簡述離散時間序列的z變換 DTFT DFT三者之間的關係

2021-03-27 18:00:05 字數 4151 閱讀 1815

1樓:匿名使用者

dtft是離散時間傅利葉變換,針對的是連續的訊號和頻譜。

dft是離散傅利葉變換,針對的是離散的訊號和頻譜。

dft是dtft變化而來,其實就是將連續時間t變成了nt. 為什麼要這樣做呢,因為計算機是在數字環境下工作的,它不可能看見或者處理現實中連續的訊號,只能夠進行離散計算,在真實性上盡可能地逼近連續訊號。所以dft是為了我們能夠去用工具分析訊號而創造出來的,通常我們直接用dtft的機會很少。

dft和dtft都是頻域上的分析,至於z變換,是在時域上的分析,我們習慣叫z域。z變換主要的作用是通過分析訊號或者脈衝響應的零點和極點,來得知其穩定性和時域上的特性。

對訊號處理來首,時域和頻域上的分析和處理都是必須的。

2樓:韓得雄

這裡的回答非常好。 的確只有更深刻去思考 我們訊號處理中所使用的變換的關係才能得出一番結論。 純理論上的z變換,dtft是一種分析的數學方法,或者說,dtft是時域取樣值的頻域變換,這時的頻域仍然是連續的;而我們所在的客觀世界,存在的資訊都是物理連續的,可是你要觀察它,只有對它取樣,為什麼要取樣呢?

因為取樣會把它儲存下來,可以便於觀察(假使咱們的實際物理電路,它上面的電訊號也是隨時變化的,稍縱即逝),因此,為了能夠把它們停留下來**,就要取樣,並且儲存在儀器的暫存器裡,這樣就能顯示出來;而很多情況,要分析頻譜,因此,當把觀察的時域訊號模擬到觀察頻域訊號時,就想到能不能讓頻域也離散抽樣,這樣,不也就可以像觀察頻域的一些抽樣值來觀察頻譜了嗎?因此,就得到了dft,即對週期內(0,2*pi)的頻域取樣變換。

工程上應用來說,分析設計或者說理論上吧,就著重在z變換和dtft,分析相關的譜域特性,穩定性能等等;但是,通過儀器來**,或者說一些處理軟體來看它們的頻譜等等,實際看的都是離散的頻譜,也就說進行了 dft,而dft和dtft是乙個抽樣並且外加 幅度線性變化(壓縮 或者擴張)的關係,形狀完全一樣,所以,可以用dft來代替dtft來分析觀察(注意不能等效,只是它們是一種線性的關係)。

離散傅利葉變換dft和離散時間傅利葉變換dtft的區別

3樓:阿樓愛吃肉

一、兩者的實質不同:

1、離散傅利葉變換dft的實質:離散時間傅利葉變換。

2、離散時間傅利葉變換dtft的實質:序列的傅利葉變換。

二、兩者的結果不同:

1、離散傅利葉變換dft的結果:傅利葉分析方法是訊號分析的最基本方法,傅利葉變換是傅利葉分析的核心,通過它把訊號從時間域變換到頻率域,進而研究訊號的頻譜結構和變化規律。

2、離散時間傅利葉變換dtft的結果:原訊號如果是非週期函式,dtft變換後是連續函式;原訊號如果是週期函式,dtft變換後是離散函式。

三、兩者的週期不同:

1、離散傅利葉變換dft的週期:

(1)從序列dft與序列ft之間的關係考慮x(k)是對頻譜x(ejω)在[0,2π]上的n點等間隔取樣,當不限定k的取值範圍在[0,n-1]時,那麼k的取值就在[0,2π]以外,從而形成了對頻譜x(ejω)的等間隔取樣。由於x(ejω)是週期的,這種取樣就必然形成乙個週期序列。

(2)從dft與dfs之間的關係考慮。x(k)= ∑n=x(n) wnexp^nk,當不限定n時,具有週期性。

(3)從wn來考慮,當不限定n時,具有週期性。

2、離散時間傅利葉變換dtft的週期:

將以離散時間訊號x(n)變換到連續的頻域,值得注意的是這一頻譜是週期的,且週期為2π。

4樓:載福堂

離散時間傅利葉變換有時也稱為序列傅利葉變換。離散時間傅利葉變換實質上就是單位圓上的(雙邊)z變換。當時域訊號為連續訊號時,用連續時間傅利葉變換;為離散訊號時,用離散時間傅利葉變換。

離散時間傅利葉變換(dtft,discrete time fourier transform)使我們能夠在頻域(數字頻域)分析離散時間訊號的頻譜和離散系統的頻響特性。但還存在兩個實際問題。

1. 數字頻率 是乙個模擬量,為了便於今後用數字的方法進行分析和處理,僅僅在時域將時間變數t離散化還不夠,還必須在頻域將數字頻率離散化。

2. 實際的序列大多為無限長的,為了分析和處理的方便,必須把無限長序列截斷或分段,化作有限長序列來處理。

dtft是對任意序列的傅利葉分析,它的頻譜是乙個連續函式;而dft是把有限長序列作為週期序列的乙個週期,對有限長序列的傅利葉分析,dft的特點是無論在時域還是頻域都是有限長序列。

dft提供了使用計算機來分析訊號和系統的一種方法,尤其是dft的快速演算法fft,在許多科學技術領域中得到了廣泛的應用,並推動了數字訊號處理技術的迅速發展。

dft與傅利葉變換和z變換的關係 ?求大神解答

5樓:dadi_汏哋

dft是傅里

葉變換的離散形式,也即將x(t)進行傅利葉變換後進行離散取樣得的函式x[jw]

傅利葉變換僅僅是對其進行e^(jwt)的變換操作,而拉普拉斯變換則是對e^(st)的操作,兩者不同在於傅利葉變換是拉普拉斯變換的特殊情況,是對純虛數變換的情況;(引入拉普拉斯變換說明下面的z變換)

z變換是離散時間傅利葉變換(dtft)的一種拓展形式,dtft也即將x(t)先進行離散取樣處理得x[n],對x[n]進行傅利葉變換,z變換和拉普拉斯變換類似,是dtft的一般情況,對其進行re^(jwn)的複數變換操作

闡述訊號與系統中三大變換(即傅利葉變換、拉普拉斯變換、z變換)的關係! 請高手解答 !!

6樓:月似當時

拉普拉斯變換是傅利葉變換的擴充套件,傅利葉變換是拉普拉斯變換的特例,z變換是離散的傅利葉變換在復平面上的擴充套件。

傅利葉變換是最基本得變換,由傅利葉級數推導出。傅利葉級數只適用於週期訊號,把非週期訊號看成週期t趨於無窮的週期訊號,就推導出傅利葉變換,能很好的處理非週期訊號的頻譜。但是傅利葉變換的弱點是必須原訊號必須絕對可積,因此適用範圍不廣。

拉普拉斯變換是傅利葉變換的推廣,傅利葉變換不適用於指數級增長的函式,而拉氏變換相當於是帶有乙個指數收斂因子的傅利葉變換,把頻域推廣到復頻域,能分析的訊號更廣。然而缺點是從拉普拉斯變換的式子中,只能看到變數s,沒有頻率f的概念。

如果說拉普拉斯變換專門分析模擬訊號,那z變換就是專門分析數碼訊號,z變換可以把離散卷積變成多項式乘法,對離散數字系統能發揮很好的作用。

z變換看系統頻率響應,就是令z在復頻域的單位圓上跑一圈,即z=e^(j2πf),即可得到頻率響應。由於傅利葉變換的特性「時域離散,則頻域週期」,因此離散訊號的頻譜必定是週期的,就是以這個單位圓為週期,z在單位圓上不停的繞圈,就是週期重複。

擴充套件資料

某些情形下乙個實變數函式在實數域中進行一些運算並不容易,但若將實變數函式作拉普拉斯變換,並在複數域中作各種運算,再將運算結果作拉普拉斯反變換來求得實數域中的相應結果,

在經典控制理論中,對控制系統的分析和綜合,都是建立在拉普拉斯變換的基礎上的。引入拉普拉斯變換的乙個主要優點,是可採用傳遞函式代替常係數微分方程來描述系統的特性。

這就為採用直觀和簡便的**方法來確定控制系統的整個特性、分析控制系統的運動過程,以及提供控制系統調整的可能性。

7樓:匿名使用者

先說一下三個

變換的定義,寫一下公式(包括逆變換)

然後說關係:

傅利葉變換是最基本得變換,由傅利葉級數推導出。傅利葉級數只適用於週期訊號,把非週期訊號看成週期t趨於無窮的週期訊號,就推導出傅利葉變換,能很好的處理非週期訊號的頻譜。但是傅利葉變換的弱點是必須原訊號必須絕對可積,因此適用範圍不廣。

拉普拉斯變換是傅利葉變換的推廣,傅利葉變換不適用於指數級增長的函式,而拉氏變換相當於是帶有乙個指數收斂因子的傅利葉變換,把頻域推廣到復頻域,能分析的訊號更廣。然而缺點是從拉普拉斯變換的式子中,只能看到變數s,沒有頻率f的概念,要看幅頻響應和相頻響應,還得令s=j2πf

z變換的本質是離散時間傅利葉變換(dtft),如果說拉普拉斯變換專門分析模擬訊號,那z變換就是專門分析數碼訊號,z變換可以把離散卷積變成多項式乘法,對離散數字系統能發揮很好的作用。z變換看系統頻率響應,就是令z在復頻域的單位圓上跑一圈,即z=e^(j2πf),即可得到頻率響應。由於傅利葉變換的特性「時域離散,則頻域週期」,因此離散訊號的頻譜必定是週期的,就是以這個單位圓為週期,z在單位圓上不停的繞圈,就是週期重複。

單位圓0°位置是實際頻率0hz,單位圓180度的實際頻率就是取樣頻率的一般,fs/2.

考試題目看分數多少,壓軸大題的話,就多寫點,自己再細化一下,我上面也只是點到為止,但內容基本上就是這些。

時間序列可以用解釋變數的滯後期作為工具變數嗎

英文術語 instrumental variable在模型估計過程中被作為工具使用,以替代模型中與誤差項相關的隨機解釋變數的變數,稱為工具變數。作為工具變數 必須滿足下述四個條件 1 與所替的隨機解釋變數高度相關 2 與隨機誤差項不相關 計算機程式語言的程式設計軟體需要什麼語言?程式語言一共有多少種...

簡述性比對生物種群的意義,生物序列比對的研究意義是什麼?

合理的性比對生物種群的 優化,繁衍,和高等生物的生活生活質量都是必須的 生物序列比對的研究意義是什麼?生物資訊學的研究重點主要體現在基因組學和蛋白質學兩方面,具體地說就是從核酸和蛋白質序列出發,分析序列中表達結構和功能的生物資訊。生物資訊學的基本任務是對各種生物分析序列進行分析,也就是研究新的計算機...

如何理解時間序列分析中的自相關函式

在自相關圖中,自相關係數始終控制在兩倍標準差範圍內,並且在零軸附近波動,這是純隨機性非常強的平穩時間序列。有單調趨勢的一般為非平穩系列,有正弦波動規律或者週期變化規律的也是非平穩系列平穩性你也可以用時序圖來檢驗 應該是時間序列值,按時間間隔錯位相乘,相加,取平均。超出時間序列範圍的用0值運算。在ma...