Z变换及离散时间系统分析

离散时间系统与z变换简介离散时间系统是一种在时间轴上以离散方式运行的系统。

在这种系统中，信号的取样是在特定的时间间隔内进行的，而不是连续地采样。

离散时间系统可以用于模拟实际世界中的许多系统，如数字信号处理、数字滤波器和控制系统等。

离散时间系统的数学表达通常使用z变换。

z变换是一种将离散时间信号转换为复平面上的函数的变换。

它与连续时间系统中的拉普拉斯变换类似，但在z变换中，时间是用离散的步长表示的。

z变换将离散时间系统中的差分方程转换为复平面上的代数表达式，从而方便了对系统的分析和设计。

在离散时间系统中，信号和系统的运算通常使用差分方程进行描述。

差分方程是一种递推关系，它将当前时间步的输入和输出与其之前的时间步的输入和输出之间建立起关联。

z变换提供了一种将这些差分方程转换为代数方程的方法，从而可以更方便地分析系统的特性。

使用z变换，可以计算离散时间系统的频率响应、稳定性和传输函数等重要性质。

频率响应描述了系统对不同频率输入的响应。

稳定性判断了系统是否能够产生有界的输出，而传输函数则表示系统输入和输出之间的关系。

总结来说，离散时间系统是一种以离散方式运行的系统，可以使用z变换进行数学建模和分析。

z变换将离散时间信号和系统转换为复平面上的函数，方便了对系统的频率响应、稳定性和传输函数等特性进行研究。

离散时间系统和z变换在数字信号处理和控制系统等领域具有广泛的应用。

离散时间系统是现代通信、信号处理、控制系统等领域中的核心概念之一。

离散时间系统可以通过对输入信号进行离散采样，以特定的时间间隔获取信号的采样值，从而实现在离散时间点上对信号进行处理和操作。

与连续时间系统不同，离散时间系统的输入和输出信号在时间上都是离散的。

离散时间系统的分析和设计常常采用差分方程描述。

差分方程是一种递推关系，它表达了当前时间步的输入和输出与之前时间步的输入和输出之间的关系。

在离散时间系统中，z变换是一种非常重要的数学工具。

z变换将离散时间信号转换为复平面上的函数，从而方便了对离散时间系统进行数学建模和分析。

matlab中z变换例题在MATLAB中，我们可以使用z变换来表示离散时间信号。

z变换是傅里叶变换在离散时间信号上的推广，它将离散时间信号表示为一个复平面上的函数。

通过z变换，我们可以对离散时间系统进行分析和设计。

下面介绍两个使用z变换进行分析的例题。

例题1：计算差分方程的z变换考虑一个差分方程：y[n] = 0.5y[n-1] + x[n] + x[n-1]，其中x[n]是离散时间输入信号，y[n]是输出信号。

我们可以使用z变换将这个差分方程转换为z域的函数。

首先，将差分方程中的y[n]项和x[n]项分别取z变换。

对于y[n]，将y[n-1]替换为z^-1Y(z)，其中Y(z)是y[n]的z变换。

对于x[n]，将x[n]替换为X(z)，其中X(z)是x[n]的z变换。

使用这些变换，将差分方程转换为z域的方程：Y(z) = 0.5z^-1Y(z) + X(z) + z^-1X(z)然后，我们可以通过移项，将Y(z)表示为X(z)的函数：Y(z) = X(z) / (1 - 0.5z^-1)这个方程表示了差分方程在z域的表达式。

通过求解这个方程，我们可以得到Y(z)关于X(z)的解析表达式。

例题2：通过z变换分析LTI系统考虑一个线性时不变(LTI)系统，它的差分方程为y[n] - 0.5y[n-1] = x[n]，其中x[n]是输入信号，y[n]是输出信号。

我们可以使用z变换对这个系统进行分析。

首先，将差分方程中的y[n]和x[n]分别进行z变换。

对于y[n]，将y[n-1]替换为z^-1Y(z)，其中Y(z)是y[n]的z变换。

对于x[n]，将x[n]替换为X(z)，其中X(z)是x[n]的z变换。

使用这些变换，将差分方程转换为z域的方程：Y(z) - 0.5z^-1Y(z) = X(z)然后，我们可以将Y(z)表示为X(z)的函数：Y(z) = X(z) / (1 - 0.5z^-1)这个方程表示了LTI系统在z域的传递函数。

Z变换及离散时间系统分析Z变换是一种用于描述离散时间系统的重要数学工具。

离散时间系统是指信号的取样点在时间上离散的系统。

而Z变换可以将离散时间信号从时域（时间域）转换到频域（复频域），并在频域进行分析和处理。

Z变换在数字信号处理、控制系统和通信系统等领域有着广泛的应用。

Z变换的定义为：\[ X(z) = \sum_{n=0}^{+\infty} x(n)z^{-n} \]其中，\(x(n)\)表示离散时间信号，\(X(z)\)表示该信号的Z变换，\(z\)表示复变量。

通过对离散时间系统的输入信号进行Z变换后，可以得到系统的传递函数。

系统的传递函数是指系统的输出与输入之间的关系。

在离散时间系统中，传递函数可以表示为：\[ H(z) = \frac{Y(z)}{X(z)} \]其中，\(Y(z)\)表示系统的输出信号，\(X(z)\)表示系统的输入信号。

通过Z变换可以对离散时间系统进行频域分析。

频域分析可以用来研究离散时间系统的频率特性，比如系统的频率响应、幅频特性、相频特性等。

频域分析可以揭示系统在不同频率下对信号的处理情况，对于设计和优化离散时间系统非常有帮助。

Z变换具有一些重要的性质，可以方便地对离散时间系统进行分析和计算。

其中一些常用的性质包括：1. 线性性质：对于任意常数\(a\)和\(b\)，以及信号\(x(n)\)和\(y(n)\)，有\(Z(a \cdot x(n) + b \cdot y(n)) = a \cdot X(z) + b \cdot Y(z)\)。

这个性质说明Z变换对线性系统是可加性的。

2. 移位性质：如果将信号\(x(n)\)向左或向右移动\(k\)个单位，那么它的Z变换\(X(z)\)也将发生相应的移位，即\(Z(x(n-k)) = z^{-k} \cdot X(z)\)。

这个性质说明Z变换对系统的时移（时延）是敏感的。

3. 初值定理：如果离散时间信号\(x(n)\)在n=0处存在有限值，那么在Z变换中，它的初值可以通过计算\(X(z)\)在z=1处的值得到，即\(x(0) = \lim_{z \to 1}X(z)\)。

Z变换及离散时间系统分析Z变换是一种将离散时间信号转换为复平面上的函数的数学工具。

它在离散时间系统的分析和设计中起着重要的作用。

本文将介绍Z变换的定义、性质，以及如何利用Z变换分析离散时间系统。

1.Z变换的定义：Z变换可以将离散时间信号转换为复平面上的函数。

假设有一个离散时间信号x[n]，经过Z变换得到的函数为X(z)。

其定义为：X(z)=Z{x[n]}=∑(x[n]*z^(-n))其中，z是复变量，n为离散时间点。

2.Z变换的性质：Z变换具有许多重要的性质，其中一些性质与连续时间傅里叶变换类似，另一些则是离散时间系统的特有性质。

（1）线性性质：如果x1[n]和x2[n]是离散时间信号，a和b是常数，则有：Z{a*x1[n]+b*x2[n]}=a*X1(z)+b*X2(z)（2）平移性质：如果x[n]的Z变换是X(z)，那么x[n-m]的Z变换是z^(-m)*X(z)。

这意味着在离散时间域上的平移，在Z变换域上相当于乘以z的负幂次。

（3）初值定理和终值定理：如果x[n]的Z变换是X(z)，则有：x[0] = lim(z->∞) X(z)x[-1] = lim(z->0) X(z)（4）共轭对称性：如果x[n]的Z变换是X(z)，那么x*[n]（x[n]的共轭）的Z变换是X*(z)（X(z)的共轭）。

（5）频率抽样定理：如果x(t)是带限信号，那么它的频谱可以通过对x[n]进行离散化来获得，即X(jω)=X(e^(jωT))，其中T是采样间隔。

3.离散时间系统的分析：利用Z变换，可以对离散时间系统进行分析和设计。

通常，我们可以将离散时间系统看作是一个线性差分方程，通过对该差分方程进行Z变换，可以得到系统的传输函数H(z)。

离散时间系统的输入输出关系可以表示为：Y(z)=H(z)*X(z)其中，Y(z)为输出信号，X(z)为输入信号，H(z)为系统的传输函数。

通过分析传输函数H(z)，我们可以确定系统的稳定性、频率响应、相位特性等。

离散时间信号及其Z变换离散时间信号是指在离散时间点上取值的信号。

它可以用一个数列来表示，其中每个数代表了在相应时间点上的信号取值。

离散时间信号在数字信号处理中起着重要的作用，因为它们可以通过数字系统来表示和处理。

离散时间信号的定义可以表示为x(n)，其中n是离散时间点的索引。

离散时间信号可以是有限长度的，也可以是无限长度的。

有限长度的离散时间信号可以表示为x(n)，其中n取值范围在0到N-1之间，N为信号的长度。

而无限长度的离散时间信号可以表示为x(n)，其中n取遍整个整数集。

离散时间信号的Z变换是一种重要的信号变换方法，它将离散时间信号转换为复变量的函数。

Z变换是一种在数字信号处理中常用的工具，它将离散时间信号从时域转换到复频域，从而可以进行频谱分析和系统设计等操作。

离散时间信号x(n)的Z变换可以表示为X(z)，其中z为复变量。

Z变换的定义可以表示为：X(z) = Σ(x(n) * z^(-n))其中Σ表示求和符号，x(n)表示离散时间信号的取值，z^(-n)表示z的负幂次方。

Z变换的性质和连续时间信号的拉普拉斯变换类似，具有线性性、平移性、卷积性、频率抽样等性质。

Z变换将离散时间信号映射到复平面上的点，其中每个点对应离散时间信号在不同频率上的幅度和相位信息。

Z变换在信号处理中有广泛的应用。

它可以用于系统的频域分析，比如计算系统的频率响应、幅频特性和相频特性等。

Z变换还可以用于信号的滤波和等级控制，用于设计数字滤波器和控制器，从而实现对信号的调制和解调。

此外，Z变换还可以用于信号的压缩和编码，用于提取信号中的相关特征和压缩信号的数据量。

总而言之，离散时间信号及其Z变换是数字信号处理中的重要概念和工具。

离散时间信号可以用一个数列来表示，在离散时间点上取值。

而Z变换则将离散时间信号从时域转换到复频域，从而实现对信号的频谱分析和系统设计等操作。

离散时间信号及其Z变换的应用广泛，包括系统分析、信号滤波、信号压缩等领域。

第8章Z变换及其离散时间系统的Z域分析第8章Z变换及其离散时间系统的Z域分析学习⽬标了解z变换与拉⽒变换之间的联系掌握不同序列收敛域的特点熟练掌握基本信号的z变换及其基本性质熟练利⽤基本信号的z变换和基本性质求解信号的变换式熟练掌握求逆变换的部分分式展开法、长除法掌握周期信号的z变换及其逆变换的求解⽅法理解并掌握系统函数的概念及其4种求解⽅法掌握利⽤系统函数零极点分析系统的稳定性掌握系统函数与系统框图之间的对应关系重点定义式的透彻理解基本性质的灵活应⽤周期序列的z变换由系统函数零极点分析系统特性系统函数、差分⽅程、冲激响应及系统框图之间的内在联系难点周期序列的z变换由系统函数零极点分析系统特性H z画出系统的仿真框图和信号流图根据()8.1 Z 变换的定义8.1.1 Z 变换的基本定义1. Z 变换的定义对于给定的离散时间信号，Z 变换定义：()nn F z f n z ∞-=-∞=∑（）简记为：[]()[()]Z+-+-++++（）（）（）（）（）当0n <时，它是 z 的正幂级数；⽽当0n >时，它是 z 的负幂级数。

牢记这个特征，对今后的学习是很有帮助的。

对⼀些简单的序列，我们可以利⽤这个特征直接写出其变换式。

例题：()2(3)3(2)4(1)3()2(2)f n n n n n n δδδδδ=+++++++- 则该序列的Z 变换式为322()[()]()23432nn F z Z f n f n z z z z z ∞-=-∞-===++++∑由此也可以看到， Z 变换是由各个样点序列值的Z 变换之和组成，每个样点的序列值都对应⼀个 Z 变换。

如果()f n 是右边序列，⼜称为因果序列。

则：单边Z 变换：0()()nn F z f n z∞-==∑，简记为：()()Zf n F z ←?→Z 变换和拉普拉斯变换之间的关系，可以利⽤采样信号拉普拉斯变换说明如下： ()()()()()s n n f nT f t t nT f nT t nT δδ+∞+∞=-∞=-∞=-=-∑∑()()snTs n F s fnT e +∞-=-∞=∑ 令sTz e =，T=1,则()()ns n F z f n z=∑定义表明：Z 变换()F z 是关于复变量z 的幂级数。

一.实验目的1．学会使用MATLAB 表示信号的方法并绘制信号波形 2．掌握使用MATLAB 进行信号基本运算的指令二.实验内容1． 求出下列离散序列的Z 变换① 1122()()cos()()k k f k k πε= ② 223()(1)()()k f k k k k ε=- ③ 3()()(5)f k k k εε=-- ④[]4()(1)()(5)f k k k k k εε=---2．已知下列单边离散序列的z 变换表达式，求其对应的原离散序列。

①2121()2z z F z z z ++=+- ②22341111()1F z z z z z =++++③2342(36)()z z F z z++= ④ 24(1)()(1)(2)(3)z z z F z z z z ++=+-+ 3. 已知离散系统的系统函数H (z)如下，请绘出系统的幅频和相频特性曲线，并说明系统的作用① 122344()()()z H z z z +=++ ② 221()0.81z H z z -=+ 4. 已知描述离散系统的差分方程为：() 1.2(1)0.35(2)()0.25(1)y k y k y k f k f k --+-=+-请绘出系统的幅频和相频特性曲线，并说明系统的作用。

三.程序及仿真分析2（1）syms k zFz=(z^2+z+1)/(z^2+z-2); %定义Z变换表达式fk=iztrans(Fz,k) %求反Z变换fk =-1/2*charfcn[0](k)+1/2*(-2)^k+1(2)syms k zFz=1+1/z+1/z^2+1/z^3+1/z^4; %定义Z变换表达式fk=iztrans(Fz,k) %求反Z变换fk =charfcn[2](k)+charfcn[1](k)+charfcn[0](k)+charfcn[3](k)+charfcn[4](k)（3）syms k zFz=(2*(z^2+3*z+6))/(z^4); %定义Z变换表达式fk=iztrans(Fz,k) %求反Z变换fk =12*charfcn[4](k)+6*charfcn[3](k)+2*charfcn[2](k)（4）syms k zFz=(z*(z^2+z+1))/((z+1)*(z-2)*(z+3)); %定义Z变换表达式fk=iztrans(Fz,k) %求反Z变换fk =-1/6*(-1)^k+7/15*2^k+7/10*(-3)^k3.(1)A=[1 7/6 1/3];B=[4 0 4];[H,w]=freqz(B,A,200,'whole'); %求出对应范围内200个频率点的频率响%应样值HF=abs(H); %求出幅频特性值HX=angle(H); %求出相频特性值subplot(2,1,1);plot(w,HF) %画出幅频特性曲线title('幅频特性曲线')subplot(2,1,2);plot(w,HX) %画出相频特性曲线title('相频特性曲线')(2) A=[1 0 0.81];B=[1 0 -1];[H,w]=freqz(B,A,200,'whole'); %求出对应范围内200个频率点的频率响%应样值HF=abs(H); %求出幅频特性值HX=angle(H); %求出相频特性值subplot(2,1,1);plot(w,HF) %画出幅频特性曲线title('幅频特性曲线')subplot(2,1,2);plot(w,HX) %画出相频特性曲线title('相频特性曲线'4.A=[1 -1.2 0.35];B=[1 0.25 0];[H,w]=freqz(B,A,200,'whole'); %求出对应范围内200个频率点的频率响%应样值HF=abs(H); %求出幅频特性值HX=angle(H); %求出相频特性值subplot(2,1,1);plot(w,HF) %画出幅频特性曲线title('幅频特性曲线')subplot(2,1,2);plot(w,HX) %画出相频特性曲线title('相频特性曲线')四.实验总结。

实验一基于MATLAB语言的线性离散系统的Z变换分析法一、实验目的1. 学习并掌握 Matlab 语言离散时间系统模型建立方法；2．学习离散传递函数的留数分析与编程实现的方法；3．学习并掌握脉冲和阶跃响应的编程方法；4．理解与分析离散传递函数不同极点的时间响应特点。

二、实验工具1. MATLAB 软件（6.5 以上版本）；2. 每人计算机一台。

三、实验内容1. 在Matlab语言平台上，通过给定的离散时间系统差分方程，理解课程中Z变换定义，掌握信号与线性系统模型之间Z传递函数的几种形式表示方法；2. 学习语言编程中的Z变换传递函数如何计算与显示相应的离散点序列的操作与实现的方法，深刻理解课程中Z变换的逆变换；3. 通过编程，掌握传递函数的极点与留数的计算方法，加深理解G（z）/z 的分式方法实现过程；4. 通过系统的脉冲响应编程实现，理解输出响应的离散点序列的本质，即逆变换的实现过程；5. 通过编程分析，理解系统的Z传递函数等于单位脉冲响应的Z变换，并完成响应的脉冲离散序列点的计算；6. 通过程序设计，理解课程中脉冲传递函数极点对系统动态行为的影响，如单独极点、复极点对响应的影响。

四、实验步骤1.创建系统How to create digital system g Four examples are as follows:numg=[0.1 0.03 -0.07];deng=[1 -2.7 2.42 -0.72];g=tf(numg,deng,-1)get(g);[nn dd]=tfdata(g,'v')[zz,pp,kk]=zpkdata(g,'v')Unite circle region with distrbuting zeros points and poles points hold onpzmap(g), hold offaxis equal运行结果：2.转换为零极点标准形式Convert from tf(z-function) to zpk(z-function) Part C exercise form gg=zpk(g)[zz,pp,kk tts]=zpkdata(gg,'v')[z,p k,ts]=zpkdata(g,'v')运行结果：3.四个例子Four examples are as follows:Part A exerciseeg1mun=[1.25 -1.25,0.30];eg1den=[1 -1.05 0.80 -0.10];eg1=tf(eg1mun,eg1den,-1);eg1zpk=zpk(eg1);[zz1,pp1,kk1,tts1]=zpkdata(eg1zpk,'v');Part B exerciseeg2mun=[0.84 -0.062 -0.156 0.058];eg2den=[1 -1.03 0.22 0.094 0.05];eg2=tf(eg2mun,eg2den,-1);eg2zpk=zpk(eg2);[zz2,pp2,kk2,tts2]=zpkdata(eg2zpk,'v');Part C exercisezz3=[-0.2 0.4];pp3=[0.6 0.5+0.75i 0.5-0.75i 0.3];kk3=150;tts3=-1;eg3zpk=zpk(zz3,pp3,kk3,tts3);eg3=tf(eg3zpk);Part D exercisezz4=[-0.3 0.4+0.2i 0.4-0.2i];pp4=[-0.6 -0.3,0.5 0.6];kk4=5;tts4=-1;eg4zpk=zpk(zz4,pp4,kk4,tts4);eg4=tf(eg4zpk);4.留数法Residue method and impluse response numg=[2 -2.2 0.65];deng=[1 -0.6728 0.0463 0.4860]; [rGoz, pGoz,other]=residue(numg,[deng 0]) [mag_pGoz,theta_pGoz] =xy2p(pGoz)[mag-rGoz,theta-rGoz]=xy2p(rGoz)G=tf(numg,deng,-1)impulse(G)[y,k]=impulse(G);stem(k,y,'filled');impulse(G)运行结果：5.复杂极点响应When transfer function is G(Z) with complex ,t=t*ts;pole of z=e^(+-j*30*pi/3) and z=-0.5,as well as its gain value is unit step signal,its collecting cycle is 0.5 second,how to analyze its response.gcfts=0.3;num=[1 0.5];den=conv([1 -exp(i*pi/3)],[1 -exp(-i*pi/3)]);g1=tf(num,den,ts)[y,k]=impulse(g1,20);stem(k,y,'filled'),grid运行结果：6.重极点响应How to analyze response with repeating poles dtime=[0:90];y(k+2)-1.8y(k+1)+0.81y(k)=3u(k+1)-1.2u(k) yi=impulse(gstep,dtime)gcfnum=[3 -1.2];den=[1 -1.8 0.81];[rGoz, pGoz,other]=residue(num,[den 0])t=0:60;y=rGoz(2,1).*(t.*(pGoz(2,1).^(t-1)))+rGoz(1,1).*(pGoz(1,1).^(t)) y1=zeros(1,61);y1(1,1)=rGoz(3,1);y=y+y1;t=ts*t;stem(t,y,'filled'),gridSpecial example about difference real pole tosystem response[rGoz,pGoz,other]=residue(num,[den,0])num1=[rGoz(1) 0];den1=[1 -pGoz(1)]gg1=tf(num1,den1,ts)[y,t]=impulse(gg1,50)stem(t,y,'filled'),grid运行结果：7.阶跃响应numg=[2 -2.2 0.56];deng=[1 -0.6728 0.0463 0.4860];g=tf(numg,deng,1);numgstep=[numg 0];dengstep=conv(deng,[1 -1]);gstep=tf(numgstep,dengstep,1)dtime=[0:90];yi=impulse(gstep,dtime)subplot(2,1,1)stem(dtime,yi,'filled')ys=step(g,dtime);subplot(2,1,2)stem(dtime,ys,'filled')dcgain(g)ys_ss=ys(end)ys_ss=ys(max(dtime))运行结果：Example 1: Analysis of subsection input function subplot(1,1,1)num=[2 -2.2 0.56];den=[1 -0.6728 0.0463 0.4860];ts=0.2;g=tf(num,den,ts);dtime=[0:ts:8]';u=2.0*ones(size(dtime));ii=find(dtime>=2.0); u(ii)=0.5;y=lsim(g,u,dtime);stem(dtime,y,'filled'),gridhold onplot(dtime,u,'o')hold offtext(2.3,-1.8,'output')text(1.6,2.3,'input')运行结果：五、实验思考1、根据实验结果，分析离散传递函数不同极点的时间响应特点。

南昌大学实验报告(信号与系统)学生姓名： 学号 专业班级：实验类型：□ 验证 □ 综合 □ 设计 □ 创新 实验日期： 2012、5、24 实验成绩：MATLAB 基础上机训练一八一、实验项目名称: z 变换及离散时间系统的Z 域分析二、实验目的：（1）掌握利用MA TLAB 绘制系统零极点图的方法 （2）掌握离散时间系统的零极点分析方法（3）掌握用MATALB 实现离散系统频率特性分析的方法 （4）掌握逆Z 变换概念及MA TLAB 实现方法三、实验原理1）离散系统零极点线性时不变离散系统可用线性常系数差分方程描述，即()()N Miji j a y n i b x n j ==-=-∑∑ （8-1）其中()y k 为系统的输出序列，()x k 为输入序列。

将式（8-1）两边进行Z 变换的00()()()()()Mjjj Nii i b zY z B z H z X z A z a z-=-====∑∑ （8-2） 将式（8-2）因式分解后有：11()()()Mjj Nii z q H z Cz p ==-=-∏∏ （8-3）其中C 为常数，(1,2,,)j q j M = 为()H z 的M 个零点，(1,2,,)i p i N = 为()H z 的N 个极点。

系统函数()H z 的零极点分布完全决定了系统的特性，若某系统函数的零极点已知，则系统函数便可确定下来。

因此，系统函数的零极点分布对离散系统特性的分析具有非常重要意义。

通过对系统函数零极点的分析，可以分析离散系统以下几个方面的特性：● 系统单位样值响应()h n 的时域特性； ● 离散系统的稳定性； ● 离散系统的频率特性；2）离散系统零极点图及零极点分析1．零极点图的绘制设离散系统的系统函数为()()()B z H z A z =则系统的零极点可用MA TLAB 的多项式求根函数roots()来实现，调用格式为：p=roots(A)其中A 为待根求多项式的系数构成的行矩阵，返回向量p 则是包含多项式所有根的列向量。

实验三 z 变换及离散时间LTI 系统的z 域分析一． 实验目的● 学会运用MATLAB 求离散时间信号的z 变换和z 反变换； ● 学会运用MATLAB 分析离散时间系统的系统函数的零极点；● 学会运用MATLAB 分析系统函数的零极点分布与其时域特性的关系； ●学会运用MATLAB 进行离散时间系统的频率特性分析。

二．实验原理及实例分析 1. z 正反变换序列()n x 的z 变换定义为()()[]()∑∞-∞=-==n nzn x n x z X Z （3-1）其中，符号Z 表示取z 变换，z 是复变量。

相应地，单边z 变换定义为()()[]()∑∞=-==0n n z n x n x z X Z （3-2）MATLAB 符号数学工具箱提供了计算离散时间信号单边z 变换的函数ztrans 和z 反变换函数iztrans ，其语句格式分别为Z=ztrans(x) x=iztrans(z)上式中的x 和Z 分别为时域表达式和z 域表达式的符号表示，可通过sym 函数来定义。

注意：符号变量和符号表达式在使用前必须说明；matlab 提供了两个建立符号变量的函数：sym 和syms ，两个函数的用法不同 （1）sym 函数用来建立单个符号变量，调用格式： 符号变量名=sym('符号字符串')该函数可以建立一个符号量，符号字符串也可以是常量、变量、函数或表达式。

>>f1=sym(‘a x^2+b x+c ’) %创建符号变量f1和一个符号表达式（2）函数sym 一次只能定义一个符号变量，而syms 函数一次可以定义多个符号变量，调用格式为：syms 符号变量名1 符号变量名2 … 符号变量名n用这种格式定义符号变量时不要在变量名上加字符串分界符(')，变量间用空格而不要用逗号分隔。

>> syms a b c x（3）MATLAB 提供的对符号表达式化简的函数有： simplify(s)【实例3-1】 试用ztrans 函数求下列函数的z 变换。