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时域、频域、s域、z域

大学《信号与系统》讲了四种域:时域、频域、s域、z域。

本质上,频域、s域、z域,都是从时域变换到频域。

时域:

连续信号:x(t)

离散信号:x[n]

频域:

连续信号:X(jw)

离散信号:X(e^jw)

转换关系

时域与频域:傅里叶变换

时域与s域:拉普拉斯变化

时域与z域:z变换

频域与s域:jw = s

频域与z域:e^jw = z

为何傅里叶变换?

为什么时域要变化到频域?

当信号从时域变换到频域后。可以观察到很多时域看不到的现象。特别是很多在时域看似不可能的数学操作,在频域反而so easy!

比如,纸上动笔画一个sin(x)函数波形,很简单!

那让你画一个sin(3x)+sin(5x)波形呢?无从动笔?

那给你一个sin(3x)+sin(5x)波形,让你画一个sin(5x)波形呢?

在频域,sin(3x)+sin(5x)就两条竖线!剔除sin(5x)是不是很简单。

从一条曲线中,去除一些特性频率成分,就是信号处理中的滤波。

频谱只代表每一个正弦波的振幅,没有相位信息。相位如何表示?

鉴于正弦波是周期的,我们用下图红色点来标记离频率轴最近的波峰:

为了看清楚,我们将红色点往下平面投影成粉色点,粉色点与频率轴的距离,这个距离占正弦波的周期的百分比,乘以360°就是相位。

为何要拉普拉斯变换?

为何要拉普拉斯变换?

傅里叶变化只能对能量有限的信号进行变换(也就是可以收敛的信号),无法对能量无限的信号进行变换(无法收敛),因此,拉普拉斯应运而生,在原先的傅里叶变换公式中乘以一个衰减因子,使得无限能量的信号也能进行时频变换。

换而言之,傅里叶变换不能分析系统的稳定性,而拉普拉斯变换转成s域就能分析系统的稳定性。

很多曲线,都可以用这些不同频率,连续旋转的圆,通过线性叠加得到,而傅里叶定律,就是对这个结论的数学描述,傅里叶定律说:只要一个函数满足如狄利赫里条件,都能分解为复指数函数之和,哪怕是如拉格朗日提到的带有棱角的方波函数。狄利赫里条件为:

傅里叶变换有一个很大局限性,那就是信号必须满足狄利赫里条件才行,特别是那个绝对可积的条件,一下子就拦截掉了一大批函数。比如函数f(t)=t^2就无法进行傅里叶变换。这点难度当然拿不到聪明的数学家们,他们想到了一个绝佳的主意:把不满足绝对的可积的函数乘以一个快速衰减的函数,这样在趋于正无穷时原函数也衰减到零了,从而满足绝对可积。

数学描述是:

先上图,我们下文讲零极点稳定性问题。

零点、极点分析

1、零点

零点:使系统传递函数G(s)为0的s的值,其中s为复数。比如:

s=-1是零点。

2、极点

极点:使系统传递函数G(s)分母为0的s的值,其中s为复数。比如:

s=-2、s=-3是极点。

为何Z变换?

我们知道,傅里叶变换公示如下:

在函数收敛情况下,才可傅里叶变换,不收敛则乘以一个衰减函数形成拉普拉斯变换。

同样的,离散周期信号的傅里叶级数为:

进一步化简:

令:

则DFT的表达式变为:这就是Z变换!!!

精采绝伦吗?继续high

由连续函数*衰减函数的傅里叶变换,即拉普拉斯变换,我们假定了:

由离散函数*衰减函数的傅里叶变换,即Z变换,我们假定了:

也就是说,z域和s域有如下关系:

我们知道在s域上,虚轴上不同的点对应不同的频率,而z域上单位圆与s域虚轴对应,可见,z域单位圆上不同的点,代表了不同的频率。

对于z域的传递函数的零极点,也有和s域零极点类似的结论:

  • 规律1:如果在单位圆上有零点,则在零点所对应的频率上幅值响应为零;

  • 规律2:对于不在单位圆上的零点,在单位圆上离零点最近的点对应的频率上幅值响应最小。

  • 规律3:对于在单位圆内部的极点,在单位圆上离极点最近的点对应的频率上幅值响应最大。

  • 规律4:如果极点和零点重合,对系统的频率响应没有影响。

零、极点影响频率响应

例子1:

对于这个系统,在z=0有一个极点,在z=1时有一个零点。零、极点分布如下:

其中o表示零点,x表示极点。从z=1也就是单位圆上角度为零(也是频率为零)的点开始,此处z=1有一个零点,根据规律1,显然在频率为零时系统响应为零。

顺着单位圆沿逆时针方向旋转,我们离零点越来越远,零点的影响也越来越小,因此幅值响应会逐渐增大。当我们到达z=-1 ,也就是频率为1/2fs时,此时离零点最远,因此响应会达到一个最大值,当频率继续增大时,由于离零点又开始接近了,幅值响应又开始变小。

极点正好位于圆心位置,也就是说所有频率段离极点的距离都一样,因此可以认为都没影响。

用freqz函数将系统的频响画出来,如下图,这个系统本质上是一个高通滤波器。

这个系统转换到时域:

是不是很惊喜,这本质就是一个差分,低频信号被过滤,高频信号通过。

这一个差分,对应连续系统的微分。我们知道微分对应的是传递函数是s,稳态时为s=jw,这显然是一个高通滤波器。

看到这里,休息一下,下文接着聊。

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参考文章:

《如果看了此文你还不懂傅里叶变换,那就过来掐死我吧》

https://zhuanlan.zhihu.com/p/149265832

《如何快速设计一个FIR滤波器(一)》

https://zhuanlan.zhihu.com/p/45138629?utm_source=ZHShareTargetIDMore

《如何理解离散傅里叶变换及Z变换》

https://zhuanlan.zhihu.com/p/45114376

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参考上文的内容,做出一些梳理。
时域信号由离散信号和连续信号,在连续信号中,傅里叶变换可以把时域信号转到频域,但是满足傅里叶变换的信号有限,拉普拉斯变换可以扩大变换的范围,使得更多的信号可以进行变换,但是变换的域为复频域(S域),不只是傅里叶的频域。因此,拉普拉斯变换是傅里叶变换的扩展,也可以认为傅里叶变换是拉普拉斯变换的特殊形式。
在离散信号中,有离散傅里叶变换将离散信号转变到频域,z变换将信号变换到复频域(Z域),与连续条件下的拉普拉斯变换相对应。可以认为z变换是拉普拉斯变换的离散形式。

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