示例代码,包含基本功能和样式: 我的读书空间 我的书库 首页 添加新书 <div class="container"><!-- 首页内容 --><div id="home"><h2>当前阅读列表</h2><…...
Ollama python交互:chat+embedding实践
Ollama简介 Ollama 是一个开源的大型语言模型(LLM)平台,旨在让用户能够轻松地在本地运行、管理和与大型语言模型进行交互。 Ollama 提供了一个简单的方式来加载和使用各种预训练的语言模型,支持文本生成、翻译、代码编写、问答等…...
安卓路由与aop 以及 Router-api
安卓路由(Android Router)和AOP(面向切面编程)是两个在Android开发中常用的概念。下面我将详细讲解这两个概念及其在Android开发中的应用。 一、安卓路由 安卓路由主要用于在应用程序中管理不同组件之间的导航和通信。它可以简化…...
ip属地是手机号还是手机位置?一文理清
在数字化和网络化的今天,IP属地这一概念逐渐成为了人们关注的焦点。特别是在社交媒体和在线平台上,IP属地的显示往往让人联想到用户的地理位置。然而,关于IP属地到底与手机号还是手机位置有关,却存在着不少误解和混淆。本文将深入…...
迅为RK3568开发板篇OpenHarmony实操HDF驱动控制LED-编写应用APP
在应用代码中我们实现如下功能: 当应用程序启动后会获取命令行参数。如果命令行没有参数,LED 灯将循环闪烁;如果命令行带有参数,则根据传输的参数控制 LED 灯的开启或关闭。通过 HdfIoServiceBind 绑定 LED灯的 HDF 服务ÿ…...
Vue 鼠标事件合集,关于鼠标右键的处理方法(改写鼠标右键方法、自定义鼠标右键)
鼠标事件使用 mousedown"canvasDown($event)"按下事件合集 click 点击某个对象时触发 mousedown 鼠标按钮被按下时触发 mouseup 鼠标按钮被松开时触发 mouseleave 当鼠标指针移出元素时触发 dblclick 双击时触发 mousemove 鼠标移动时触发,…...
项目实操:windows批处理拉取git库和处理目录、文件
初级代码游戏的专栏介绍与文章目录-CSDN博客 我的github:codetoys,所有代码都将会位于ctfc库中。已经放入库中我会指出在库中的位置。 这些代码大部分以Linux为目标但部分代码是纯C的,可以在任何平台上使用。 源码指引:github源…...
【Elasticsearch】terms聚合误差问题
Elasticsearch中的聚合查询在某些情况下确实可能存在误差,尤其是在处理分布式数据和大量唯一值时。这种误差主要来源于以下几个方面: 1.分片数据的局部性 Elasticsearch的索引通常被分成多个分片,每个分片独立地计算聚合结果。由于数据在分…...
PHP JSON操作指南
PHP JSON操作指南 概述 JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成。PHP作为一门流行的服务器端脚本语言,支持对JSON数据进行读取、编写和解析。本文将…...
在C#中,Array,List,ArrayList,Dictionary,Hashtable,SortList,Stack的区别
Array Array你可以理解为是所有数组的大哥 普通数组 : 特点是长度固定, 只能存储相同类型的数据 static void Main(string[] args){//声明int[] ints;string[] strings;People[] peoples;//默认值 //int 类型是 0//string 类型是 nullint[] ints1 { 1, 2, 3 };string[] …...
JavaScript的 switch 方法
• 1. 浅说JavaScript的 switch 方法 • 1.1. 语法 • 1.2. 关键点 • 1.3. 示例 • 1.4. 注意事项 1. 浅说JavaScript的 switch 方法 在JavaScript中,switch 语句是一种多分支选择结构,用于根据不同的条件执行不同的代码块。 它提供了一种比多个…...
OpenBMC:通过qemu-system-arm运行编译好的image
OpenBMC:编译_openbmc meson.build file-CSDN博客 讲述了如何编译生成openbmc的image 完成编译后可以通过qemu-system-arm进行模拟加载,以便在没有BMC硬件的情况下进行调试 1.下载qemu-system-arm 在openbmc的上级目录上执行 wget https://jenkins.op…...
算法9--链表
链表 原理经典例题[2. 两数相加](https://leetcode.cn/problems/add-two-numbers/description/)[24. 两两交换链表中的节点](https://leetcode.cn/problems/swap-nodes-in-pairs/)[143. 重排链表](https://leetcode.cn/problems/reorder-list/description/)[23. 合并 K 个升序链…...
Mac本地部署DeekSeek-R1下载太慢怎么办?
Ubuntu 24 本地安装DeekSeek-R1 在命令行先安装ollama curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 下载太慢,使用讯雷,mac版下载链接 https://ollama.com/download/Ollama-darwin.zip 进入网站 deepseek-r1:8b,看内存大小4G就8B模型 …...
[Java基础]函数式编程
Lambda函数 JDK8新增的语法形式, 使用Lambda函数替代某些匿名内部类对象,从而让程序代码更简洁,可读性更好。 基本使用 lambda表达式只能简化函数式接口的匿名内部类写法 // 1.定义抽象类 abstract class Animal {public abstract void crt(); }publi…...
Linux 零拷贝技术
一、传统做法,经历“四次拷贝” 数据 1.读取到内核缓冲区 2.拷贝到用户缓冲区 3.写入到内核缓冲区 4.拷贝到网卡 使用 DMA,减少2次拷贝,还剩2次拷贝 DMA 负责硬盘到内核缓冲区和内核到网卡的传输。 CPU 仍需处理内核和用户缓冲区之间的数据…...
【完整版】DeepSeek-R1大模型学习笔记(架构、训练、Infra)
文章目录 0 DeepSeek系列总览1 模型架构设计基本参数专家混合模型(MoE)[DeepSeek-V2提出, DeepSeek-V3改良]多头潜在注意力(MLA)[DeepSeek-V2提出]多token预测(MTP)[DeepSeek-V3提出] 2 DeepSeek-R1-Zero及…...
数据结构(1)——算法时间复杂度与空间复杂度
目录 前言 一、算法 1.1算法是什么? 1.2算法的特性 1.有穷性 2.确定性 3.可行性 4.输入 5.输出 二、算法效率 2.1衡量算法效率 1、事后统计方法 2、事前分析估计方法 2.2算法的复杂度 2.3时间复杂度 2.3.1定义 2.3.2大O渐进表示法 2.3.3常见时间复…...
