Uke 4: z-transformasjonen

Like dokumenter
Uke 4: z-transformasjonen

Uke 4: z-transformasjonen

Uke 4: z-transformasjonen

Uke 4: z-transformasjonen

Dagens temaer. 3 domener. Tema. Time 4: z-transformasjonen. z-dometet; ett av tre domener. Andreas Austeng@ifi.uio.no, INF3470

Uke 5: Analyse i z- og frekvensdomenet

Dagens temaer. Definisjon av z-transformasjonen. Tema. Time 5: z-transformasjon og frekvens transformasjon. Fra forrige gang

Repetisjon. Jo Inge Buskenes. INF3470/4470, høst Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo

Repetisjon. Jo Inge Buskenes. INF3470/4470, høst Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo

UNIVERSITETET I OSLO

Uke 9: Diskret Fourier Transform, I

Fasit, Eksamen. INF3440/4440 Signalbehandling 9. desember c 0 + c 1z 1 + c 2z 2. G(z) = 1/d 0 + d 1z 1 + d 2z 2

UNIVERSITETET I OSLO

Fasit til midtveiseksamen

Uke 6: Analyse i frekvensdomenet

Repetisjon: LTI-systemer

UNIVERSITETET I OSLO

Uke 6: Analyse i frekvensdomenet

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

Transformanalyse. Jan Egil Kirkebø. Universitetet i Oslo 17./23. september 2019

Dagens temaer. Tema. Time 6: Analyse i frekvensdomenet. z-transformasjonen. Fra forrige gang. Frekvensrespons funksjonen

pdf

UNIVERSITETET I OSLO

EKSAMEN STE 6219 Digital signalbehandling

Repetisjon: Eksempel. Repetisjon: Aliasing. Oversikt, 26.februar Gitt. Alle signaler. Ettersom. vil alle kontinuerlig-tid signaler.

UNIVERSITETET I OSLO

Uke 6: Analyse i frekvensdomenet

LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN STE 6219 Digital signalbehandling

Utregning av en konvolusjonssum

STE 6219 Digital signalbehandling Løsningsforslag

UNIVERSITETET I OSLO

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra It s learning.

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

Tidsdomene analyse (kap 3 del 2)

STE 6219 Digital signalbehandling Løsning til kontinuasjonseksamen

Løsningsforslag til hjemmeeksamen i INF3440 / INF4440

STE6146 Signalbehandling =-WUDQVIRUPHQ

LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN STE 6219 Digital signalbehandling

STE 6146 Digital signalbehandling. Løsningsforslag til eksamen avholdt

Hjelpemidler/hjelpemiddel: D - "Ingen trykte eller håndskrevne hjelpemidler tillatt. Enkel kalkulator tillatt."

LØSNINGSFORSLAG TIL KONTINUASJONSEKSAMEN STE 6219 Digital signalbehandling


Tidsdomene analyse (kap 3 del 2)

Uke 10: Diskret Fourier Transform, II

Sampling ved Nyquist-raten

LØSNINGSFORSLAG TIL SIGNALBEHANDLING 1 JUNI 2010

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra It s learning.

Bruk av tidsvindu. Diskret Fourier-transform. Repetisjon: Fourier-transformene. Forelesning 6. mai 2004

Uke 12: FIR-filter design

UNIVERSITETET I OSLO

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

Uke 12: FIR-filter design

UNIVERSITETET I OSLO

Tidsdomene analyse (kap 3 del 1)

LØSNINGSFORSLAG for KONTINUASJONSEKSAMEN I FAG SIE2010 Informasjons- og signalteori, 29. juli y(n) = ay(n 1) + x(n k),

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra It s learning. 7.1 Stokastisk prosess Lineær prediktor AR-3 prosess...

UNIVERSITETET I OSLO

Ferdighetsmål: Kunne forenkle boolske uttrykk Kunne implementere flerinputs-porter med bare 2-inputs porter

INF1400 Kap 02 Boolsk Algebra og Logiske Porter

y(t) t

Dagens temaer. Endelig lengde data. Tema. Time 11: Diskret Fourier Transform, del 2. Spektral glatting pga endelig lengde data.

Forelesning nr.13 INF 1410

Forelesning 2. Boolsk algebra og logiske porter

NORGES TEKNISK- NATURVITENSKAPELIGE UNIVERSITET Side 1 av 5

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

FIE Signalprosessering i instrumentering

HØGSKOLEN - I - STAVANGER. Institutt for elektroteknikk og databehandling

Bedømmelse: Ved bedømmelse vektlegges oppgavene I, II og III likt.

Oppgave 1 OPPGAVER OG LØSNINGSFORSLAG KONTINUASJONSEKSAMEN I FAG SMN 6147 OG SMN 6195 KOMPLEKS ANALYSE STED: HØGSKOLEN I NARVIK. KLASSE:4EL,4RTog5ID

Hva gikk vi gjennom forrige uke? Omid Mirmotahari 3


Kontrollspørsmål fra pensum

Repetisjon: Sampling. Repetisjon: Diskretisering. Repetisjon: Diskret vs kontinuerlig. Forelesning, 12.februar 2004

Komplekse tall. Kapittel 2. Den imaginære enheten. Operasjoner på komplekse tall

Forkunnskapskrav. Hva handler kurset om. Kontaktinformasjon. Kurset er beregnet på en student som kan

Potensrekker Forelesning i Matematikk 1 TMA4100

01 Laplace og Z-transformasjon av en forsinket firkant puls.

IIR filterdesign Sverre Holm

UNIVERSITETET I OSLO

INF3470 Digital signalbehandling Tidsdomene analyse (kap 3 del 1) Sverre Holm

Potensrekker Forelesning i Matematikk 1 TMA4100

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

Eksempel 1. Frekvensene i DFT. Forelesning 13. mai På samme måte har vi at. I et eksempel fra forrige uke brukte vi sekvensen

Egenverdier og egenvektorer

Wavelet P Sample number. Roots of the z transform. Wavelet P Amplitude Spectrum.

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

Notasjon i rettingen:

Forelesning, 23.februar INF2400 Sampling II. Øyvind Ryan. Februar 2006

EKSAMEN I EMNET Løsning: Mat Grunnkurs i Matematikk I Mandag 14. desember 2015 Tid: 09:00 14:00

Eksamen i TMA4123/TMA4125 Matematikk 4M/N

Polare trekanter. Kristian Ranestad. 27. oktober Universitetet i Oslo

Forelesning, 17.februar INF2400 Sampling II. Øyvind Ryan. Februar 2005

MA1201 Lineær algebra og geometri Løsningsforslag for eksamen gitt 3. desember 2007

f(t) F( ) f(t) F( ) f(t) F( )

Hjelpemidler: D Ingen trykte eller håndskrevne hjelpemidler tillatt. Bestemt, enkel kalkulator tillatt.

IIR filterdesign Sverre Holm

Transkript:

Uke 4: z-transformasjonen Jo Inge Buskenes Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo INF3470/4470, høst 2013

2/31 Dagens temaer z-dometet; ett av tre domener z-transformasjonen; definisjon og egenskaper H(z); systemfunksjonen og implementasjoner

3/31 Tema z-dometet; ett av tre domener

3 domener Digitale systemer kan analyseres i tids-, frekvens- eller z-domenet 4/31 1 Tidsdomenet, eller n-domenet: Domenet for sekvenser, impulsresponser og differens likninger Signaler er generert og prosessert i dette domenet Filtre er implementert i dette domenet

3 domener Digitale systemer kan analyseres i tids-, frekvens- eller z-domenet 2 Frekvensdomenet, eller Ω-domenet: Domenet for frekvensresponsen & spektrumrepresentasjon, og tolking av disse! Viktig for analyse av feks lyd, men sjeldent benyttet til implementasjon (i HW) 5/31

3 domener Digitale systemer kan analyseres i tids-, frekvens- eller z-domenet 3 z-domenet: Domenet for z-transformasjonen, operatorer, poler & nullpunkter Eksisterer primært fordi det muliggjør en matematisk analyse & syntese 6/31

7/31 Hvorfor flere domener??? Vanskelige analyser i et domene kan være enklere i et annet domene Flere domener kan gi bedre innsikt Eksempel: Finn utgangssignalet y[n] når: x[n] h[n] y[n] Beregning: n-domenet: Her må vi bruke konvolusjon (en krevende operasjon) z-domentet: Reduseres til polynomsk multiplikasjon Stabilitet: n-domenet: Bounded Input Bounded Output (BIBO) - dvs dersom y[n] < B for alle x[n], der B er en endelig verdi z-domenet: Dersom enhetssirkelen ligger i Region of Convergence (mer om dette snart) Kausalitet: n-domenet: Kun benytte tidligere og nåtids sampler z-domenet: Alle poler innenfor enhetssirkelen

8/31 Tema z-transformasjonen; definisjon og egenskaper Definisjon ROC Et lite case Egenskaper

9/31 Definisjon av z-transformasjonen X(z) Z{x[n]} = x[n]z n, hvor z = r e ȷ2πF = r e ȷΩ er en kompleks variabel En uendelig potensrekke; eksisterer kun for de verdiene av z hvor rekken konvergerer Region Of Convergence (ROC); den mengen av argumenter hvor X(z) antar en endelig verdi Notasjon: x[n] z X(z) x[n] ZT X(z)

2013-09-11 z-transformasjonen; definisjon og egenskaper Definisjon Definisjon av z-transformasjonen X(z) Z{x[n]} = x[n]z n, hvor z = r e ȷ2πF = r e ȷΩ er en kompleks variabel En uendelig potensrekke; eksisterer kun for de verdiene av z hvor rekken konvergerer Region Of Convergence (ROC); den mengen av argumenter hvor X(z) antar en endelig verdi Notasjon: x[n] z X(z) x[n] ZT X(z) x[n] = {1, 2, 3, 4, 3, 2, 1} Skisser!!! X(z) = x[n]z n = 6 n=0 x[n]z n = 1 + 2z 1 + 3z 2 + 4z 3 + 3z 4 + 2z 5 + 1z 6, z C

Repetisjon: Sammenhengen mellom vinkler/frekvenser Hva er Ω i z = re jωn? 10/31 θ = ωt = 2πft digital konvertering, t = T s n = 2πfT s n = 2π f F s n = 2πFn = Ωn Symbol Enhet Beskrivelse t [s] Tid n Samplenummer f [Hz] Signalets frekvens T s [s] Samplingsperiode F s [s 1 ] Samplingsfrekvens F Normalisert frekvens Ω [rad] Normalisert vinkelfrekvens

11/31 Definisjon av z-transformasjonen z-transformasjonen er en funksjon av en kompleks variabel; illustreres i det komplekse z-planet z n = r e ȷ2πf T sn = r e ȷ2π f fs n = re ȷΩn z-transformasjonen evaluert på enhetssirkelen tilsvarer DTFT (tema for kapittel 5): X(e ȷΩ ) = X(z) z=e ȷΩ Hvis DTFT en eksisterer, så ligger enhetssirkelen i ROC

12/31 Drill problem 42 (a) x[n] = 05 n u[n] Finn z-transformen X(z) og dens ROC (b) y[n] = ( 05) n u[n] Finn z-transformen Y(z) og dens ROC (c) g[n] = (05) n u[ n 1] Finn z-transformen G(z) og dens ROC

2013-09-11 z-transformasjonen; definisjon og egenskaper Definisjon (a) x[n] = (05) n u[n] = δ[n] + 5δ[n 1] + (5) 2 δ[n 2] + X(z) = z 0 + (5)z 1 + (5) 2 z 2 + = (5) n z n = (5) n (z 1) n = (5z 1 ) n 1 = 1 5z 1 = z z 5 ROC: 5z 1 < 1 z > 5 Drill problem 42 (a) x[n] = 05 n u[n] Finn z-transformen X(z) og dens ROC (b) y[n] = ( 05) n u[n] Finn z-transformen Y(z) og dens ROC (c) g[n] = (05) n u[ n 1] Finn z-transformen G(z) og dens ROC (b) y[n] = ( 05) n u[n] = δ[n] 5δ[n 1] + (5) 2 δ[n 2] + Y(z) = z 0 (5)z 1 + (5) 2 z 2 + = ( 5) n z n = ( 5) n (z 1) n = ( 5z 1 ) n 1 = 1 ( 5)z 1 = z z + 5 ROC: 5z 1 < 1 z > 5 (c) g[n] = (05) n u[ n 1] = δ[n] 5δ[ n 1] + (5) 2 δ[ n 2] + = {, 8, 4, 2, 0, 0, G(z) = = (5) n z n 1 = (5 1 z 1 ) n (m = n) = (5 1 z) m = (5 1 z) k+1 = (5 1 z) (5 1 z) k m=1 k=0 k=0 = 5 1 z 1 5 1 z = z 5 + z = z z 5 ROC: 5 1 z < 1 z < 5

13/31 Visuell fremstilling av Drill problem 42a

14/31 ROC Gitt endelig lengde sekvens x[n] Da er X(z) et polynom i z eller z 1 (X(z) = N 2 x[n]z n ) som konvergerer for alle z n=n 1 bortsett fra i z = 0, hvis X(z) inneholder ledd på formen z n i z =, hvis X(z) inneholder ledd på formen z n = X(z) endelig for hele planet med mulig unntak for z = 0 og z = Mer generelt, så er X(z) en rasjonell funksjon: X(z) = N(z) D(z) = b 0 + b 1 z 1 + + b M z M M a 0 + a 1 z 1 + + a N z N = k=0 b kz k N k=0 a kz k

N2 2013-09-11 z-transformasjonen; definisjon og egenskaper ROC ROC Gitt endelig lengde sekvens x[n] Da er X(z) et polynom i z eller z 1 (X(z) = x[n]z n ) som konvergerer for alle z n=n1 bortsett fra i z = 0, hvis X(z) inneholder ledd på formen z n i z =, hvis X(z) inneholder ledd på formen z n = X(z) endelig for hele planet med mulig unntak for z = 0 og z = Mer generelt, så er X(z) en rasjonell funksjon: X(z) = N(z) D(z) = b0 + b1z 1 + + bmz M M a0 + a1z 1 + + anz N = k=0 bkz k N k=0 akz k ROC er viktig 1/2 uttelling på eksamen! Henger sammen med poler og kausalitet/anti-kausalitet Rasjonelle funksjoner ikke tatt ut av det blå! Gitt y[n] = h[n] x[n] fås Y(z) = H(z)X(z) og H(z) = Y(z)/X(z) Videre: y[n] = N H(z) = k=1 M b k z k k=0 1+ N a k z k k=1 a k y[n k] + M k=0 b k x[n k] gir

15/31 Rasjonell z-transformasjon X(z) = N(z) D(z) = b 0+b 1 z 1 + +b M z M a 0 +a 1 z 1 + +a N z N = M k=0 b kz k N k=0 a kz k Hvis a 0 0 og b 0 0, så kan vi ungå negative eksponenter av z ved å faktorisere ut leddene b 0 z M og a 0 z N : X(z) = N(z) D(z) = b 0z M a 0 z N z M +(b 1 /b 0 )z M 1 + +b M /b 0 z N +(a 1 /a 0 )z N 1 + +a N /a 0 = b 0z M a 0 z N (z z 1 )(z z 2 ) (z z M ) (z p 1 )(z p 2 ) (z p N ) = b 0 a 0 z N M ΠM k=1 (z z k) Π N k=1 (z p k )

16/31 Rasjonell z-transformasjon X(z) = b 0 a 0 z N M ΠM k=1 (z z k) Π N k=1 (z p k ) M endelige nullpunkt z = z1, z 2,, z M N endelige poler z = p 1, p 2,, p M N M nullpunkt (hvis N > M) eller poler (hvis N < M) i origo z = 0 Poler og nullpkt kan forekomme i z = Et nullpkt eksisterer i z = hvis X( ) = 0 og en pol eksisterer i z = hvis X( ) = Teller vi med alle poler og nullpunkter i origo og uendelig, finner vi at X(z) har like mange poler som nullpunkter ROC kan ikke inneholde poler! Hvis alle poler/nullpkt er kjent kan vi bestemme X(z) på en konstant nær ( b 0 a 0 )

17/31 ROC ROC generelt en annulus på formen α < z < β Hvis α = 0, kan ROC også inneholde punktet z = 0 Hvis β =, kan ROC også inneholde punktet z = Endelig tid signaler Kausal: Hele z-planet untatt z = 0 Anti-kausal: Hele z-planet untatt z = Tosidig: Hele z-plane untatt z = 0 og z = Uendelig lengde signaler Kausal: α < z Anti-kausal: z < β Tosidig: α < z < β

Et lite case for å få i gang hodecellene 18/31 Hvordan tror du h s (t) og h k (t) vil se ut her? Er dette FIR eller IIR filtre? Hva med kausalitet og lineæritet?

19/31 Et annet case For hvilke verdier av D er dette systemet stabilt? Hvis det er stabilt, hvordan vil y[n] da se ut? Hvorfor kan dette systemet bli ustabilt, men ikke gitaren?

Kort oppsummert så langt z-transformen er primært brukt til å forstå og designe IIR filtre / rekursive systemer z-domenet spennes ut av normalisert frekvens Ω = 2π f F s, og et forsterkningsfaktor r z-transformen for et vilkårlig signal x[n] (også impulsresponser) er gitt ved: 1 X(z) = x[n] z n En geometrisk rekke av komplekse polynomer 2 En slik rekke s kan skrives som n r <1 X(z) = a + ar + ar 2 + + ar n = a(1 rn+1 ) 1 r = a 1 r 3 ROC er de verdier for z som gjør at rekka konvergerer, dvs som gir r < 1 20/31

21/31 Egenskaper til z-transformasjonen Linearitet: Z{a 1 x 1 [n] + a 2 x 2 [n]} = a 1 X 1 (z) + a 2 X 2 (z) ROC: minst ROC x1 ROC x2 Skifting i tid: Z{x[n n 0 ]} = z n0 X(z) ROC = ROC x, med mulig untak at punktene z = 0 z = kan legges til eller fjernes Skifting i frekvens: Z{a n x[n]} = X( z a ) ROC = ROC x skalert med a

2013-09-11 z-transformasjonen; definisjon og egenskaper Egenskaper Egenskaper til z-transformasjonen Linearitet: Z{a1x1[n] + a2x2[n]} = a1x1(z) + a2x2(z) ROC: minst ROCx1 ROCx2 Skifting i tid: Z{x[n n0]} = z n0 X(z) ROC = ROCx, med mulig untak at punktene z = 0 z = kan legges til eller fjernes Skifting i frekvens: Z{a n x[n]} = X( z a ) ROC = ROCx skalert med a Linearitet: En viktig egenskap som sikrer at all informasjon om signalet bevares Lineære transformer kan inverteres Er lineært system er homogent, dvs da vil y[n] x[n] og Y(z) X(z), og additivt, dvs x 1 [n] + x 2 [n] = y 1 [n] + y 2 [n] og X 1(z) + X 2(z) = Y 1(z) + Y 2(z) Bevis homogent: Bevis additivt: Z{a x[n]} = Z{x 1[n] + x 2[n]} = a x[n]z n = a = ( ) x 1[n] + x 2[n] z n x 1[n]z n + = X 1 (z) + X 2 (z) x[n]z n = a X(z) x 2[n]z n

2013-09-11 z-transformasjonen; definisjon og egenskaper Egenskaper Egenskaper til z-transformasjonen Linearitet: Z{a1x1[n] + a2x2[n]} = a1x1(z) + a2x2(z) ROC: minst ROCx1 ROCx2 Skifting i tid: Z{x[n n0]} = z n0 X(z) ROC = ROCx, med mulig untak at punktene z = 0 z = kan legges til eller fjernes Skifting i frekvens: Z{a n x[n]} = X( z a ) ROC = ROCx skalert med a Shifting i tid: z-transformasjonen tillegger sampler en fase som forteller hvor de er i forhold til hverandre i tid Z{x[n n 0 ]} = = m= = z n 0 x[n n 0 ] z n m = n n 0 x[m] z m z n 0 m= = z n 0 X(z) x[m] z m Summasjonen er upåvirket ROC forblir den samme, med mulig unntak for å legge til eller fjerne punktene z = 0 og z =

2013-09-11 z-transformasjonen; definisjon og egenskaper Egenskaper Egenskaper til z-transformasjonen Linearitet: Z{a1x1[n] + a2x2[n]} = a1x1(z) + a2x2(z) ROC: minst ROCx1 ROCx2 Skifting i tid: Z{x[n n0]} = z n0 X(z) ROC = ROCx, med mulig untak at punktene z = 0 z = kan legges til eller fjernes Skifting i frekvens: Z{a n x[n]} = X( z a ) ROC = ROCx skalert med a Shifting i frekvens: ( z n Z{α n x[n]} = α n x[n] z n = x[n] α) x[n] α n x[n] z X(z) z X( z α ) ROC : a < z < b ROC : α a < z < α b Multiplikasjon i tid med en eksponent Spesialtilfelle: α n = e jω 0n (gir rotasjon i z-planet!) Z{e jω 0n x[n]} = e jω 0n x[n] z n = x[n] ( z e jω 0 ) n

22/31 Egenskaper til z-transformasjonen Tidsreversering: Hvis Z{x[n]} = X(z) ROC : r 1 < z < r 2 så er Z{x[ n]} = X(z 1 ) ROC : 1/r 2 < z < 1/r 1 Derivering i z-domenet: Z{nx[n]} = z dx(z) dz ROC = ROC x Konvolusjon av to sekvenser: Z{x 1 [n] x 2 [n]} = X 1 (z)x 2 (z) ROC : ROC x1 ROC x2 ROC kan være større hvis det forekommer pol-nullpkt kansellering i produktet X 1 (z)x 2 (z)

2013-09-11 z-transformasjonen; definisjon og egenskaper Egenskaper Egenskaper til z-transformasjonen Tidsreversering: Hvis Z{x[n]} = X(z) ROC : r1 < z < r2 så er Z{x[ n]} = X(z 1 ) ROC : 1/r2 < z < 1/r1 Derivering i z-domenet: Z{nx[n]} = z dx(z) dz ROC = ROCx Konvolusjon av to sekvenser: Z{x1[n] x2[n]} = X1(z)X2(z) ROC : ROCx1 ROCx2 ROC kan være større hvis det forekommer pol-nullpkt kansellering i produktet X1(z)X2(z) Tidsreversering: Hvis likesymmetri, x[n] = x[ n]: Z{x[ n]} = x[ n] z n m = n = m= x[m] ( z 1) m = X(z 1 ) = X( 1 z ) Hvis ROC: z > α, blir den nye ROC: z 1 > α, dvs z < α Hvis odde: Z{ x[ n]} = X(z 1 ) = X( 1 z ) ROC påvirkes på samme måte som hvis likesymmetri Hvis X(z) = z z 0 z p 0 X(z 1 ) = z 1 z 0 z 1 p 0 Ser at X(z 0 ) = X(1/(x 0 )) = 0, og X(p 0 ) = X(1/(p 0 )) = Dette gir resiproke par)

2013-09-11 z-transformasjonen; definisjon og egenskaper Egenskaper Egenskaper til z-transformasjonen Tidsreversering: Hvis Z{x[n]} = X(z) ROC : r1 < z < r2 så er Z{x[ n]} = X(z 1 ) ROC : 1/r2 < z < 1/r1 Derivering i z-domenet: Z{nx[n]} = z dx(z) dz ROC = ROCx Konvolusjon av to sekvenser: Z{x1[n] x2[n]} = X1(z)X2(z) ROC : ROCx1 ROCx2 ROC kan være større hvis det forekommer pol-nullpkt kansellering i produktet X1(z)X2(z) Derivasjon i z-domenet X(z) = dx(z) dz z dx(z) dz = = = x[n] z n d x[n] z n dz ( n) x[n] z n 1 n x[n] z n z Dvs å multipliserer x[n] med n tilsvarer å derivere i z-domenet

2013-09-11 z-transformasjonen; definisjon og egenskaper Egenskaper Konvolusjonsteoremet Z{x[n] h[n]} = ( = = ( x[n] h[n] ) z n k= = h[k] ) x[n k] h[k] z n k= x[n k] h[k] z n k= m= = h[k] z k x[n k] z n k= = h[k] x[m] z m z k k= = H(z) X(z) m= x[m] z m Egenskaper til z-transformasjonen m = n k Tidsreversering: Hvis Z{x[n]} = X(z) ROC : r1 < z < r2 så er Z{x[ n]} = X(z 1 ) ROC : 1/r2 < z < 1/r1 Derivering i z-domenet: Z{nx[n]} = z dx(z) dz ROC = ROCx Konvolusjon av to sekvenser: Z{x1[n] x2[n]} = X1(z)X2(z) ROC : ROCx1 ROCx2 ROC kan være større hvis det forekommer pol-nullpkt kansellering i produktet X1(z)X2(z) ROC y = ROC x ROC h, men kan være større hvis poler og nullpunkt kanselleres i produktet X(z) H(z)

23/31 Egenskaper til z-transformasjonen Kompleks konjugering: Z{x [n]} = X (z ) ROC = ROC x Startverdi (initial value) teoremet: Hvis x[n] kausal, så er x[0] = lim z X(z)

2013-09-11 z-transformasjonen; definisjon og egenskaper Egenskaper Egenskaper til z-transformasjonen Kompleks konjugering: Z{x [n]} = X (z ) ROC = ROCx Startverdi (initial value) teoremet: Hvis x[n] kausal, så er x[0] = lim X(z) z Konjugering Z{x [n]} = ( = ( = = X (z ) x [n] z n x[n] ( z n) ) x[n] ( z ) ) n Hvis x[n] er reell, så er x[n] = x [n] og også X(z) = X (z )

24/31 Tema H(z); systemfunksjonen og implementasjoner System transferfunksjonen Koblede systemer Operator- og blokknotasjon Blokkdiagramer

The transfere function eller systemfunksjonen Y(z) = H(z)X(z) H(z) = h[n]z 1 og h[n] er ekvivalente beskrivelser av et system i forskjellige domener H(z) kalles system transfer function eller bare systemfunksjonen 25/31

2013-09-11 H(z); systemfunksjonen og implementasjoner System transferfunksjonen The transfere function eller systemfunksjonen Y(z) = H(z)X(z) H(z) = h[n]z 1 og h[n] er ekvivalente beskrivelser av et system i forskjellige domener H(z) kalles system transfer function eller bare systemfunksjonen Transferfunksjoner Endelig skal vi bruke z-transformen til noe nyttig!!! h[n] er et system som gjør noe med inngangssignalet vårt x[n] x[n] h[n] y[n] y[n] = x[n] h[n] = k= x[n k] h[k] 1 For å finne h[n] kan vi sende inn en x[n] = δ[n] 2 Hva hvis jeg vet at et vilkårlig x[n] δ[n] gir y[n] ut? Y(z) = X(z) H(z), dvs H(z) = Y(z) Vi kan bare z-transformere utgangssignalet og inngangssignalet, X(z) og finne forholdet mellom de! 3 Gitt y[n] + A 1 y[n 1] + + A N y[n N] = B 0 x[n] + B 1 x[n 1] + + B M x[n M] H(z) = Y(z) X(z) = B 0 + B 1 z 1 + + B M z M 1 + A 1 z 1 + A N z N (1)

26/31 The transfere function eller systemfunksjonen Lineær konstant-koeffisient differanse ligning: y[n] = N a k y[n k] + M b k x[n k] gir H(z) = k=1 M b k z k k=0 1+ N a k z k k=1 k=0 Hvis a k = 0 for k = 1N; all-zero system/ FIR system / MA system If b k = 0 for k = 1M; all-pole system/ IIR system Generell form; pole-nullpunkt system/ IIR system

27/31 Koblede systemer

28/31 Operatornotasjon En forsinkelse på ett sampel tilsvarer mult med z 1 x[n 1] ZT z 1 X(z) Refererer til dette som unit-delay property Blokknotasjon av y[n] = b 0 x[n] + b 1 x[n 1]

29/31 Direkte form I struktur Gitt systemfunksjonen H(z) = b 0+b 1 z 1 1 a 1 z 1 Faktorisering av denne i en FIR og en IIR del gir H(z) = ( b 0 + b 1 z 1) ( ) ( ) 1 1 1 a 1 z = B(z) 1 A(z) Kaskadekobling av de to delene gir

30/31 Direkte form II struktur Ved bytting ( av ) rekkefølgen på IIR og FIR delen fås; H(z) = 1 A(z) B(z):

31/31 Transponert form Med utgangspkt i en Direkte form struktur (vanligvis DF II): 1 Bytt retning på alle piler (og behold multiplikatorer) 2 La alle samlepunkt bli summepunkt og vv 3 Bytt roller til inngang og utgang