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第二章时域离散时间信号与系统

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第二章 信号与系统的时域分析

第二章 信号与系统的时域分析
17
二 卷积积分（The convolution integral） 若 (t ) h(t ) 则 (t ) h(t ) ＝ h (t )
x t x h t

x(t ) x( ) (t )d y(t ) x( )h (t )d
则 y(t ) ak yk (t )
k
4
信号与系统的时域分析:
一般的信号都可以表示为延迟冲激的线性组合。
结合系统的叠加性和时不变性，就能够用LTI的单位
冲激响应来完全表征任何一个LTI系统的特性。这样
一种表示在离散情况下称为卷积和；在连续时间情
况下称为卷积积分。
5
分析方法：
对信号分解可在时域进行，也可在频域或变换域 进行，相应地产生了对LTI系统的时域分析法、频 域分析法和变换域分析法。
h( n n kk n h ) uu (n k )k
1
1
k
0
...
0
k
n
12
运算过程：
k k) ,再随参变量 为 h(
点值累加，得到
将一个信号 xk 不动，另一个信号反转后成为
下，将 xk 与 hn k 对应点相乘，再把乘积的各
n
移位.在每个 n 值的情况
x( [ n] y x x[ (n n] )* [ (n) h2 (n n)] x ) y( n n) (h h1 ) 1 n h2 h (n ) h( n) h2 x(t ) 11 y(t ) x(t ) [h1 (t ) h2 (t )] h1 (t ) h2 (t )
0
16
对一般信号 x(t ) ，可以分成很多 宽度的区段， 用一个阶梯信号 x (t ) 近似表示 x(t ) .当 0 时，

时域离散信号和系统的频域分析

时域离散信号和系统的频域分析
第2章 时域离散信号和系统的频域分析 本章主要内容
序列的傅里叶变换的定义和性质
周期序列的离散傅里叶级数及傅里叶变换表示式 时域离散信号的傅里叶变换与模拟信号的傅里叶变换之间 的关系 序列的Z变换 利用Z变换分析信号和系统的频域特性
2.1 引言
信号和系统的两种分析方法： 时域分析方法和频率分析方法 (1)模拟信号和系统 信号用连续变量时间t的函数表示； 系统则用微分方程描述；
2.2 序列的傅里叶变换的定义和性质 2.2.2 序列傅里叶变换的性质
1. FT的周期性 在FT定义式中， n取整数， 因此下式成立
X (e j )
结论：
n


x( n)e j ( 2 M ) n , M为整数
(1) 序列的傅里叶变换是频率ω的连续周期函数，周期是2π。 (2) X(ejω)可展成傅里叶级数， x(n)是其系数。 X(ejω)表示了信 号在频域中的分布规律。 (3) 在ω＝0,〒2π,〒4π…表示信号的直流分量，在ω＝(2M＋1)π
j j
2.2 序列的傅里叶变换的定义和性质
(5) 研究FT的对称性 (a) 将序列x(n)表示成实部xr(n)与虚部xi(n)的形式
x(n)=xr(n)+jxi(n)
将上式进行FT， 得到: X(e jω)=Xe(e jω)+Xo(e jω)
j j j jjj n j n n j n n n
1 1 [ X (e jj ) X (e jj )] X e (e ) [ X (e ) X (e )] X e (e ) 2 2 1 j j ) 1 [ X ( e j ) X ( e j )] X o (e ) [ X (e j ) X (e j )] X o (e 2 2

第二章(1)时域离散信号和系统的频域分析

第二章(1)时域离散信号和系统的频域分析
第二章 离散时间信号和离 时间系统
2.1 引言
一. FT是重要的变换
1.分析有限长序列的有用工具。 2.在信号处理的理论上有重要意义。 3.在运算方法上起核心作用，谱分析、 卷积、相关都可以通DFT在计算机上 实现。
二、本章主要讨论内容
♦ 付里叶变换的推导 ♦ 付里叶变换的有关性质 ♦ 离散序列付里叶变换逼近连续时间信号的问题 ♦ 序列的Z变换 ♦ Z变换与系统的关系
实部为偶 对称序列 虚部为奇 对称序列
0
n
0
n
（2）定义：若xo(n)满足 xo(n)= -xo*(-n)； （2.2.13）， 则称xo(n)为共轭反对称序列。 将其分成实部和虚部： 用-n取代 n并取共轭：
xo (n) = xor (n) + jxoi (n)
xo*(-n)= xor(-n)-jxoi(-n)
∞
(2.2.8) (2.2.9)
证: FT [ x(n ± n0 )] =
k = n ± n0 → =
n =−∞
∑
x(n ± n0 )e − jω n
k =−∞
∑
∞
x(k )e − jω ( k ∓ n0 ) = e ± jω n0
k =−∞
∑
∞
∞
x(k )e − jω k = e ± jω n0 X (e jω ) x ( n ) e − j (ω ∓ ω 0 ) n = X ( e j (ω ∓ ω 0 ) )
∞
n =−∞
∑
∞
x(n)e− jω n
= ∑ RN (n)e n
n =−∞
− jω n
N-1 ∞ = ∑ e − jω n
n =0
设N＝4其幅度和相 位随ω变化如下图所 示

数字信号处理第三版第2章.ppt

数字信号处理第三版第2章.ppt

| z | 2
试利用部分分式展开法求其Z反变换。
解：
X (z)

A1 1 2z 1

1

A2 0.5
z
1
4 1 1 1 3 1 2z1 3 1 0.5z1
x(n)


4 3

2n

1 3
(0.5)n
u(n)
第2章 时域离散信号和系统的频域分析
例： 设
X (z)
7）终值定理：设x(n)为因果序列，且X(z)=Z［x(n)］的全部
极点，除有一个一阶极点可以在z=1 处外，其余都在单位
圆内，则 ： lim x(n) lim[(z 1)X (z)]
n
z1
第2章 时域离散信号和系统的频域分析
8）序列卷积（卷积定理）
若： y(n) x(n) h(n) x(m)h(n m) m
3z (z 3)2

z2
3z , 6z 9
试利用长除法求其Z反变换。
解：
| z | 3
第2章 时域离散信号和系统的频域分析
2.5.4 Z 变换的性质和定理
1）线性性质
Z［ax(n)+by(n)］=aX(z)+bY(z)
2）序列的移位 Z[x(n m)] zm X (z) Rx | z | Rx
2 j c
c (Rx , Rx )
直接利用围线积分的方法计算逆Z变换比较麻烦。 下面介绍几种常用的逆Z变换计算方法： 1）用留数定理求逆Z变换（了解） 2）部分分式展开法（掌握） 3）幂级数展开法（长除法）
第2章 时域离散信号和系统的频域分析
例： 设
1

第2章 离散时间信号与系统-1-2节

第2章 离散时间信号与系统-1-2节

5 m , m 0 z (m) 将m替换成m-n 0, m 0
5 ( mn ) , m n 0 z[(m n)] 0, m n 0
x ( n ) * z ( n)
n
5n m , n m z ( n m) 0, n m
m
m
[ x(m) z(n m)] [3
m0
( 5n m )]
n n 3 m n 1 (3 / 5) n 1 ,n 0 5 ( ) , n 0 5 1 3 / 5 m0 5 0, n 0 0, n 0 3n 1 5n 1 ,n 0 2 2 0, n 0
n=1
n=2
n=3
n=4
【例2-5】（P15）已知 ，
x(n) {
n ,1n3 2 0,其他
h(n) {
求：
1,0n2 0,其他
y (n) x(n) h(n)
m
x ( m )h ( n m )

【例2-5】（P15）
0.5， 1 ， 1.5 1， 1， 1 ×—————————————————— 0.5， 1 ， 1.5 0.5， 1 ， 1.5 0.5， 1 ， 1.5 + ————————————————————— 0.5， 1.5， 3， 2.5 ， 1.5
1
2
3
4
y(n)
0 -2 -4 1
-3
-2
-1
0 (b)
1
2
3
4
z(n)
0
-1 -4
-3
-2
-1
0 (c)
1
2
3

第二章 时域离散信号和系统(数字信号处理)

第二章 时域离散信号和系统(数字信号处理)

第二章 时域离散信号和系统
6. 复指数序列
x(n)=e(σ+jω0)n 式中ω0为数字域频率，设σ=0，用极坐标和实部虚 部表示如下式： x(n)=e jω0n
x(n)=cos(ω0n)+jsin(ω0n)
由于n取整数，下面等式成立： e j(ω0+2πM)n= e jω0n, M=0,±1,±2…
第二章 时域离散信号和系统
图1.2.5 正弦序列
第二章 时域离散信号和系统
则要求N=(2π/ω0)k，式中k与N均取整数，且k的取
值要保证N是最小的正整数，满足这些条件，正弦序列 才是以N为周期的周期序列。
正弦序列有以下三种情况：
(1)当2π/ ω0为整数时，k=1，正弦序列是以2π/ ω0 为周期的周期序列。例如sin(π/8)n， ω0 =π/8，2π/ ω0 =16,该正弦序列周期为16。
例 设x(n)=R4(n)，h(n)=R4(n)，求y(n)=x(n)*h(n)。
解 按照公式，
y (n )
m
R ( m) R ( n m)
4 4

上式中矩形序列长度为4，求解上式主要是根据矩
形序列的非零值区间确定求和的上、下限，R4(m)的非

令n-k=m，代入上式得到
u( n )
n
( m)
n
第二章 时域离散信号和系统
u(n) 1 „ n 0 1 2 3
单位阶跃序列
第二章 时域离散信号和系统
3. 矩形序列RN(n) 1, RN(n)= 0， 0≤n≤N-1 其它n
上式中N称为矩形序列的长度。当N=4时，R4(n)的
第二章 时域离散信号和系统
第2章 时域离散信号和系统

第2章 连续时间信号和离散时间信号的时域分析

第2章 连续时间信号和离散时间信号的时域分析

第2章 连续时间信号和离散时间信号的时域分析
2．单位冲激信号 1) 单位冲激信号(Delta函数)的定义
∞ δ (t )dt = 1 ∫ ∞ (2-14) δ (t ) = 0 t ≠ 0 冲激信号用箭头表示，如图2.8(a)所示。冲激信号具有强度，其
强度就是冲激信号对时间的定积分值。在图中以括号注明，以与信 号的幅值相区分。 冲激信号可以延时至任意时刻 t0 ，以符号 δ (t t 0 ) 表示，定义 为
Ae st = Ae(σ + jω
0 )t
= Aeσ t cos(ω0 t ) + jAeσ t sin(ω0 t )
(2-8)
式(2-8)表明，一个复指数信号可以分解为实部﹑虚部两部分。 实部﹑虚部分别为幅度按指数规律变化的正弦信号。若 σ < 0 ，复指 数信号的实部﹑虚部为减幅正弦信号，波形如图2.4(a)﹑(b)所示。 若 σ > 0 ，其实部﹑虚部为增幅正弦信号，波形如图2.4(c)﹑(d)所 示。
第2章 连续时间信号和离散时间信号的时域分析
4．抽样函数 抽样函数是指 sin t 与 t 之比构成的函数，其定义如下：
sin t Sa(t ) = t
抽样函数的波形如图2.5所示。
(2-10)
图2.5 抽样函数的波形 抽样函数具有以下性质：
Sa(0) = 1， Sa(kπ) = 0 ，k
= ±1, ±2,L ∫∞ Sa(t )dt = π
第2章 连续时间信号和离散时间信号的时域分析
应用阶跃信号与延时阶跃信号，可以表示任意的矩形波脉冲信号。 例如，图2.7(a)所示的矩形波信号可由图2.7(b)表示,即 :
f (t ) = u (t T ) u (t 3T )

数字信号处理习题答案

数字信号处理习题答案

n

2π [ ( 0 2kπ) δ( 0 2kπ)]
式中
k
ω0=Ω0T=0.5π rad 上式推导过程中， 指数序列的傅里叶变换仍然不存在， 只有引入奇异函
数δ函数才能写出它的傅里叶变换表示式。
解： (1) x(n)序列的波形如题2解图（一）所示。 (2) x(n)=－3δ(n+4)－δ(n+3)+δ(n+2)+3δ(n+1)+6δ(n) +6δ(n－1)+6δ(n－2)+6δ(n－3)+6δ(n－4)
第1章 时域离散信号与时域离散系统
（3） x1(n)的波形是x(n)的波形右移2位，再乘以2， 画出图形如题2解图 （二）所示。
n
1=n+1
m0
3
1=8－n
mn4
④ n>7时， y(n)=0
题8解图（1）
最后结果为 0 n<0或n>7
y(n)= n+1 0≤n≤3 8－n 4≤n≤7
y(n)的波形如题8解图（1）所示。 (2) y(n) =2R4(n)*［δ(n)－δ(n－2)］=2R4(n)－2R4(n－2) = 2［δ(n)+δ(n－1)－δ(n+4)－δ(n+5)
y(n)=(2－0.5n)R5(n)+31×0.5nu(n－5)
第1章 时域离散信号与时域离散系统
13． 有一连续信号xa(t)=cos(2πft+j)， 式中， f=20 Hz, j=π/2
（1） 求出xa(t)
（2） 用采样间隔T=0.02 s对xa(t)进行采样， 试写出采样信号xˆa (t)

信号与系统第二章(陈后金)3

信号与系统第二章(陈后金)3

1．信号分解为直流分量与交流分量
连续时间信号
x(t ) xDC (t ) + xAC (t )
x (t)
1 b xDC (t ) a x(t )dt b-a
x(t ) xDC (t ) + xAC (t )
直流
t
交流
离散时间信号
x[k ] xDC [k ] + xAC [k ]
信号与系统
Signals and Systems
普通高等教育“十一五”国家级规划教材 《信号与系统》
陈后金，胡健，薛健
高等教育出版社， 2007年
信号的时域分析
连续时间信号的时域描述 连续时间信号的基本运算
离散时间信号的时域描述
离散时间信号的基本运算 确定信号的时域分解
离散时间信号的基本运算
翻转 (x[k] x[-k] ) 位移 ( x[k] x[kn] ) 内插与抽取 序列相加 序列相乘 差分与求和
1. 翻转
x[k] x[-k]
将 x[k] 以纵轴为中心作180度翻转
x[k] 2 1 -1 0 1 2 3 k
-2 -1 0 1
3 2
x[-k] 2
3 2 1 2 k
2. 位移 x[k] x[kn]
n>0
x[k-n]表示将x[k]右移n个单位。 x[k+n]表示将x[k]左移n个单位。
原信号x
4倍抽取后信号x1
8倍抽取后信号x1
4. 序列相加
指将若干离散序列序号相同的数值相加
y[k ] x1[k ] + x2[k ] + + xn [k ]
x1[ k ]
1 k 0 -1

第2章 时域离散信号和系统的频域分析

第2章 时域离散信号和系统的频域分析
函数
3、 非周期离散信号的傅里叶变换:频率函数是周期的连续函数 4、 离散周期序列的傅里叶变换:具有既是周期又是离散的频谱，即
时域和频域都是离散的、周期的 规律：一个域的离散就必然造成另一个域的周期延拓。 1、如果信号频域是离散的，则该信号在时域就表现为周期性的时间函 数。 2、在时域上是离散的，则该信号在频域必然表现为周期性的频率函 数。 3、如果时域信号离散且是周期的，由于它时域离散，其频谱必是周期 的，又由于时域是周期的，相应的频谱必是离散的， 4、离散周期序列一定具有既是周期又是离散的频谱，即时域和频域都 是离散周期的。
对于，将以为周期进行周期延拓，得到所示的周期序列， 周期为16， 求的DFS。 可以看出，在时，处频谱的幅度和处是一样的。也就是说，点数越多， 频谱越精确。
..2 离散周期序列的傅里叶变换 各种形式的傅里叶变换 1、 非周期实连续时间信号的傅里叶变换: 频谱是一个非周期的连续
函数 2、 周期性连续时间信号的傅里叶变换: 频谱是非周期性的离散频率
例：设， f0=50 Hz，以采样频率对进行采样， 得到采样信号和时域离 散信号， 求)、和的傅里叶变换的FT。
2.5 序列的Z变换 双边Z变换的定义：序列x(n)的Z变换定义为： 式中：z是一个复变量，它所在的复平面称为z平面。 注意在定义中，对 n求和是在±∞之间求和，可以称为双边Z变换。
为单边Z变换： 适用于因果序列，如果不特别强调，均用双边Z变换对信号进行分析和 变换。 Z变换成立条件： Z变量取值的域称为收敛域。 一般收敛域用环状域表示
在模拟系统中， 的傅里叶变换为 对于时域离散系统中， ，它的傅立叶变换 对于
（
例：求对进行的周期延拓后的周期序列的傅立叶变换FT 注意：对于同一个周期信号， 其DFS和FT分别取模的形状是一样的， 不同的是FT用单位冲激函数表示(用带箭头的竖线表示)。 因此周期序列 的频谱分布用其DFS或者FT表示都可以，但画图时应注意单位冲激函数 的画法。 例：设 ，为有理数，求其FT 物理含义：的FT是在处的单位冲激函数，强度为π，且以2π为周期进行 延拓。

数字信号处理(第三版)第2章习题答案

数字信号处理(第三版)第2章习题答案

第２章 时域离散信号和系统的频域分析
2.3
求信号与系统的频域特性要用傅里叶变换。 但分析频 率特性使用Z变换却更方便。 我们已经知道系统函数的极、 零点分布完全决定了系统的频率特性， 因此可以用分析极、 零点分布的方法分析系统的频率特性， 包括定性地画幅频 特性， 估计峰值频率或者谷值频率， 判定滤波器是高通、 低通等滤波特性， 以及设计简单的滤波器（内容在教材第5 章）等。
X e (e j ) FT[xr (n)]
Hale Waihona Puke 1 1 ej2 1 e j2 1 (1 cos 2)
24
4
2
因为 所以
Xe
(e j
)
1 2
[X
(e j
)
X
(e j
)]
X(ejω)=0π≤ω≤2π
X(e-jω)=X(ej(2π-ω))=0 0≤ω≤π
第２章 时域离散信号和系统的频域分析
当0≤ω≤π时，
用留数定理求其逆变换， 或者将z=ejω代入X(ejω)中， 得到X(z)函数， 再用求逆Z变换的方法求原序列。 注意收 敛域要取能包含单位圆的收敛域， 或者说封闭曲线c可取 单位圆。
第２章 时域离散信号和系统的频域分析
例如， 已知序列x(n)的傅里叶变换为
X
(e
j
)
1
1 ae
j
a 1
1 求其反变换x(n)。 将z=ejω代入X(ejω)中， 得到 X (z) 1 az 1
三种变换互有联系， 但又不同。 表征一个信号和系统 的频域特性是用傅里叶变换。 Z变换是傅里叶变换的一种推 广， 单位圆上的Z变换就是傅里叶变换。
第２章 时域离散信号和系统的频域分析

离散时间信号-

离散时间信号-

1
5
2 0
10
，所以它是一个周期序列，
0
n
最小周期为N=10，
2019/8/15
信息学科立体化教材
X
2.1.2 序列的周期性
23
（2）当 2 /0 为有理数时，设
2 N
0 k
其中，k，N为互素的整数，则
2 0
k

N k
k

此时正弦序列为周期序列，其周期将大于
N为最小正整数， 2 N 。
1
第2章 离散时间信号与离散时间系统
2.1 离散时间信号 2.2 离散时间系统 2.3 离散时间信号和系统的频域描述 2.4 连续信号的抽样 2.5 离散时间信号的抽样 2.6 序列的抽取与插值
2019/8/15
信息学科立体化教材
2.1 离散时间信号
2
2.1.1 几种常用序列 2.1.2 序列的周期性 2.1.3 用单位脉冲序列来表示任意序列 2.1.4 序列的运算 2.1.5 序列的能量
2019/8/15
信息学科立体化教材
X
2.1 离散时间信号
3
离散时间信号(序列)
离散时间信号只在离散时间上给出函数值，是时间上 不连续的序列。离散时间信号在数学上可用时间序列n来 表示，n的取值范围为整数，n取其他值没有意义。
离散时间信号可以是由模拟信号通过采样得到，例如 对模拟信号进行等间隔采样，
2019/8/15
信息学科立体化教材
X
2.1.1 几种常用序列
17
单位脉冲序列 1
单位阶跃序列 1
x(n)
x(n)
0.5
0.5
0
-5
0
n

信号与系统 第2章(3-5)

信号与系统 第2章(3-5)

X
n = −∞
∑
k
x[n ]
1 k
n = −∞
∑ x[n]
2 1
k
3
单位阶跃序列可 用单位脉冲序列 的求和表示: 的求和表示:
0
k
k
u[ k ] =
n = −∞
∑ δ [n]
2.5 确定信号的时域分解
X
一、信号分解为直流分量与交流分量 二、信号分解为奇分量与偶分量之和 三、信号分解为实部分量与虚部分量 四、连续信号分解为冲激信号的线性组合 五、离散信号分解为脉冲序列的线性组合 六、信号分解为正交信号集
d
u[k ] =
u( t ) =
∫d ∫
t
−∞
δ (τ ) τ
n =−∞
∑ δ [ n] ∑ u [n]
k
k
u( t ) = d r ( t ) t r (t ) =
−∞
u[k ] = r[k + 1] − r[k ]
u(τ ) τ
d
r [ k + 1] =
n = −∞
2.4 离散时间信号的基本运算
一、序列相加与相乘
2. 序列相乘 序列相乘
x1[ k ]
0 1 k
2 1 y[k]=x1[k]× x2[k] 2 1.5
X
将若干序列同序号的数值相乘。 将若干序列同序号的数值相乘。
y[k ] = x1 [k ] × x2 [k ] × … × xn [k ]
x2 [ k ]
0
k
0
k
2.4.2 序列的相加、相乘、差分与求和
x[k] = x D C [k] + x A C [k]
k = N1

数字信号处理——第2章 离散时间傅里叶变换与Z变换

数字信号处理——第2章 离散时间傅里叶变换与Z变换

• 总结：
①序列ZT的收敛域以极点为边界（包含0 和 ②收敛域内不含任何极点，可以包含0 ③相同的零极点可能对应不同的收敛域，即： 不同的序列可能有相同的ZT ④收敛域汇总：右外、左内、双环、有限长z平面

）
常见典型序列z变换
序列 Z变换 收敛域
z a
z b
注意：只有z变换和它的收敛域两者在一起才和序列相对应。 其它序列见P54： 表2-1 几种序列的z变换
2.3
z反变换

Z反变换: 从X(z)中还原出原序列x(n)
X ( z ) ZT [ x ( n)]
n

x (n) z n
实质：求X(z)幂级数展开式
Z反变换的求解方法： 留数定理法
部分分式法
长除法
1. 留数定理法
根据复变函数理论，可以推导出
x ( n)
1 2 j
X ( z ) z n 1dz
1 1 3z 1
n
z 2
2 n u ( n)
z 3
3
n
n
u (n 1)
x n 2 u n 3 u n 1
3. 幂级数法（长除法）
如果序列的ZT能表示成幂级数的形式，则序列x(n) 是幂 级数 说明： ①这种方法只对某些特殊的ZT有效。 ②如果ZT为有理函数，可用长除法将X(z)展开成幂级 数。 若为右边序列（特例：因果序列），将X(z)展开成负幂 级数； 若为左边序列（特例：反因果序列），将X(z)展开成正 幂级数； 中
z z 1 1 X z 1 z 2 z 3 1 2z 1 3 z 1
1 ZT [a u (n)] z a 1 1 az 1 n ZT [a u (n 1)] z a 1 1 az

(优选)离散时间信号与系统

(优选)离散时间信号与系统

1 RN (n) 0
0 n N 1 其它n
式中的 N 称为矩形序列的长度。符号 RN (n) 的下标 N 表示矩形序列的长度，
如 R4 (n) 表示长度 N 4矩形序列，如下图所示。
R4 (n)
1
n
-1 0 1 2 3 矩形序列
1.2 离散时间信号
1.2.1 常用典型序列
单位采样序列δ(n)，单位阶跃序列 u(n) 和矩形序列 RN (n) 之间的关系如
式中ω0 为数字域频率。
1.2 离散时间信号
1.2.1 常用典型序列
7. 周期序列 如果对所有的 n ，关系式 x(n) x(n N) 均成立，且 N 为满足关系式的最小
正整数，则定义 x(n) 为周期序列(Periodic Sequence)，其周期为 N 。 例如对于正弦序列：
设
x(n) Asin(0n )
z 变换
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1.2 离散时间信号
1、离散时间信号和序列的定义 离散时间信号定义：离散时间信号(discrete-time signal)是指在时间上
取离散值，幅度取连续值的一类信号，可以用序列(sequence)来表示。 序列是指按一定次序排列的数值 x(n) 的集合，表示为 {x(),.x(2), x(1), x(0), x(1), x(2),x()} 或 x(n) ， n
T 上式具有普遍意义，它表明由连续信号采样得到的序列，模拟角频率Ω与
数字域频率ω成线性关系。再由采样频率 fs 与采样间隔 T 互为倒数，上式也可
以写成下列形式：
fs
上式表示数字域频率ω可以看作模拟角频率Ω对采样频率 fs 的归一化频率。
1.2 离散时间信号
1.2.1 常用典型序列

2019-北京邮电大学《数字信号处理》门爱东-dsp02-离散时间系统和离散信号的变换-PPT文档资料-文档资料

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北 京
过取样（Oversampling）
邮 电 大
过取样就是用远高于奈奎斯特频率的频率去采样，K×fs/2 好处：
学
简化了抗混叠滤波器设计；
信 息 与
过采样、噪声成形（Noise Shaping） 、数字滤波和抽取（丢点 Decimator）是 ADC 降低噪声，并产生高分辨率输出的重要方法。
11
2. 1.1 取样和取样定理：频域分析
北
京 邮 电 大
p (t)1ejn st T n
且 ej st 2( s)
学
信
息 与 通 信
P()2Tn (ns)
其中
2 s T
工 程 学 院
X ˆa()21Xa()P()T 1Xa()n (ns)
北
京 邮
取样函数定义为:
电 大 学 信 息
p(t)1com b(t)(tnT)
T
T n ------ T ：取样间隔
与 通 信
则：

xˆa(t) xa(t)p(t) xa(t)(t nT)
工
n
程

学 院
xa(nT)(t nT)
多
n
媒
体 中 心 门 爱
若 xa(t) 是一带限函数
邮 电 大 学 信 息 与

Xa()


Xa(),

0,
s
2
s
2
通 信
只要取样频率足够高，当满足以下条件时
工 程 学 院
s
max 2
---------（奈奎斯特定理）
多
媒 体 中 心

888第二章离散时间信号与系统的变换域分析

888第二章离散时间信号与系统的变换域分析

第二章离散时间信号与系统的变换域分析 2.1 序列的Z变换 Z变换的定义 Z变换的收敛域逆Z 变换 Z变换的性质与定理 Z变换与拉氏变换的关系 Z变换的定义抽样信号进行拉氏变换得： Z变换的定义 Z变换的定义例1：求序列 x (n)= an u(n) 的Z变换。

解：为保证收敛，则若 a = 1, 则 Z变换的定义例2：求序列x(n)= -an u(-n-1)的Z变换。

解： Z变换的定义例3：求序列 x (n)= (1/3)|n| 的Z变换。

解： Z变换的收敛域 Z 变换的收敛域对于任意给定的序列x(n) ，使其Z变换收敛的所有z值的集合称为X(z)的收敛域。

其收敛的充要条件是满足绝对可和条件，即：根据级数收敛的阿贝尔定理 Z变换的收敛域 1.有限长序列 x(n)仅在有限长的时间间隔n1≤n ≤ n2内，序列值不全为零，其它时间全为零，即 Z变换的收敛域2.右边序列 x(n)在n ≥n1时，序列值不全为零，在n n1时序列值全为零，此时有收敛域为如为因果序列，其收敛域为 Z变换的收敛域 3.左边序列 x(n)在n n2以外序列值全为零，仅在n ≤ n2时有非零值，其z变换为Z变换的收敛域 4.双边序列双边序列的序列值n可取任何整数值，其z变换为 Z变换的收敛域如果序列Z变换可表达成有理分式的形式：称分子多项式的零点为X(z)的零点，分母多项式的零点为X(z)的极点，因为极点z变换不存在，因此在收敛域内应没有极点，故可通过取X(z)的极点为边界来确定其收敛半径。

Z变换的收敛域例求单位阶跃序列 u(n) 的z变换，并确定其收敛域。

解：由于u(n)为因果序列，其Z变换收敛域为，因函数在z=1处有一极点，极点应在收敛域外，因此可取，求得u(n)的z变换收敛域为。

Z变换的收敛域例求序列逆Z变换逆Z变换从给定的Z变换表达式(包括收敛域)求原序列的过程称为逆z变换。

其实质是求X(z)的幂级数展开式各项的系数。

第2章 离散时间信号与系统的变换域分析

第2章 离散时间信号与系统的变换域分析
i 1
bi z i
M
因此，X(z)可以展成以下部分分式形式
r Ak Ck n X ( z ) Bn z 1 1 zk z (1 zi z 1 ) k n 0 k 1 k 1 M N N r
其中，M≥N时，才存在Bn；Zk为X(z)的各单极点， Zi为X(z)的一个r阶极点。而系数Ak，Ck 分别为： A Re s[ X ( z ) ] z z zk k 1 d r k r x( z ) Ck r k [( z zi ) (r k )! dz z zz ,
X ( z)
0

n
0
n2 n
n
x ( n) z
n
n2
n
x ( n) z
x ( n) z
n 1
n2
n
14
第二项为有限长序列,其收敛域 0 z ; 第一项为z的正幂次级数，根据阿贝尔定理, 其收敛域为 0 z Rx ; R x 为最大收敛半径 .
i
k 1, 2r 29
分别求出各部分分式的z反变换（可查 P39 表2-1-1），然后相加即得X(z)的z反变换。
[例2-5]利用部分分式法，求X ( z) 1 (1 2 z 1 ) (1 0.5z 1 ) , z 2 的z反变换。 解：
1 z X ( z) 1 1 (1 2 z )(1 0.5 z ) ( z 2)( z 0.5) X ( z) z A1 A2 z ( z 2)( z 0.5) z 2 z 0.5
对采样信号 进行拉普拉斯变换
x a (t )

n
x (nT ) (t nT )

精品课件-数字信号处理(第四版)-第2章 时域离散信号和系统的频域分析-3

精品课件-数字信号处理(第四版)-第2章 时域离散信号和系统的频域分析-3
图2.6.2 H(z)=z－1的频响19特
【例2.6.3】 设一阶系统的差分方程为y(n)=by(n－1)+x(n)
解
由系统差分方程得到系统函H数(为z)
1 1 bz1
z
z b
| z || b |
式中，0<b<1。系统极点z=b，零点z=0，当B点从ω=0逆时针 旋转时，在ω=0点，由于极点向量长度最短，形成波峰；在 ω=π点形成波谷；z=0处零点不影响幅频响应。极零点分布 及幅度特性如图所示。
如果-1<b<0，则峰值点出现在ω=π处，形成高通滤波 器。
20
【例2.6.4】已知H(z)=1－z－N，试定性画出系统的幅频特性。
H(z) 1 zN z N 1 zN
H(z)的极点为z=0，这是一个N阶极点，它不影响系统的幅频响 应。零点有N个，由分子多项式的根决定
z N 1 0 即 z N e j2πk
小结 单位圆附近的零点位置对幅度响应波谷的位置和深度有明
显的影响，零点可在单位圆外。 在单位圆内且靠近单位圆附近的极点对幅度响应的波峰的
位置和高度则有明显的影响，极点在单位圆上，则不稳定。 利用直观的几何确定法，适当地控制零、极点的分布，就
能改变系统频率响应的特性，达到预期的要求，因此它是 一种非常有用的分析系统的方法。
根据其形状，称之为梳状滤波器。
例2.6.4的梳状滤波器的极零点分布及幅频、相频特性
22
2.6.4 几种特殊系统的系统函数及其特点 全通滤波器 梳状滤波器 最小相位系统
23
1 全通系统（全通网络，全通滤波器）
定义：如果滤波器的幅频特性对所有频率均等于常数或1.
| H (ej ) | 1 0 2π
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b
s
c
Xˆ a ( j)
0
s
G( j)
T
T 0 T
ya (t) F 1[Ya ( j)]
d
X a ( j)
xa (t)
0 c
c
取样内差公式(时域滤波进行分析)
讨论采样信号 xˆa (t) 通过理想低通滤波器G（j）的响应过程。 理想低通G（j）的冲激响应为
g(t) 1
2
G( j)e jt d T
xp (t) xa (t)PT (t)
一般 很小, 越小，采样输出脉冲的幅度越接近输入
信号在离散时间点上的瞬时值。
实际抽样与理想抽样
xa (t)
xa (t)
0
p (t)
1
0
t
p(t) T (t)
t
1
0
xˆa (t)
T
0
T
t
xˆa (t)
T
t
0
非理想采样
t
0
理想抽样
t
实际抽样与理想抽样
xa t xa t
分量。即 s 2h ，才能保证无混叠。
X a ( j)
Xˆ a( j)
h Ωh为最高频率分量
s
0
s
2s
表一些典型的数字信号处理系统
应用系统 地质勘探
上限频率 fmax 500Hz
采样频率 fs 1-2 kHz
生物医学 机械振动
语音 音乐 视频
1kHz ２kHz ４kHz ２０kHz ４MHz
２-４kHz 4-10 kHz 8-16 kHz 40-96 kHz 8-10 MHz
实际抽样：
xa t xa t • PT t
当 0
理想抽样：
x a t xa t• T t
理想采样
冲激函数： T t t nT n
理想抽样输出：xˆa (t) xa (t) T (t)
xa (t) (t nT ) n
xa (nT ) (t nT ) m
对式
P (t) (t nT )
n
n
这里，g(t-nT) 称为内插函数
sin (t nT )
g (t nT )
T
(t nT )
T
特点：在采样点nT上，函数值为1，其余采样点上，值为零。
内插公式表明，连续函数xa（t）可以由它的采样值xa（nT）来表示，它等于 xa（nT）乘上对应的内插函数的总和，如右下图所示。
xa (t) ga (t 2T )
xa (t)
xp (t)
xa (t)
M(t)
xˆa (t)
T
采样频率：
fs
1 T
如开关每次闭合τ秒，则采样器的输出是一串重复周 期为T，宽度为τ的脉冲，脉冲的幅度是这段时间内信 号的幅度(如图)，这一采样过程可看作是一个脉冲调幅
过程，脉冲载波是一串周期为T、宽度为 的 矩形脉冲
，以PT(t)表示,调制信号是输入的连续信号xa(t),则采样 输出为
ga (t T )
ga (t 3T )
0
t
T
2T
3T
在每一个采样点上，由于只有该采样值对应的内插函数不为零，所以保证 了各采样点上信号值不变，而采样之间的信号则由各采样值内插函数的波形 延伸迭加而成。
内插公式的意义: 证明了只要满足采样频率高于两倍信号最高频谱，整个连续信号就可以用 它的采样值完全代表，而不损失任何信息——奈奎斯特定律。
信号内容是否丢失（采样序列能否代表原始 信号、如何不失真地还原信号）
由离散信号恢复连续信号的条件
2、采样过程
1.取样器 • 可以看成是一个电子开关。 • 开关每隔T秒闭合一次（对理想抽样，闭合时间应无穷短， 对实际抽样，闭合时间是秒，但 <<T）使输入信号得以 抽样，得到连续信号的抽样输出信号。
2
s
sin s t
sin t
2 s
e
jt d
2
2 s t
2
T
t
T
频域相乘对应时域卷积，利用卷积公式，则采样信号经理想低通后的输出为
y(t)
xˆa ( )g(t )d
xa n
( )
(
nT ) g(t
)d
xa ( )g(t ) ( nT )d xa (nT )g(t nT )
2.1.1信号的采样与采样定理 1.采样的定义：就是利用周期性抽样脉冲序列
pT(t),从连续信号xa(t)中抽取一系列的离散值 ，得到抽样信号（或称抽样数据信号）即离 散时间信号。
抽样是模拟信号数字化的第一环节，再经幅 度量化、编码后即得到数字信号x(n)。
研究内容：
信号经采样后发生的变化（如频谱的变化）
两边进行傅立叶变换
n
得：P
(
j)
2
T
k
(
ks )
xˆa (t) xa (t) p (t)，对此式两边进行傅立叶变换，得：
Xˆ a ( j)
1
2
X a ( j) P ( j)，将带入并计算卷积
Xˆ a ( j)
1
2
X a ( j) P ( j)
1
2
X
a
(
j)
2
T
k
k
s
1 T
k
补充：正弦信号的抽样
x(t) Asin(0t ) Asin(2 f0t ) 取fs 2 f0时，x(n) Asin( n ) 当 0时，x(n) Asin( n)，x(0) x(1) 0，无法显示正弦信号的周期变化； 所以，对正弦信号采样，须满足fs 2 fc，即fs 3fc
2.1.2信号的恢复
先决条件滤波器，其频率特性为 a xˆa (t) G( j) yˆa(t)
G(
j)
T
0
s 2
s
2
就可得到原信号的频谱：
Ya ( j) Xˆ a ( j)H ( j) 1
T X a ( j) T X a ( j)
在作傅立叶反变换可得到原信号
出原信号，抽样频率必须大于等于两倍原信号最高频
率分量。即 s 2h 。这就是奈奎斯特采样定理。最
小采样频率称为奈奎斯特采样频率。
混叠现象 :
X a ( j)
S 2h
s
0
s
2s
结论
1.抽样信号的频谱是模拟信号频谱以抽样频率 为周期进行周期延拓而成
2.频谱幅度是原信号频谱幅度的1/T倍
3.抽样频率必须大于等于两倍原信号最高频率
T
a
(
j)的频谱
是X a ( j)频谱以s为间隔而重复, 这
种情况称作周期延拓.
s 2h
混叠现象 : S 2h
所以，理想采样信号的频谱是连续信号频谱的周期 延拓,重复周期为s(采样角频率), 幅度原来的1/T。
奈奎斯特取样定理
由上图可知，用一截止频率为
s 2
的低通滤器对 Xˆ a ( j)
滤波可以得 X a ( j). 因此，要想抽样后能不失真的还原
Xa
(
j)
ks
1 T k
Xa
(
j
)
ks
d
1 T
k
Xa(
j
jks )
结论：采样信号的 频谱是原连续信号 的频谱以采样频率 为周期，进行周期 延拓形成的。
Xˆ a (
j)
1 T
k
Xa(
j
jks )
可见，该频谱为周期性信号，其
周期为
2
T s,
k
0时,为
X a j ,所以Xˆ