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无限脉冲响应(IIR)滤波器:从逆z变换到二阶滤波器的全面解析

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发布时间: 2025-08-20 02:33:09 阅读量: 2 订阅数: 11
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数字信号处理入门:理论与实践

# 无限脉冲响应(IIR)滤波器:从逆z变换到二阶滤波器的全面解析 ## 1. 逆z变换及其应用 ### 1.1 一阶系统阶跃响应回顾 对于系统函数为 \(H(z) = \frac{b_0 + b_1z^{-1}}{1 - a_1z^{-1}}\) 的一阶系统,求其对输入 \(x[n]\) 的输出 \(y[n]\) 可采用z变换方法,步骤如下: 1. 确定输入信号 \(x[n]\) 的z变换 \(X(z)\)。 2. 将 \(X(z)\) 与 \(H(z)\) 相乘得到 \(Y(z)\)。 3. 确定 \(Y(z)\) 的逆z变换得到输出 \(y[n]\)。 当输入 \(x[n] = u[n]\) 时,其z变换 \(X(z) = \frac{1}{1 - z^{-1}}\),则 \(Y(z) = \frac{b_0 + b_1z^{-1}}{(1 - a_1z^{-1})(1 - z^{-1})}\)。由于 \(Y(z)\) 与常见z变换对表中的形式不同,需进行部分分式展开: \(Y(z) = \frac{A}{1 - a_1z^{-1}} + \frac{B}{1 - z^{-1}}\) 通过在极点处求值可确定 \(A\) 和 \(B\): \(A = Y(z)(1 - a_1z^{-1})\big|_{z = a_1} = \frac{b_0 + b_1a_1^{-1}}{1 - a_1^{-1}}\) \(B = Y(z)(1 - z^{-1})\big|_{z = 1} = \frac{b_0 + b_1}{1 - a_1}\) 最终得到 \(y[n] = \left(\frac{b_0 + b_1a_1^{-1}}{1 - a_1^{-1}}\right)a_1^n u[n] + \left(\frac{b_0 + b_1}{1 - a_1}\right)u[n]\)。 ### 1.2 逆z变换的一般步骤 对于分母次数为 \(N\)、分子次数为 \(M\)(\(M < N\))的有理z变换 \(X(z)\),求其对应序列 \(x[n]\) 的步骤如下: 1. 对 \(X(z)\) 的分母多项式进行因式分解,将极点因子表示为 \((1 - p_kz^{-1})\),其中 \(k = 1, 2, \cdots, N\)。 2. 对 \(X(z)\) 进行部分分式展开,得到 \(X(z) = \sum_{k = 1}^{N} \frac{A_k}{1 - p_kz^{-1}}\),其中 \(A_k = X(z)(1 - p_kz^{-1})\big|_{z = p_k}\)。 3. 写出逆变换 \(x[n] = \sum_{k = 1}^{N} A_k(p_k)^n u[n]\)。 ### 1.3 示例分析 - **示例1:逆z变换** 已知 \(X(z) = \frac{1 - 2.1z^{-1}}{1 - 0.3z^{-1} - 0.4z^{-2}} = \frac{1 - 2.1z^{-1}}{(1 + 0.5z^{-1})(1 - 0.8z^{-1})}\),经部分分式展开得 \(X(z) = \frac{2}{1 + 0.5z^{-1}} - \frac{1}{1 - 0.8z^{-1}}\),则 \(x[n] = 2(-0.5)^n u[n] - (0.8)^n u[n]\)。 - **示例2:长除法与部分分式** 对于 \(Y(z) = \frac{2 - 2.4z^{-1} - 0.4z^{-2}}{1 - 0.3z^{-1} - 0.4z^{-2}} = \frac{2 - 2.4z^{-1} - 0.4z^{-2}}{(1 + 0.5z^{-1})(1 - 0.8z^{-1})}\),通过长除法将其表示为 \(Y(z) = \frac{1 - 2.1z^{-1}}{(1 + 0.5z^{-1})(1 - 0.8z^{-1})} + 1\),再进行部分分式展开,最终得到 \(y[n] = 2(-0.5)^n u[n] - (0.8)^n u[n] + \delta[n]\)。 ### 1.4 重要z变换性质和对总结 | \(x[n]\) | \(z\) 变换 \(X(z)\) | | --- | --- | | \(ax_1[n] + bx_2[n]\) | \(aX_1(z) + bX_2(z)\) | | \(x[n - n_0]\) | \(z^{-n_0}X(z)\) | | \(y[n] = x[n] * h[n]\) | \(Y(z) = H(z)X(z)\) | | \(\delta[n]\) | \(1\) | | \(\delta[n - n_0]\) | \(z^{-n_0}\) | | \(a^n u[n]\) | \(\frac{1}{1 - az^{-1}}\) | ### 1.5 逆z变换流程 ```mermaid graph LR A[输入有理z变换X(z)] --> B[分解分母多项式] B --> C[部分分式展开] C --> D[确定系数Ak] D --> E[写出逆变换x[n]] ``` ## 2. 稳态响应与稳定性 ### 2.1 一阶LTI系统分析 对于一阶LTI系统 \(y[n] = a_1y[n - 1] + b_0x[n]\),其脉冲响应 \(h[n] = b_0a_1^n u[n]\),系统函数 \(H(z) = \frac{b_0}{1 - a_1z^{-1}}\),频率响应 \(H(e^{j\hat{\omega}}) = \frac{b_0}{1 - a
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人工智能专家
人工智能和大数据领域有超过10年的工作经验,拥有深厚的技术功底,曾先后就职于多家知名科技公司。职业生涯中,曾担任人工智能工程师和数据科学家,负责开发和优化各种人工智能和大数据应用。在人工智能算法和技术,包括机器学习、深度学习、自然语言处理等领域有一定的研究
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