При анализе и синтезе дискретных и цифровых устройств Z-преобразование играет такую же роль, как интегральные преобразования Фурье по отношению к непрерывным сигналам.
Пусть – числовая последовательность, конечная или бесконечная, содержащая отсчётные значения некоторого сигнала. Поставим ей в однозначное соответствие сумму ряда по отрицательным степеням комплексной переменной Z:
(7.9)
Эта сумма называется Z-преобразованием последовательности . Свойства дискретных последовательностей чисел можно изучать, исследуя их Z-преобразования обычными методами математического анализа.
На основании формулы (7.9) можно непосредственно найти Z-преобразования сигналов с конечным числом отсчётов. Так простейшему дискретному сигналу с единственным отсчётом соответствует Если же, например, , то
Рассмотрим случай, когда в ряде (7.9) число слагаемых бесконечно велико.
Возьмём дискретный сигнал образованный одинаковыми единичными отсчётами и служащий моделью обычной функции включения. Бесконечный ряд является суммой геометрической прогрессии и сходится при любых Z, |Z|>1. Суммируя прогрессию, получаем
Аналогично получается Z-преобразование бесконечного дискретного сигнала , где а-некоторое вещественное число. Здесь
Данное выражение имеет смысл при |Z|>a
Пусть x(z) – функция комплексной переменной Z. Замечательное свойство Z-преобразование состоит в том, что функция x(z) определяет всю бесконечную совокупность отсчётов ().
Действительно, умножим обе части ряда (7.9) на множитель :
а затем вычислим интегралы от обеих частей полученного равенства, взяв в качестве контура интегрирования произвольную замкнутую кривую, При этом воспользуемся фундаментальным положением из теоремы Коши:
Интегралы от всех слагаемых правой части обратятся в нуль, за исключением слагаемого с номером m, поэтому:
(7.11)
Данное выражение носит название обратное Z-преобразование.
Важнейшие свойства Z-преобразования:
1. Линейность. Если и - некоторые дискретные сигналы, причём известны соответствующие Z-преобразования x(z) и y(z), то сигналу будет отвечать преобразование при любых постоянных и . Доказательство проводится путём подстановки суммы в формулу (7.9).
2. Z-преобразование смещённого сигнала. Рассмотрим дискретный сигнал , получающийся из дискретного сигнала путём сдвига на одну позицию в сторону запаздывания, т.е. когда . Непосредственно вычисляя Z-преобразование, получаем следующий результат:
Таким образом, символ служит оператором единичной задержки (на один интервал дискретизации) в Z-области.
3. Z-преобразование свёртки. Пусть x(z) и y(z) – непрерывные сигналы, для которых определена свёртка:
(7.13)
Применительно к дискретным сигналам по аналогии с (7.13) принято вводить дискретную свёртку – последовательность чисел общий член которой:
Подобную дискретную свёртку называют линейной
Вычислим Z-преобразование дискретной свёртки:
(7.15)
Итак свёртке двух дискретных сигналов отвечает произведение Z-преобразований.
Часть
Раздел 1.Каналы электросвязи
Тема1.1 Общие сведения о каналах электросвязи и их классификация
Каналом связи – называется совокупность средств, предназначенных для передачи сообщений (под “средством” понимают и технические устройства, и линию связи – физическую среду, в которой распространяется сигнал между пунктами связи).
Классификация каналов связи возможна с использованием различных признаков.
1) В зависимости от назначения систем каналы связи делят на: телефонные, телевизионные, телеграфные, фототелеграфные, звукового вещания, телеметрические, смешанные и т.п.
2) В зависимости от того, распространяется ли сигнал между пунктами связи в свободном пространстве или по направляющим линиям, выделяют каналы радио и проводной связи (воздушные, кабельные, волоконно-оптические линии связи, волноводные СВЧ тракты и т. п.).
3) Более существенна классификация каналов электрической связи по диапазону используемых частот. Так на современных симметричных кабельных линиях связи применяют сигналы, занимающие полосы частот в диапазоне, ограниченном сверху частотой в несколько сотен килогерц. Дополнительные мероприятия по увеличению симметрии кабельных пар позволяют увеличить верхний предел используемого диапазона частот до тысячи килогерц. Коаксиальные кабели, являющиеся основой сетей магистральной дальней связи, пропускают в настоящее время диапазон частот до сотен мегагерц.
На воздушных проводных линиях используют частоты не выше 150 кГц, ибо на более высоких частотах в этих линиях сильно сказывается мешающее действие аддитивных помех и резко возрастает затухание в линии.
Радиосвязь осуществляется с помощью электромагнитных волн, распространяющихся в частично ограниченном (например, землёй и ионосферой) пространстве. В настоящее время в радиосвязи применяют частоты примерно от до Гц. Этот диапазон принято в соответствии с десятичной классификацией подразделять следующим образом.
Вернемся к формуле дискретного преобразования Фурье:
В теории дискретных систем принято использовать несколько иную форму записи, связанную с введением Z – преобразования. Сделаем такую подстановку:
.
Тогда вышеприведенная формула значительно упростится:
.
Вновь полученная функция X(z) переменной z называется Z – изображением или Z – образом дискретного сигнала x(k).
Z – преобразования для дискретных сигналов и систем играют ту же роль, что и преобразование Лапласа для аналоговых систем. Поэтому рассмотрим ряд примеров определения Z – изображений некоторых типичных дискретных сигналов.
1.Единичный импульс (рис. 9.14) является дискретным аналогом δ - импульса и представляет собой единичный отчет с единичным значением:
Z – преобразование единичного импульса находится как
как и для δ - импульса Дирака.
2. Дискретный единичный скачок (рис. 9.15) - это полный аналог функции включения Хевисайда:
Z – образ единичного скачка найдется как
Полученная
сумма – это сумма членов бесконечной
геометрической прогрессии с начальным
членом, равным 1, и знаменателем
.
Сумма членов ряда составляет:
.
3. Дискретная экспонента (рис. 9.16) - это сигнал, определяемый выражением:
При
дискретная экспонента является убывающей
(рис. 9.16), при
- возрастающей, при
- знакопеременной.Z
– образ такой экспоненты
Как
и в предыдущем случае, мы получили
геометрическую прогрессию с нулевым
членом, равным единице, но со знаменателем
.
Бесконечная сумма членов прогрессии
определяетZ
– образ экспоненты:
4. Дискретная затухающая гармоника . В противоположность предыдущим примерам запишем ее в общем виде:
где α – коэффициент затухания гармоники,
ω – частота гармоники,
φ – начальная фаза колебаний,
- период дискретизации.
Введем следующие обозначения:
На
рис.9.17 представлен график дискретной
затухающей гармоники при следующих
данных: а=0.9,
,
φ=π/9. С учетом принятых обозначений
выражение для дискретной затухающей
гармоники можно представить в виде:
.
При получении Z – образа гармоники следует выразить функцию косинуса через сумму двух комплексных экспонент. Тогда, проделав целый ряд алгебраических и тригонометрических преобразований, в конце концов, можно будет получить следующее выражение:
.
Из приведенных
примеров видно, что Z
– образы большинства дискретных сигналов
представляют собой дробно-рациональные
функции от переменной
.
ПроисхождениеZ
– преобразования от преобразования
Лапласа и Фурье приводит к тому, что Z
– преобразование имеет и похожие
свойства.
1. Линейность.
Z
– преобразование линейно, так что если
имеются два сигнала
,
то сумма этих сигналов
имеетZ
– образ
.
2. Временная задержка дискретного сигнала .
Если
дискретный сигнал x(k),
имеющий Z
– образ X(z),
задержать на m
шагов дискретизации
,
то задержанный сигналy(k)=x(k-m)
имеет Z
– образ
.
Выражение
можно рассматривать как оператор
задержки сигнала на один шаг дискретизации.
3. Свертка дискретных сигналов .
По аналогии со сверткой аналоговых сигналов
,
Фурье – образ которой равен произведению Фурье – образов сворачиваемых сигналов, свертка двух дискретных сигналов определяется как
.
Z – образ свертки двух сигналов равен произведению Z – образов исходных дискретных сигналов
4. Умножение на дискретную экспоненту .
Если
дискретный сигнал
,
имеющийZ
– образ
,
умножается на экспоненту
,
тоZ
– образ произведения примет вид
.
Рассмотренные свойства Z – преобразования позволяют во многих случаях без особого труда найти Z – образ заданного сигнала или решить обратную задачу – по известному Z – образу сигнала найти его представление во времени.
Z-преобразованием (преобразованием Лорана) называют свёртывание исходного сигнала, заданного последовательностью вещественных чисел во временно́й области, в аналитическую функцию комплексной частоты. Если сигнал представляет импульсную характеристику линейной системы, то коэффициенты Z-преобразования показывают отклик системы на комплексные экспоненты , то есть на гармонические осцилляции с различными частотами и скоростями нарастания/затухания.
Распространенным способом анализа дискретных цифровых последовательностей является z-преобразование (z-transform).
Основное достоинство z-преобразований заключается в простоте математических операций со степенными полиномами, что имеет немаловажное значение при расчетах цифровых фильтров и спектральном анализе.
Произвольной непрерывной функции s(t), равномерно дискретизированной и отображенной отсчетами s k = s(kDt), равно как и непосредственно дискретной функции, можно поставить в соответствие степенной полином по z, последовательными коэффициентами которого являются значения s k:
s k = s(kDt) Û TZ = s k z k = S(z). (8.3.1)
где z = s+jw = r×exp(-jj) - произвольная комплексная переменная. Полином S(z) называют z-образом или z-изображением функции s(kDt). Преобразование имеет смысл для области тех значений z, в которой ряд S(z) сходится, т.е. сумма ряда представляет собой аналитическую функцию переменной z, не имеющую полюсов и особых точек.
Смысл величины z в z-полиноме заключается в том, что она является оператором единичной задержки по координатам функции. Умножение z-образа сигнала s(k) на величину z n означает задержку сигнала на n интервалов: z n S(z) Û s(k-n).
Свойства z-преобразования.
Без углубления в теорию, можно констатировать, что все свойства ДПФ действительны и для z-преобразования. Отметим некоторые из них.
Линейность : Если S(k) = a·x(k)+b·y(k), то S(z) = aX(z)+bY(z). Соответственно, z-преобразование допустимо только для анализа линейных систем и сигналов, удовлетворяющих принципу суперпозиции.
Задержка на n тактов: y(k) = x(k-n).
Y(z) = y(k)×z k = x(k-n)×z k =z n x(k-n)×z k - n = z n x(m)×z m = z n X(z).
Соответственно, умножение z-образа сигнала на множитель z n вызывает сдвиг сигнала на n тактов дискретизации.
Для z-преобразования действительны все известные теоремы о спектрах. В частности, свертка двух сигналов отображается в z-области произведением их z-образов, и наоборот:
s(k) * h(k) Û S(z)H(z), s(k)·h(k) Û S(z) * H(z).
При z = exp(-jwDt) z-преобразование представляет собой особую форму представления дискретных сигналов, при которой на полином S(z) можно ссылаться как на временную функцию (по значениям коэффициентов kDt), так и на функцию частотного спектра сигнала (по значениям аргумента w).
Отображение z-преобразования выполняют на комплексной z-плоскости с Re z и Im z по осям координат (рис. 8.3.1). Спектральной оси частот w на z-плоскости соответствует окружность радиуса:
|z| = |exp(-jwDt)| = = 1.
Подстановка значения какой-либо частоты w в z = exp(-jwDt) отображается точкой на окружности. Частоте w = 0 соответствует точка Re z = 1 и Im z = 0 на правой стороне оси абсцисс. При повышении частоты точка смещается по окружности против часовой стрелки, и занимает крайнее левое положение на частоте Найквиста w N = p/Dt (Re z = -1, Im z = 0).
Z-преобразование позволяет производить разложение сигналов и функций, например передаточных функций фильтров, на короткие составляющие операции свертки, для чего достаточно приравнять z-полином к нулю, найти его корни a i , и переписать полином в виде произведения двучленов:
S(z) = a 0 (z-a 1)(z-a 2)...,
где а 0 - последний отсчет сигнала (коэффициент при старшей степени z).