什么是 Z 变换?

什么是 Z 变换?

Z变换(ZT)是一种数学工具,用于将时域差分方程转换为z域代数方程。

Z 变换是分析线性位移不变 (LSI) 系统的非常有用的工具。LSI 离散时间系统由差分方程表示。为了求解这些时域差分方程,首先使用 Z 变换将它们转换为 z 域中的代数方程,然后在 z 域中对代数方程进行处理,然后使用逆 Z 变换。

Z变换可以有两种类型,即。单边(或单面)和双边(或双面)。

在数学上,如果 $\mathrm{\mathit{x\left ( n \right )}}$是离散时间信号或序列,则其双边或双边 Z 变换定义为 -

$$\mathrm{\mathit{Z\left [ x\left ( n \right ) \right ]=X\left ( z \right )=\sum_{n=-\infty }^{\infty }x\left ( n \right )z^{-n}}}$$

其中,z 是一个复变量,由下式给出,

$$\mathrm{\mathit{z\mathrm{\, =\,}r\, e^{j\, \omega }}}$$

其中,r 是圆的半径。

此外,单边或单边 z 变换定义为 -

$$\mathrm{\mathit{Z\left [ x\left ( n \right ) \right ]\mathrm{\, =\,}X\left ( z \right )\mathrm{\, =\,}\ sum_{n\mathrm{\, =\,}\mathrm{0}}^{\infty }x\left ( n \right )z^{-n}}}$$

单边或单边 z 变换非常有用,因为我们主要处理因果序列。此外,它主要适用于求解具有初始条件的差分方程。

Z 变换的收敛区域 (ROC)

z 平面上的点集,对其进行离散时间序列 $\mathrm{\mathit{x\left ( n \right )}}$的 Z 变换,即 $\mathrm{\mathit{ X\left ( z \right )}}$收敛称为 Z 变换 $\mathrm{\mathit{X\left ( z \right )}}$的收敛区域 (ROC)。

对于任何给定的离散时间序列,Z 变换可能会收敛也可能不会收敛。如果函数 $\mathrm{\mathit{X\left ( z \right )}}$在 z 平面上没有点收敛,则序列 $\mathrm{\mathit{x\left ( n \对 )}}$据说没有 z 变换。

Z变换的优缺点

以下是 Z 变换的优点-

  • Z 变换通过将描述系统的差分方程转换为简单的线性代数方程,使离散时间系统的分析更容易。

  • 时域中的卷积运算被转换为z域中的乘法。

  • 对于不存在离散时间傅里叶变换 (DTFT) 的信号,存在 Z 变换。

限制– Z 变换的主要限制是使用 Z 变换无法获得频域响应并且无法绘制。

数值例子

找到以下序列的 Z 变换 -

$$\mathrm{\mathit{y\left ( n \right )\mathrm{\, =\,}x\left ( n\mathrm{\, +\,}\mathrm{3} \right )u\left ( n \right )}}$$

解决方案

给定的离散时间序列是,

$$\mathrm{\mathit{y\left ( n \right )\mathrm{\, =\,}x\left ( n\mathrm{\, +\,}\mathrm{3} \right )u\left ( n \right )}}$$

根据 Z 变换的定义,我们得到,

$$\mathrm{\mathit{Z\left [ y\left ( n \right ) \right ]\mathrm{\, =\,}Y\left ( z \right )\mathrm{\, =\,}Z \left [ x\left ( n\mathrm{\, +\,}\mathrm{3} \right )u\left ( n \right ) \right ]}}$$

$$\mathrm{\mathit{Y\left ( z \right )\mathrm{\, =\,}\sum_{n\mathrm{\, =\,}\mathrm{0}}^{\infty }\左 [ x\left ( n\mathrm{\, +\,}\mathrm{3} \right )u\left ( n \right ) \right ]z^{-n}\mathrm{\, =\,} \sum_{n\mathrm{\, =\,}\mathrm{0}}^{\infty }x\left ( n\mathrm{\, +\,}\mathrm{3} \right )z^{- n}}}$$

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