Дата последнего обновления файла 25.06.2013

Z–преобразование

Z–преобразование применяется в основном для расчета дискретных фильтров. Математический аппарат z-преобразования играет для цифровых устройств ту же роль, что и преобразование Лапласа для аналоговых схем. При помощи z-преобразования легко расчитываются частотные фильтры, фазовые корректоры или преобразователи Гильберта для реализации их в цифровом виде. Сразу же разделим понятия дискретного и цифрового фильтра. В дискретных фильтрах импульсная характеристика дискретна во времени, но при этом отсчеты сигнала и параметры фильтра могут принимать любое значение. В цифровых фильтрах как отсчеты сигналов, так и параметры фильтров (например коэффициенты) представляются двоичными числами определенной разрядности. В качестве примера дискретного фильтра можно привести фильтр на переключаемых конденсаторах.

При рассмотрении дискретизации сигналов мы выяснили, что спектр входного аналогового сигнала при преобразовании в дискретную форму повторяется по оси частот бесконечное количество раз. То же самое происходит и с частотной характеристикой дискретного фильтра. Пример изменения амлитудно-частотной характеристики фильтра НЧ при его дискретной реализации приведен на рисунке 1.

Амплитудно-частотная характеристика дискретного фильтра
Рисунок 1. Пример амплитудно-частотной характеристики дискретного фильтра

В приведенном примере частота дискретизации выбрана 50 кГц. Поэтому возле данной частоты образуются еще две полосы пропускания дискретного фильтра. Для правильной работы дискретного фильтра, такого как фильтр на переключаемых конденсаторах или цифровой фильтр, потребуется аналоговый антиалиайсинговый фильтр, подавляющий высокочастотные составляющие входного сигнала. Его идеализированная амплитудно-частотная характеристика проведена на рисунке 1 красным цветом.

Если имеется передаточная характеристика аналогового фильтра H(s) в виде нулей и полюсов фильтра, то в дискретном фильтре нули и полюса периодически повторяются с периодом 1/T, где T — период дискретизации. Другими словами таким образом повторяется амплитудно-частотная характеристика фильтра как это показано на рисунке 1. Положение нулей и полюсов на оси частот s-плоскости для обычного и дискретного фильтров приведено на рисунке 2.

Преобразование комплексной s-плоскости в комплексную z-плоскость
Рисунок 2. Периодическое повторение нулей и полюсов на s-плоскости

У дискретного фильтра мы видим бесконечное количество нулей и полюсов, что не совсем удобно при его реализации. Вместо бесконечного повторения нулей и полюсов на бесконечной оси частот можно преобразовать эту ось в кольцевую (использовать вместо декартовой полярную систему координат). Подобное преобразование показано на рисунке 3.

Преобразование комплексной s-плоскости в комплексную z-плоскость
Рисунок 3. Преобразование комплексной s-плоскости в комплексную z-плоскость

При этом преобразовании нулевая частота занимает положение точки +1 на реальной оси z-плоскости, частота, равная ∞, преобразуется в точку −1 на реальной оси z-плоскости, а сама ось частот преобразуется в круг единичного радиуса. При увеличении частоты мы будем двигаться по кругу против часовой стрелки, реализуя тем самым бесконечное повторение амплитудно-частотных характеристик дискретного фильтра.

Математически отображение комплексной s-плоскости в комплексную z-плоскость осуществляется следующим образом:

z = es·T      (1)

где s = σ + jω

Тогда преобразование Лапласа дискретного сигнала переходит в z–преобразование:

Формула z-преобразования      (2)

При переходе из комплексной s–плоскости в комплексную z-плоскость все бесконечно-повторяющиеся нули и полюса дискретного фильтра в s-плоскости отображаются в конечное количество нулей и полюсов в z-плоскости. Тогда выражение для передаточной характеристики дискретного фильтра может быть представлено в следующем виде:

Формула частотной характеристики дискретного фильтра в z-плоскости      (3)

Понравился материал? Поделись с друзьями!


Литература:

  1. Б. Голд, Ч. Рейдер Цифровая обработка сигналов. пер. с англ., под ред. А. М. Трахтмана. М., "Сов. радио", 1973, 368 с.
  2. Ричард Лайонс Цифровая обработка сигналов. — 2-е. — М: Бином-Пресс, 2006. — 656 с.
  3. Куприянов М. C. Матюшкин Б. Д. Цифровая обработка сигналов. — 2-е. — СПб: Политехника, 2000. — 592 с.
  4. Сергиенко А. Б. Цифровая обработка сигналов. — 2-е. — СПб: Питер, 2006. — 751 с.
  5. Дискретные сигналы. Преобразование Лапласа дискретного сигнала. Z-преобразование. Разностное уравнение дискретного фильтра (dsplib.ru)
  6. Денисов К. М., Z–преобразование

Вместе со статьей "Z–преобразование" читают:

Дискретное преобразование Фурье (ДПФ)
http://digteh.ru/dsp/DFT/

Быстрое преобразование Фурье
http://digteh.ru/dsp/FFT/

Преобразование Лапласа
http://digteh.ru/dsp/Laplas/

Дискретные цепи
http://digteh.ru/dsp/DiscrNet/


Автор Микушин А. В. All rights reserved. 2001 ... 2023

Предыдущие версии сайта:
http://neic.nsk.su/~mavr
http://digital.sibsutis.ru/

Поиск по сайту сервисом Яндекс
Поиск по сайту сервисом ГУГЛ
Об авторе:
к.т.н., доц., Александр Владимирович Микушин

Кандидат технических наук, доцент кафедры САПР СибГУТИ. Выпускник факультета радиосвязи и радиовещания (1982) Новосибирского электротехнического института связи (НЭИС).

А.В.Микушин длительное время проработал ведущим инженером в научно исследовательском секторе НЭИС, конструкторско технологическом центре "Сигнал", Научно производственной фирме "Булат". В процессе этой деятельности он внёс вклад в разработку систем радионавигации, радиосвязи и транкинговой связи.

Научные исследования внедрены в аппаратуре радинавигационной системы Loran-C, комплексов мобильной и транкинговой связи "Сигнал-201", авиационной системы передачи данных "Орлан-СТД", отечественном развитии системы SmarTrunkII и радиостанций специального назначения.

А.В.Микушин является автором 130 научных и научно-методических работ, в том числе 21 монография и 26 учебников и учебных пособий.

Top.Mail.Ru

Яндекс.Метрика