ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
19
Выходной сигнал фильтра, конечно, также будет определяться линей-
ной комбинацией этих же сигналов:
( )
n
K
m
m
nmn
xbqay
0
1
,0
+=
å
=
.
(3.1а)
В n-ный момент времени состояние фильтра полностью определяется
набором параметров
(
)
(
)
K
nn
qq ...,,
1
, то есть вектором в K-мерном пространстве.
По этой причине разбираемый метод анализа цифровых фильтров с сосредо-
точенными параметрами обычно называется методом пространства со-
стояний.
Выполним z-преобразование выражений (3.1) и (3.1а):
(3.2)
( )
( )
( )
( ) ( )
( )
( )
( ) ( )
.
;,...,1,
0
1
,0
1
1
1
,
zbzaz
Nkzzbzzaz
K
m
m
m
k
K
m
m
mk
k
XQY
XQQ
+=
=+=
å
å
=
-
=
-
(3.2а)
Полученное выражение (3.2) можно рассматривать как систему линей-
ных уравнений относительно неизвестных
(
)
(
)
z
k
Q :
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
( )
( )
( ) ( ) ( )
( ) ( )
( )
( ) ( )
( ) ( ) ( )
( )
( )
ï
ï
ï
î
ï
ï
ï
í
ì
-=-++++
-=++-++
-=+++-+
-=++++-
-----
-----
-----
-----
XQQQQ
XQQQQ
XQQQQ
XQQQQ
11
,
31
3,
21
2,
11
1,
1
3
1
,3
31
3,3
21
2,3
11
1,3
1
2
1
,2
31
3,2
21
2,2
11
1,2
1
1
1
,1
31
3,1
21
2,1
11
1,1
1...
.................................
...1
...1
...1
zbzazazaza
zbzazazaza
zbzazazaza
zbzazazaza
K
K
KKKKK
K
K
K
K
K
K
.
(3.3)
Определитель системы (3.3) является полиномом степени не меньше K
аргумента
1-
z
:
(
)
1
0
-
zP , а ее общее решение имеет вид:
( )
( )
(
)
( )
( )
Kkz
zP
zP
z
k
k
...,,1,
1
0
1
==
-
-
XQ
,
(3.4)
где
(
)
1-
zP
k
– также полином аргумента
1-
z
степени не меньше K. Полученное
решение (3.4) позволяет выписать парциальные передаточные характери-
стики фильтра:
( )
( )
(
)
(
)
( )
(
)
( )
Kk
zP
zP
z
z
z
k
k
k
...,,1,
1
0
1
===
-
-
X
Q
H
,
(3.5)
и найти z-преобразование выходного сигнала фильтра (используя соотноше-
ние (3.2а)):
( )
( )
( ) ( )
(
)
( )
( ) ( )
( )
( )
( ) ( )
( )
( )
( )
,
1
0
1
1
00
1
1
,0
1
0
0
1
1
0
1
,00
1
,0
-
-
-
=
-
-
=
-
-
=
=
÷
÷
ø
ö
ç
ç
è
æ
+=
=+=+=
å
åå
zP
zP
zzPbzPa
zP
z
zbz
zP
zP
azbzaz
Y
K
m
km
K
m
k
m
K
m
m
m
X
X
XXXQY
Выходной сигнал фильтра, конечно, также будет определяться линей-
ной комбинацией этих же сигналов:
K
yn = å a0, m qn(m ) + b0 xn . (3.1а)
m =1
В n-ный момент времени состояние фильтра полностью определяется
набором параметров qn(1) , ..., qn(K ) , то есть вектором в K-мерном пространстве.
По этой причине разбираемый метод анализа цифровых фильтров с сосредо-
точенными параметрами обычно называется методом пространства со-
стояний.
Выполним z-преобразование выражений (3.1) и (3.1а):
K
Q (k ) ( z ) = å ak , m z -1Q (m ) (z ) + bk z -1 X ( z ), k = 1,..., N ; (3.2)
m =1
K
Y (z ) = å a0, mQ (m ) ( z ) + b0 X ( z ). (3.2а)
m =1
Полученное выражение (3.2) можно рассматривать как систему линей-
ных уравнений относительно неизвестных Q (k ) ( z ) :
( )
ì a1,1 z -1 - 1 Q (1) + a1, 2 z -1Q (2 ) + a1,3 z -1Q (3) + ... + a1, K z -1Q ( K ) = -b1z -1 X
ï -1 (1)
( -1 (2 )
) -1 ( 3)
ïa2,1 z Q + a2,2 z - 1 Q + a2,3 z Q + ... + a2, K z Q
-1 ( K )
= -b2 z -1 X
ï -1 (1) -1 ( 2 )
(
-1 (3 )
í a3,1 z Q + a3, 2 z Q + a3,3 z - 1 Q + ... + a3, K z Q ) -1 ( K )
= -b3 z -1 X . (3.3)
ï ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
ï -1 (1) - 1 (2 ) -1 ( 3) -1
ïî a K ,1z Q + a K ,2 z Q + aK ,3 z Q + ... + a K , K z - 1 Q = -bK z 1 X ( (K )
) -
Определитель системы (3.3) является полиномом степени не меньше K
( )
аргумента z -1 : P0 z -1 , а ее общее решение имеет вид:
(k )
(z ) =
( )
Pk z -1
X ( z ), k = 1, ..., K ,
Q (3.4)
P (z )
0
-1
( )
где Pk z – также полином аргумента z -1 степени не меньше K. Полученное
-1
решение (3.4) позволяет выписать парциальные передаточные характери-
стики фильтра:
H (z ) =
(k ) Q (k ) (z ) Pk z
=
-1
, k = 1, ..., K ,
( )
(3.5)
X (z ) P0 z -1
( )
и найти z-преобразование выходного сигнала фильтра (используя соотноше-
ние (3.2а)):
K
(m )
K
Y (z ) = å a0, mQ ( z ) + b0 X ( z ) = å a0, m
Pk z -1 ( )
X ( z ) + b0 X (z ) =
m =1 m =1 P0 z -1 ( )
X (z ) æ K P (z ) -1
P (z ) + b P (z )÷÷ = X ( z )
ö
ç å a0, m -1 -1 Y
= ,
P0 z ( )
-1 ç
è m =1
k
ø
0 0
P (z ) 0
-1
19
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- …
- следующая ›
- последняя »
