Uke 4: z-transformasjonen

Like dokumenter
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

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

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

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

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

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

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

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

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

Egenverdier og egenvektorer

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

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