1 Základy Z-transformace. pro aplikace v oblasti

Podobné dokumenty
n=1 ( Re an ) 2 + ( Im a n ) 2 = 0 Im a n = Im a a n definujeme předpisem: n=1 N a n = a 1 + a a N. n=1

n=0 a n, n=0 a n = ±. n=0 n=0 a n diverguje k ±, a píšeme n=0 n=0 b n = t. Pak je konvergentní i řada n=0 (a n + b n ) = s + t. n=0 k a n a platí n=0

Analýza a zpracování signálů. 4. Diskrétní systémy,výpočet impulsní odezvy, konvoluce, korelace

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY (ČASOVÉ ŘADY)

Komplexní čísla. Definice komplexních čísel

je číselná posloupnost. Pro všechna n položme s n = ak. Posloupnost

1. ZÁKLADY VEKTOROVÉ ALGEBRY 1.1. VEKTOROVÝ PROSTOR A JEHO BÁZE

S polynomy jste se seznámili již v Matematice 1. Připomeňme definici polynomické

1 Uzavřená Gaussova rovina a její topologie

6. Posloupnosti a jejich limity, řady

3. Lineární diferenciální rovnice úvod do teorie

P. Girg. 23. listopadu 2012

Abstrakt. Co jsou to komplexní čísla? K čemu se používají? Dá se s nimi dělat

Matematika I, část II

Analýza a zpracování signálů. 3. Číselné řady, jejich vlastnosti a základní operace, náhodné signály

I. Exponenciální funkce Definice: Pro komplexní hodnoty z definujeme exponenciální funkci předpisem. z k k!. ( ) e z = k=0

DERIVACE FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROM

6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI

DIFERENCIÁLNÍ POČET FUNKCE JEDNÉ PROMĚNNÉ. 1) Pojem funkce, graf funkce

Funkce. RNDr. Yvetta Bartáková. Gymnázium, SOŠ a VOŠ Ledeč nad Sázavou

a logaritmickou funkci a goniometrické funkce. 6.1 Násobení řad. Podívejme se neprve na násobení mnohočlenů x = x x n a y = y y n.

1.3. POLYNOMY. V této kapitole se dozvíte:

3. cvičení - LS 2017

základním prvkem teorie křivek v počítačové grafice křivky polynomiální n

Užitečné zdroje příkladů jsou: Materiály ke cvičením z Kalkulu 3 od Kristýny Kuncové:

Obsah. 1 Mocninné řady Definice a vlastnosti mocninných řad Rozvoj funkce do mocninné řady Aplikace mocninných řad...

NMAF063 Matematika pro fyziky III Zkoušková písemná práce 25. ledna x 1 n

Diskrétní Fourierova transformace

ŘADY Jiří Bouchala a Petr Vodstrčil

3. cvičení - LS 2017

Číselné řady. 1 m 1. 1 n a. m=2. n=1

11.1 Úvod. Definice : [MA1-18:P11.1] definujeme pro a C: nedefinujeme: Posloupnosti komplexních čísel

2.4. INVERZNÍ MATICE

Mocninné řady - sbírka příkladů

Znegujte následující výroky a rozhodněte, jestli platí výrok, nebo jeho negace:

f x a x DSM2 Cv 9 Vytvořující funkce Vytvořující funkcí nekonečné posloupnosti a0, a1,, a n , reálných čísel míníme formální nekonečnou řadu ( )

1 Nekonečné řady s nezápornými členy

3. ELEMENTÁRNÍ FUNKCE A POSLOUPNOSTI. 3.1 Základní elementární funkce. Nejprve uvedeme základní elementární funkce: KONSTANTNÍ FUNKCE

I. TAYLORŮV POLYNOM. Taylorovy řady některých funkcí: Pro x R platí: sin(x) =

definované pro jednotlivé řády takto: ) řádu n nazýváme číslo A = det( A) a a a11 a12

Iterační metody řešení soustav lineárních rovnic

1. Číselné obory, dělitelnost, výrazy

Matematika 1. Katedra matematiky, Fakulta stavební ČVUT v Praze. středa 10-11:40 posluchárna D / 13. Posloupnosti

Přednáška 7, 14. listopadu 2014

Číslicové filtry. Použití : Analogové x číslicové filtry : Analogové. Číslicové: Separace signálů Restaurace signálů

Matematika 1. Ivana Pultarová Katedra matematiky, Fakulta stavební ČVUT v Praze. středa 10-11:40 posluchárna D Posloupnosti

NMAF061, ZS Zápočtová písemná práce skupina A 16. listopad dx

11. přednáška 16. prosince Úvod do komplexní analýzy.

MATEMATIKA PŘÍKLADY K PŘÍJÍMACÍM ZKOUŠKÁM BAKALÁŘSKÉ STUDIUM MGR. RADMILA STOKLASOVÁ, PH.D.

jako konstanta nula. Obsahem centrálních limitních vět je tvrzení, že distribuční funkce i=1 X i konvergují za určitých

I. TAYLORŮV POLYNOM ( 1

Fourierova transformace ve zpracování obrazů

POLYNOM. 1) Základní pojmy. Polynomem stupně n nazveme funkci tvaru. a se nazývají koeficienty polynomu. 0, n N. Čísla. kde

1.2. NORMA A SKALÁRNÍ SOUČIN

Spojitost a limita funkcí jedné reálné proměnné

Zimní semestr akademického roku 2015/ listopadu 2015

7. Analytická geometrie

Matematická analýza I

Odhady parametrů polohy a rozptýlení pro často se vyskytující rozdělení dat v laboratoři se vyčíslují podle následujících vztahů:

Sekvenční logické obvody(lso)

5. Posloupnosti a řady

MATEMATICKÁ INDUKCE. 1. Princip matematické indukce

M - Posloupnosti VARIACE

P2: Statistické zpracování dat

NMAF063 Matematika pro fyziky III Zkoušková písemná práce 17. ledna 2019

IAJCE Přednáška č. 12

(3n + 1) 3n Příklady pro samostatnou práci

FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROMĚNNÉ PRVNÍ DIFERENCIÁL

12. N á h o d n ý v ý b ě r

1.1. Definice Reálným vektorovým prostorem nazýváme množinu V, pro jejíž prvky jsou definovány operace sčítání + :V V V a násobení skalárem : R V V

Úloha III.S... limitní

NMAF061, ZS Zápočtová písemná práce VZOR 5. ledna e bx2 x 2 e x2. F (b) =

Posloupnosti a číselné řady. n + 1. n n n n. n n n. = lim. n2 sin n! lim. = 0, je lim. lim. lim. 1 + b + b b n) = 1 b

Přijímací řízení akademický rok 2013/2014 Bc. studium Kompletní znění testových otázek matematika

ANALÝZA VLIVU NUMERICKÉ APERTURY A ZVĚTŠENÍ NA HODNOTU ROZPTYLOVÉ FUNKCE BODU

Přijímací řízení akademický rok 2012/2013 Kompletní znění testových otázek matematické myšlení

ZS 2018/19 Po 10:40 T5

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

23. Mechanické vlnění

Deskriptivní statistika 1

Fourierova transformace ve zpracování obrazů

Matematika NÁRODNÍ SROVNÁVACÍ ZKOUŠKY BŘEZNA 2018

Geometrická optika. Vznikají tak dva paprsky odražený a lomený - které spolu s kolmicí v místě dopadu leží v jedné rovině a platí:

3. DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE

5 PŘEDNÁŠKA 5: Jednorozměrný a třírozměrný harmonický oscilátor.

Investice do rozvoje vzdělávání

2. Náhodná veličina. je konečná nebo spočetná množina;

MASARYKOVA UNIVERZITA ÚSTAV MATEMATIKY A STATISTIKY. Bakalářská práce BRNO 2012 PAVLA STARÁ

6. ČÍSELNÉ POSLOUPNOSTI A ŘADY 6.1. ČÍSELNÉ POSLOUPNOSTI

Při sledování a studiu vlastností náhodných výsledků poznáme charakter. podmínek různé výsledky. Ty odpovídají hodnotám jednotlivých realizací

Geometrická optika. Zákon odrazu a lomu světla

VLASTNOSTI ÚLOH CELOČÍSELNÉHO PROGRAMOVÁNÍ

1. Základy měření neelektrických veličin

jsou reálná a m, n jsou čísla přirozená.

Mocniny. Mocniny, odmocniny, logaritmy, exponenciála. Obecná mocnina. Mocniny. Odmocniny

Petr Šedivý Šedivá matematika

Pro statistické šetření si zvolte si statistický soubor např. všichni žáci třídy (několika tříd, školy apod.).

Analýza a zpracování signálů. 3. Číselné řady, jejich vlastnosti a základní operace, náhodné signály

Náhodu bychom mohli definovat jako součet velkého počtu drobných nepoznaných vlivů.

k(k + 1) = A k + B. s n = n 1 n + 1 = = 3. = ln 2 + ln. 2 + ln

Transkript:

Základy Z-trasformace pro aplikace v oblasti číslicového zpracováí sigálů Petr Pollák 9. říja 29 Základy Z-trasformace Teto stručý text slouží k připomeutí základích vlastostí Z-trasformace s jejími aplikacemi v oblasti obecého popisu diskrétích sigálů a systémů. V kapitolách íže alezete základí defiičí vztahy, ejdůležitější vlastosti a základí slovík korespodecí, se kterými budeme v oblasti diskrétích systémů a sigálů ejčastěji pracovat. Uvedeý text eí úplým a vyčerpávajícím popisem zahrujícím problematiku Z- trasformace. Toto lze alézt v dalších prameech, zejméa pak v [2], [3], [], aj.. Defiičí vztahy Z-trasformace defiuje korespodeci mezi diskrétí posloupostí x[], představující v ašem případě diskrétí sigál, a komplexí fukcí komplexí proměé X(z), kterou azýváme z-obrazem daé poslouposti. Symbolicky budeme začit obvykle ásledujícími způsoby. Defiičí vztah Z-trasformace je potom Z x[] } () x[] Z X(z) } (2) x[] X(z) (3) Z x[] } x[]z, (4) kde v tomto případě mluvíme o tzv. uilaterálí formě, kdy suma se počítá v mezích od do. Daá ekoečá suma obecě koverguje v oblasti, která představuje vější oblast v z-roviě, která je vymezea kružicí, viz obr. Problematika zcela obecé formulace iverzí Z-trasformace přesahuje rámec tohoto textu. Detaily lze alézt v odkazovaých prameech. V ašich aplikacích budeme pracovat především s dále defiovaým základím slovíkem Z-trasformace. Existuje také bilaterálí tvar, kde daá defiičí suma se počítá v mezích od do, aplikacích pro číslicové zpracováí sigálů se však setkáváme většiou pouze s tvarem uilaterálím.

Obrázek : Obecá oblast kovergece z-trasformace.2 Souvislost Z-trasformace a Fourierovy trasformace Jestliže x[] představuje diskrétí sigál (posloupost vzorků), Fourierova trasformace diskrétího sigálu (spektrum) je defiováa jako X(e jθ ) Jestliže defiice Z-trasformace je daá jako x[]e jθ ( X(f) ). (5) x[]z (6) je zřejmé, že spektrálí reprezetaci sigálu dostaeme substitucí z e jθ za podmíky kovergece Fourierovy trasformace pro daý sigál. Jelikož hodoty z pro z e jθ leží a jedotkové kružici, je zřejmé, že toto bude splěo v případě, že oblast kovergece Z-trasformace obsahuje jedotkovou kružici, viz obr. 2. spektrum X(e jθ ) existuje spektrum X(e jθ ) eexistuje Obrázek 2: Závislost existece spektra a oblasti kovergece Z-trasformace daého sigálu..3 Příklady trasformace základích sigálů.3. Jedotkový impuls x[] δ[] 5 2

x[] δ[], if,, if Výpočet Z-obrazu: δ[]z z (8) Oblast kovergece je v tomto případě rova celé komplexí roviě, viz obr. 3, eboť výše spočítaá suma je rova pro libovolou hodotu proměé z. (7) ROC Obrázek 3: Oblast kovergece jedotkového impulsu.3.2 Jedotkový skok x[] u[] 5, if, x[] u[], if < (9) ( z z. z () Výpočet výše uvedeé ekoečé sumy, představuje součet ekoečé geometrické řady s kvocietem q z, tj. x[], pokud q <. () q Z uvedeé podmíky je také zřejmé, že daá řada koverguje pouze pokud q z <. Pro proměou z tedy musí platit z >. Oblast kovergece je tedy vymezeá jedotkovou kružicí, která do oblasti kovergece epatří, viz obr. 4. To je v souladu s eexistecí Fourierovy reprezetace jedotkového skoku, eboť pro daou posloupost ekoverguje součet absolutích hodot. Z-obraz daé poslouposti je také možé vyjadřit dvěma způsoby, a to v pricipu jako racioálí lomeou fukci proměé z, či jako racioálí lomeou fukci proměé. Uvedeý druhý tvar abývá výzamu především při výpočtu ulových bodů a pólů fukce X(z), eboť tato fukce je samozřejmě v pricipu fukcí proměé z. z z z z 3 z z. (2)

ROC Obrázek 4: Regio kovergece jedotkového skoku.3.3 Expoeciálí posloupost (expoeciálí impuls) a 5 x[] a, if,, if < (3) ( a z ) az ( ) az az Z-trasformace je v tomto případě dáa součtem geometrické řady s kvocietem q az. Podmíka kovergece je v tomto případě rova az < resp. z > a, viz obr. 5, kde je zobrazea oblast kovergece pro expoecálí impuls (.75). Na obr. 6 si můžeme všimout situace pro posloupost (.5), která představuje sigál rostoucí ade všechy meze, pro ějž elze alézt spektrum. S podobými sigály se můžeme setkat především a výstupech estabilích diskrétích systémů. (4) ROC Obrázek 5: Oblast kovergece expoeciálího pulsu pro a.75 2 Základí vlastosti Z-trasformace V této části jsou připomeuty ejzákladější vlastosti Z-trasformace, a základě kterých můžeme alézt další korespodece pro obecější poslouposti, odvozeé z výše uvedeých základích. 4

a 5 ROC Obrázek 6: Diskrétí posloupost a oblast kovergece expoeciálího pulsu pro a-.5 2. Liearita A x [] + B x 2 [] A X (z) + B X 2 (z) (5) Na základě této vlastosti alezeme obraz obecé koečé poslouposti, obraz harmoických posloupostí, apod. Větu o liearitě uplatíme také při zpěté trasformaci racioálí lomeé fukce. 2.2 Věta o posuutí x[ o ] X(z) z o (6) Větu o posuutí uplatíme hledáí obrazu koečé poslouposti a zejméa pak při převodu diferečí rovice do Z-oblasti, tj. apř. máme-li diferečí rovici y[] x[] + 3x[ ] + x[ 2], 5y[ ], 4y[ 2], (7) její reprezetace v z-oblasti je Y (z) X(z) + 3X(z)z + X(z)z 2, 5Y (z)z, 4Y (z)z 2. (8) 2.3 Násobeí expoeciálou v časové oblasti a x[] X(z/a) (9) Aplikaci této věty alezeme především při hledáí reprezetace pro expoeciálě tlumeé sigály (apř. tlumeou siusovku). Její ejjedodušší aplikaci si lze představit i v souvislosti korespodece jedotkového skoku a expoeciálího pulzu, tj. u[] a a u[] z (2) ( ) z az a (2) 5

2.4 Obraz kovoluce x [] x 2 [] k x [k]x 2 [ k] X (z) X 2 (z) (22) Uvedeou vlastost využíváme především při výpočtu obecé odezvy diskrétího systému (tj. při filtraci sigálu), kokrétě apř. při výpočtu impulzové odezvy systému. 2.5 Výpočty dalších výzamých korespodecí 2.5. Posloupost koečé délky x[] M x[] b, if <, M >,, otherwise (23) x[] b δ[] + b δ[ ] + b 2 δ[ 2] +... + b M δ[ M] (24) b + b z + b 2 z 2 +... + b M z M (25) 2.5.2 Obraz harmoických kmitů - siu a kosiu cos ω, if, x[], if < (26) x[] cos ω ( e jω + e jω) (27) 2 ( ) 2 e jω z + e jω z ( 2 ejω z + e jω z 2 (e jω + e jω )z ) ( e jω z )( e jω z ) 2 (e jω + e jω )z + z 2 cos ω z 2 cos ω z + z z(z cos ω) (28) 2 z 2 2 cos ω z + Obraz kosiové poslouposti je tedy v Z-oblasti reprezetová racioálí lomeou fukcí 2. řádu s reálými koeficiety závislými a kmitočtu daé harmoické složky. Podobě lze odvodit reprezetace pro siovou posloupost s ulovým či obecým fázovým posuvem, a to a základě platosti ásledujících vztahů x[] si ω 2j ( e jω e jω), (29) x[] si(ω + ϕ) cos ϕ si ω + si ϕ cos ω. (3) Výsledé korespodece lze alézt dále souhrě v tabulce základích korespodecí. 6

2.5.3 Obraz tlumeých harmoických kmitů Pokud záme korespodeci pro etlumeý harmoický průběh x[] si(ω + ϕ) if,, if < (3) si ϕ + si(ω ϕ) z (32) 2 cos ω z + z 2 je vzájemá korespodece pro tlumeé kmity dáa aplikací věty o ásobeí expoeciálou (věty o substituci), tj. x[] a si(ω + ϕ) if,, if < (33) z si ϕ + si(ω ϕ) a si ϕ + a si(ω ϕ) z 2 cos ω z + z 2 (34) 2a cos ω z a a + a 2 z 2 Obdobě velmi sado lze odvodit korespodece pro tlumeý sius resp. kosius s ulovým fázovým posuvem. 2.6 Zpětý obraz racioálí lomeé fukce Zpětý obraz racioálí lomeé fukce hledáme a základě platosti věty o liearitě. Máme-li obecě racioálí lomeou fukci ve tvaru M b k z k k N a k z k k M z N k N z M k b k z M k a k z N k, (35) kde M < N, lze ji převést do součiového tvaru M ( c k z ) k, (36) N ( d k z ) k kde c k jsou ulové body fukce X(z), tj. kořey čitatele, a d k jsou póly fukce X(z), tj. kořey jmeovatele daé reprezetace. Uvedeý příklad platí pro jedoduché kořey v čitateli i jmeovateli. Teto tvar je pak možé rozložit a parciálí zlomky, tj. získáváme ásledující součtový tvar M ( c k z ) k N ( d k z ) k N k A k ( d k z ), (37) 7

pro ějž již záme dílčí korespodece pro jedotlivé parciálí zlomky, tj. v uvedeém případě N x[] A k (d k ). (38) k V obecém případě mohou být kořey komplexí a ásobé. V případě komplexích kořeů se bude pro racioálí lomeou fukci s reálými koeficiety jedat o dvojice komplexě združeých kořeů, pro které je možé pracovat s parciálími zlomky 2. řádu s reálými koeficiety, což reprezetuje harmoické kmity v časové oblasti, viz výše. V případě ásobých kořeů uplatňujeme další vlastosti Z-trasformace. Tuto situaci s ásobými póly již ebudeme v ašich úlohách řešit. Referece [] A. V. Opeheim, R. W. Shafer, ad J. R. Buck. Discrete-Time Sigal Processig. Secod Editio. Pretice Hall, 999. [2] J. Veit. Itegrálí trasformace. SNTL, druhé editio, 983. [3] R. Vích. Trasformace Z a ěkterá její použití. SNTL Praha, 983. 8

A Elemetárí slovík Z-trasformace Časová oblast - x[] pro,, 2,..., Operátorová oblast - X(z) δ[] u[] z z z a az z z a b δ[] + b δ[ ] + b 2 δ[ 2] +... b + b z + b 2 z 2 +...... + b M δ[ M]... + b M z M cos ω si ω si(ω + ϕ) a cos ω a si ω a si(ω + ϕ) cos ω z 2 cos ω z + z 2 z(z cos ω) z 2 2 cos ω z + si ω z 2 cos ω z + z 2 si ω z z 2 2 cos ω z + si ϕ + si(ω ϕ) z 2 cos ω z + z 2 z (si ϕ + si(ω ϕ) z) z 2 2 cos ω z + a cos ω z 2a cos ω z + a 2 z 2 a si ω z 2a cos ω z + a 2 z 2 si ϕ + a si(ω ϕ) z 2a cos ω z + a 2 z 2 9