Линейные разностные уравнения с постоянными параметрами, их практическое значение и решение.
В общем случае линейное разностное уравнение с постоянными коэффициентами, относящееся к физически реализуемой системе, имеет следующий вид:
(1.27)
где коэффициенты и являются постоянными величинами и характеризуют конкретную систему.
Разностные уравнения для линейных дискретных систем играют ту же роль, что и дифференциальные уравнения для линейных аналоговых систем.
Как уже отмечалось, разностные уравнения позволяют определить способ построения соответствующей цифровой системы. Так, например, разностное уравнение первого порядка самого общего вида
(1.28)
можно реализовать с помощью следующей схемы (рис. 1.14). Здесь
Р ис. 1.13. Реализация линейной дискретной системы первого порядка
блок «задержка» осуществляет задержку последовательностей x(n) и y(n) на один отсчёт.
Разностное уравнение второго порядка общего вида
(1.29)
реализуется схемой, представленной на рисунке 1.15.
Рис. 1.14. Реализация линейной дискретной системы второго порядка
Очевидно, что рассмотренные системы первого и второго порядка могут быть использованы при реализации систем более высокого порядка путём последовательного или параллельного их соединения.
Наиболее подходящим способом решения линейных разностных уравнений является z-преобразование, которое позволяет заменить их решение решением алгебраических уравнений. Применение z-преобразования к разностным уравнениям аналогично применению преобразования Лапласа к дифференциальным уравнениям.
Z-преобразование и его основные свойства. Связь с преобразованием Фурье.
В общем случае z-преобразование X(z) последовательности x(n) определяется следующим образом:
(1.30)
где z – комплексная переменная.
Функция X(z) определяется для тех значений z или z–1, для которых ряд в правой части выражения сходится. В этой связи следует отметить, что z-преобразование сходится не для всех последовательностей и не для всех значений z.
Представляя z в экспоненциальной форме
(1.31)
из исходного выражения для z-преобразования получим:
(1.32)
Из теории функций комплексной переменной известно, что функция X(z) определяется для тех значений z в z-плоскости, для которых
(1.33)
Другими словами, исходная последовательность x(n) должна быть абсолютно суммируема.
Все значения z, для которых выполняется данное условие, образуют область сходимости z-преобразования и в этой области значения X(z) конечны. Область сходимости z-преобразования, физически реализуемой последовательности x(n), для которой для расположена вне определённого круга радиуса R в z-плоскости. Значение R зависит от расположения полюсов функции X(z) [полюс (нуль) функции X(z) расположен в точке z, где ]. Область сходимости можно также определить и в z–1- плоскости. В этом случае для физически реализуемой последовательности область сходимости z-преобразования расположена внутри определённого круга с радиусом
Пример 1.1. Найти z-преобразование и область сходимости знакопостоянной экспоненциальной последовательности
где
Решение. По определению имеем:
Полученное выражение представляет собой сумму членов бесконечно убывающей геометрической прогрессии, которая определяется по формуле:
где в данном случае а знаменатель
Таким образом,
Для определения области сходимости воспользуемся результатами, полученными выше.
Отсюда следует, что областью сходимости являются те значения z, для которых
Очевидно, что это условие выполняется тогда и только тогда, когда
Следовательно, область сходимости последовательности в данном случае представляет собой часть z-плоскости вне круга радиуса как показано на рисунке 1.15.
Из выражения для X(z) видно, что полюс X(z) расположен в точке которая является границей области сходимости. Из последнего выражения видно также, что область сходимости X(z) в z–1-плоскости лежит внутри круга с радиусом
Рис. 1.16. Область сходимости экспоненциальной последовательности а) в z-плоскости; б) в z–1-плоскости
Рассмотрим основные свойства z-преобразования.
1. Линейность. Если функции и есть z-преобразование последовательностей и соответственно, то для последовательности где a и b – произвольные постоянные, z-преобразование определяется таким образом:
(1.34)
2. Умножение на константу. Если X(z) есть z-преобразование X(n), то z-преобразование последовательности
где a – произвольная постоянная, определяется так:
(1.35)
3. Умножение на экспоненциальную последовательность. Если имеет z-преобразование X(z), то z-преобразование последовательности будет определяться как
(1.36)
4. Умножение на n(дифференцирование). Если x(n) имеет z-преобразование X(z), то последовательность будет иметь z-преобразование
(1.37)
Это свойство полезно для вычисления обратного z -преобразования, когда X(z) содержит полюсы высокого порядка.
5. Сдвиг (задержка). Если последовательность имеет z-преобразование то для последовательности z-преобразование представляется в виде
(1.38)
Множитель является оператором задержки дискретной последовательности x(n) на m тактов (отсчетов) для любого m.
6. Свёртка. Если и есть z-преобразование последовательностей и соответственно, то для последовательности x(n), являющейся их свёрткой, т. е.
z-преобразование определяется в виде произведения z-преобразований и
(1.39)
7. Задержка физически реализуемых последовательностей. Одностороннее z-преобразование. Свойства опережающего сдвига (упреждения).
При решении большинства практических задач обычно имеют дело с физически реализуемыми последовательностями, для которых вводится так называемое «одностороннее» z-преобразование:
(1.40)
При этом предполагается, что поведение последовательности x(n) до значения n = 0 неизвестно и его можно не учитывать. Для большинства таких последовательностей свойства одностороннего z-преобразования аналогичны свойствам обычного z-преобразования. Исключением является свойство сдвига (задержки). Рассмотрим последовательность с односторонним z-преобразованием и задержанную последовательность Одностороннее z-преобразование равно
Обозначим тогда
Последнее выражение можно переписать следующим образом:
(1.41)
Как видно, задержка на один отсчёт по-прежнему приводит к умножению одностороннего z-преобразования на но при этом необходимо учесть значения последовательности при т. е. в этом случае важную роль начинают играть начальные условия.
Продолжая таким образом рассуждения дальше, можно получить, что z-преобразование последовательности будет определяться таким образом:
(1.42)
Для случая задержки последовательности на произвольное число отсчётов можно получить следующую формулу:
(1.43)
где
8. Свойство сопряжения. Если X(z) есть z-преобразование комплексной последовательности z-преобразование последовательностей и будут соответственно равны:
и (1.44)
9. Обращение времени. Если X(z) есть z-преобразование последовательности x(n), z-преобразование последовательности x1(n)= x(–n) будет определяться таким образом:
(1.45)
Для последовательности x2(n)= x*(–n) будет иметь
(1.46)
10. Теорема о начальном значении. Если последовательность для всех n < 0 (т. е. она является физически реализуемой), а ее z-преобразование есть X(z), то
(1.47)
Z-преобразование последовательности можно рассматривать как способ ее однозначного представления в комплексной z-плоскости. Вычислим Z-преобразование последовательности x(n) при Из равенства
следует
(1.58)
Это выражение совпадает с выражением для преобразования Фурье исходной последовательности. Другими словами, преобразование Фурье является частным случаем z-преобразования, вычисленного на единичной окружности в z-плоскости.
Следует отметить, что единичная окружность в z-плоскости играет весьма важную роль. Например, имеются нереализуемые системы, такие как идеальный фильтр нижних частот или идеальный дифференциатор, z-преобразование которых сходится только на единичной окружности, т. е. эти системы имеют Фурье-преобразование, но не имеют z-преобразования.
Наконец, необходимо отметить, что если все особые точки расположены внутри круга единичного радиуса на z-плоскости, то система с соответствующей импульсной характеристикой будет устойчивой.
Последовательность | Z-преобразование | Радиус сходимости |
| 1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
- Общие принципы получения информации в физических исследованиях. Основные цели обработки сигналов. Преимущества цифровых методов обработки сигналов. Примеры практического применения.
- Содержание, этапы, методы и задачи цифровой обработки сигналов. Основные методы и алгоритмы цос.
- Основные направления, задачи и алгоритмы цифровой обработки сигналов
- Дискретные и цифровые сигналы. Основные дискретные последовательности теории цос.
- Линейные дискретные системы с постоянными параметрами. Импульсная характеристика. Физическая реализуемость и устойчивость.
- Линейные разностные уравнения с постоянными параметрами, их практическое значение и решение.
- Соотношение между z-преобразованием и преобразованием Фурье
- Обратное z-преобразование и методы его нахождения: на основе теоремы о вычетах, разложение на простые дроби и в степенной ряд.
- Передаточная функция дискретных систем. Диаграммы нулей и полюсов. Условие устойчивости.
- Частотная характеристика дискретных систем. Амплитудно-частотная и фазочастотная характеристики.
- Фазовая и групповая задержка. Цифровая частота и единицы измерения частоты, которые используются в цифровой обработке сигналов.
- Общая характеристика дискретного преобразования Фурье. Задачи, решаемые с помощью дпф. Дискретный ряд Фурье.
- Дискретный ряд Фурье
- Свойства дискретных рядов Фурье. Периодическая свертка двух последовательностей.
- Дискретное преобразование Фурье. Основные свойства.
- Общая характеристика ряда и интеграла Фурье, дискретного ряда Фурье и дискретного преобразования Фурье. Равенство Парсеваля.
- Прямой метод вычисления дпф. Основные подходы к улучшению эффективности вычисления дпф.
- Алгоритмы бпф с прореживанием по времени. Основные свойства.
- Двоичная инверсия входной последовательности для
- Алгоритмы бпф с прореживанием по частоте. Вычисление обратного дпф.
- Вычисление периодической, круговой и линейной свертки. Алгоритм быстрой свертки. Вычислительная эффективность.
- Вычисление линейной свертки с секционированием.
- Амплитудный спектр, спектр мощности. Определение и алгоритмы получения.
- Оценка спектра мощности на основе периодограммы. Свойства периодограммы. Методы получения состоятельных периодограммных оценок.
- Основные проблемы цифрового спектрального анализа. Взвешивание. Свойства весовых функций. Модифицированные периодограммные оценки спм.
- 1.6.1. Просачивание спектральных составляющих и размывание спектра
- Взвешивание. Свойства весовых функций
- Паразитная амплитудная модуляция спектра
- Эффекты конечной разрядности чисел в алгоритмах бпф
- Метод модифицированных периодограмм
- Метод Блэкмана и Тьюки получения оценки спектральной плотности мощности. Сравнительная оценка качества методов получения спм.
- Сравнение методов оценки спектральной плотности мощности
- Основные характеристики цифровых фильтров. Рекурсивные и нерекурсивные цифровые фильтры, их преимущества и недостатки.
- Структурные схемы бих-фильтров (прямая и каноническая, последовательная и параллельная формы реализации).
- Структурные схемы ких-фильтров (прямая, каскадная, с частотной выборкой, схемы фильтров с линейной фазой, на основе метода быстрой свертки).
- Проектирование цифровых фильтров. Основные этапы и их краткая характеристика.
- Расчет цифровых бих-фильтров по данным аналоговых фильтров. Этапы и требования к процедурам перехода.
- Общая характеристика аналоговых фильтров-прототипов: Баттерворта, Чебышева I и II типа, Золоторева-Каура (эллиптические). Методика применения билинейного z-преобразования.
- Эффекты конечной разрядности чисел в бих-фильтрах. Ошибки квантования коэффициентов, ошибки переполнения и округления. Предельные циклы.
- Расчет цифровых ких-фильтров: методы взвешивания и частотной выборки.
- Эффекты конечной разрядности чисел в ких-фильтрах.
- Общая структурная схема системы цос. Дискретизация сигналов. Теорема отсчетов.
- Погрешности дискретизации. Выбор частоты дискретизации в реальных условиях. Эффект наложения спектров
- Дискретизация узкополосных сигналов
- Выбор частоты дискретизации на практике
- Квантование сигналов. Погрешность квантования. Отношение сигнал/шум и динамический диапазон при квантовании сигналов. Равномерное и неравномерное квантование
- Анализ ошибок
- Отношение сигнал/шум и динамический диапазон
- Способы реализации алгоритмов и систем цос. Понятие реального времени обработки.
- Особенности цос, влияющие на элементную базу, ориентированной на реализацию цифровых систем обработки сигналов.
- Общие свойства процессоров цифровой обработки сигналов и особенности их архитектуры.
- Архитектура Фон Неймана и гарвардская архитектура в пцос. Преимущества и недостатки.
- Универсальные процессоры цос. Общая характеристика процессоров с фиксированной и плавающей точкой (запятой).
- Основные различия между микроконтроллерами, микропроцессорами и сигнальными процессорами.