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零極點(diǎn)分析的基本原理、應(yīng)用和意義

冬至子 ? 來(lái)源:菜J數(shù)據(jù)分析 ? 作者:菜J數(shù)據(jù)分析 ? 2023-06-20 16:35 ? 次閱讀

信號(hào)處理和系統(tǒng)理論領(lǐng)域,零極點(diǎn)分析是一項(xiàng)重要的技術(shù),用于研究和分析濾波器的特性和行為。通過(guò)觀察濾波器的零點(diǎn)和極點(diǎn)在復(fù)平面上的分布情況,我們可以揭示濾波器的頻率響應(yīng)、穩(wěn)定性和傳輸特性等關(guān)鍵信息。本文將深入探討零極點(diǎn)分析的原理、應(yīng)用和意義,帶您一起揭開濾波器特性的奧秘。

一、零極點(diǎn)分析的基本原理

在深入了解零極點(diǎn)分析之前,我們首先需要了解什么是零點(diǎn)和極點(diǎn)。在濾波器的傳遞函數(shù)中,零點(diǎn)是使得傳遞函數(shù)為零的頻率值,而極點(diǎn)則是使得傳遞函數(shù)無(wú)窮大的頻率值。通過(guò)將傳遞函數(shù)表示為分子和分母多項(xiàng)式的比值,我們可以獲得濾波器的零極點(diǎn)。

傳遞函數(shù)的分子多項(xiàng)式表示零點(diǎn),而分母多項(xiàng)式表示極點(diǎn)。具體而言,分子多項(xiàng)式的根表示零點(diǎn)的位置,而分母多項(xiàng)式的根則表示極點(diǎn)的位置。通過(guò)觀察這些根在復(fù)平面上的分布情況,我們可以了解濾波器的特性。

二、零極點(diǎn)分析的應(yīng)用和意義

零極點(diǎn)分析在濾波器設(shè)計(jì)、頻率響應(yīng)評(píng)估和穩(wěn)定性分析等方面具有廣泛的應(yīng)用。讓我們來(lái)看看它們?cè)趯?shí)際中的應(yīng)用和意義。

1. 頻率響應(yīng)評(píng)估 :通過(guò)觀察濾波器的零點(diǎn)和極點(diǎn)在復(fù)平面上的位置,我們可以推斷濾波器對(duì)不同頻率的信號(hào)的響應(yīng)。具體而言,零點(diǎn)和極點(diǎn)的位置決定了濾波器在不同頻率下的增益和相位響應(yīng)。這對(duì)于了解濾波器的頻率特性和選擇合適的濾波器類型非常重要。

2. 穩(wěn)定性分析 :通過(guò)觀察極點(diǎn)的位置,我們可以判斷濾波器是否穩(wěn)定。如果所有的極點(diǎn)都位于單位圓內(nèi)部,那么濾波器是穩(wěn)定的。反之,如果有極點(diǎn)位于單位圓外部,濾波器可能是不穩(wěn)定的。穩(wěn)定性是濾波器設(shè)計(jì)中必不可忽視的因素,因?yàn)榉€(wěn)定的濾波器可以確保系統(tǒng)的可靠性和預(yù)測(cè)性能。

3. 濾波器設(shè)計(jì)和優(yōu)化 :零極點(diǎn)分析在濾波器的設(shè)計(jì)和優(yōu)化中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。通過(guò)調(diào)整零點(diǎn)和極點(diǎn)的位置,我們可以控制濾波器的頻率特性和響應(yīng)。例如,通過(guò)移動(dòng)零點(diǎn)和極點(diǎn)的位置,我們可以改變?yōu)V波器的截止頻率、帶寬和斜率等參數(shù)。這種靈活性使得零極點(diǎn)分析成為濾波器設(shè)計(jì)中的重要工具,可以滿足不同應(yīng)用的需求。

三、實(shí)例展示與實(shí)用工具

為了更好地理解和應(yīng)用零極點(diǎn)分析,我們可以通過(guò)實(shí)例展示和實(shí)用工具來(lái)加深我們的認(rèn)識(shí)。

例如,我們可以使用Python中的信號(hào)處理庫(kù)來(lái)進(jìn)行零極點(diǎn)分析。通過(guò)使用庫(kù)中的函數(shù),我們可以將濾波器的分子和分母多項(xiàng)式轉(zhuǎn)換為零極點(diǎn)的表示形式。然后,我們可以利用這些信息繪制零極點(diǎn)圖,直觀地觀察它們?cè)趶?fù)平面上的分布情況。這樣的可視化工具可以幫助我們更好地理解濾波器的特性。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import signal
from matplotlib.patches import Circle



N = 8 # quantization bits
Fs = 1000 # sampling frequency
a = np.array([1, 1.7, 0.745]) # denominator
b = np.array([0.05, 0, 0]) # numerator
# z zero, p pole, k gain


z1, p1, k1 = signal.tf2zpk(b,a) # zero, pole and gain

c = np.vstack((a,b))
Max = (abs(c)).max() #find the largest value
a = a / Max #normalization
b = b / Max

Ra = (a * (2**((N-1)-1))).astype(int) # quantizan and truncate
Rb = (b * (2**((N-1)-1))).astype(int)
z2, p2, k2 = signal.tf2zpk(Rb,Ra)



fig, ax = plt.subplots()
circle = Circle(xy = (0.0, 0.0), radius = 1, alpha = 0.9, facecolor = 'white')
ax.add_patch(circle)
for i in p1:
  ax.plot(np.real(i),np.imag(i), 'bx') #pole before quantization
for i in z1:
 ax.plot(np.real(i),np.imag(i),'bo') #zero before quantization
for i in p2:
 ax.plot(np.real(i),np.imag(i), 'rx') #pole after quantization
for i in z2:
 ax.plot(np.real(i),np.imag(i),'ro') #zero after quantization

ax.set_xlim(-1.8,1.8)
ax.set_ylim(-1.2,1.2)
ax.grid()
ax.set_title("%d bit quantization" %N)
plt.show()

圖片

在分析零極點(diǎn)圖時(shí),可以通過(guò)以下幾個(gè)步驟來(lái)觀察和理解圖形中的信息:

1.零點(diǎn)和極點(diǎn)的位置:觀察圖中的零點(diǎn)和極點(diǎn)在復(fù)平面上的位置分布。零點(diǎn)通常用圓圈表示,而極點(diǎn)通常用叉(如紅色叉)表示。注意它們的位置相對(duì)于原點(diǎn)以及它們?cè)趯?shí)軸和虛軸上的分布情況。

2.零點(diǎn)和極點(diǎn)的數(shù)量:計(jì)算零點(diǎn)和極點(diǎn)的數(shù)量。它們的數(shù)量可能會(huì)對(duì)系統(tǒng)的特性和頻率響應(yīng)產(chǎn)生影響。例如,零點(diǎn)的數(shù)量決定了系統(tǒng)在不同頻率上的增益變化,而極點(diǎn)的數(shù)量則決定了系統(tǒng)的階數(shù)和穩(wěn)定性。

3.零點(diǎn)和極點(diǎn)的相關(guān)性:觀察零點(diǎn)和極點(diǎn)之間的相關(guān)性和互相之間的位置關(guān)系。例如,零點(diǎn)和極點(diǎn)是否成對(duì)出現(xiàn),是否存在共軛對(duì)稱的關(guān)系,以及它們的距離和角度關(guān)系。這些關(guān)系可以提供有關(guān)濾波器的相位響應(yīng)、幅頻特性和穩(wěn)定性的信息。

4.零點(diǎn)和極點(diǎn)的對(duì)稱性:檢查零點(diǎn)和極點(diǎn)的對(duì)稱性。如果零點(diǎn)和極點(diǎn)是共軛對(duì)稱分布的,即它們成對(duì)出現(xiàn)并以實(shí)軸為對(duì)稱軸,那么濾波器的頻率響應(yīng)將是實(shí)數(shù)值。這種對(duì)稱性可以對(duì)設(shè)計(jì)無(wú)失真濾波器或頻率選擇性濾波器提供指導(dǎo)。

5.零點(diǎn)和極點(diǎn)的角度和頻率響應(yīng):觀察零點(diǎn)和極點(diǎn)的角度和頻率響應(yīng)。零點(diǎn)和極點(diǎn)的角度可以提供有關(guān)相位響應(yīng)的信息,而頻率響應(yīng)可以反映濾波器在不同頻率上的增益變化和特性。

通過(guò)觀察和分析零極點(diǎn)圖,我們可以獲得有關(guān)濾波器特性、頻率響應(yīng)、相位響應(yīng)和穩(wěn)定性等方面的重要信息。這有助于我們理解系統(tǒng)的行為、設(shè)計(jì)濾波器和優(yōu)化系統(tǒng)的性能。

signal.tf2zpk是scipy庫(kù)中的一個(gè)函數(shù),用于將連續(xù)時(shí)間或離散時(shí)間系統(tǒng)的傳遞函數(shù)表示轉(zhuǎn)換為零點(diǎn)-極點(diǎn)-增益(ZPK)表示形式。該函數(shù)接受兩個(gè)參數(shù),分別為傳遞函數(shù)的分子和分母多項(xiàng)式的系數(shù)。

函數(shù)簽名如下:

z, p, k = signal.tf2zpk(b, a)

其中:

b是傳遞函數(shù)的分子多項(xiàng)式的系數(shù)(一個(gè)一維數(shù)組),按降冪排列。

a是傳遞函數(shù)的分母多項(xiàng)式的系數(shù)(一個(gè)一維數(shù)組),按降冪排列。

函數(shù)返回三個(gè)值:

z是傳遞函數(shù)的零點(diǎn)的數(shù)組,按照復(fù)數(shù)的形式返回。

p是傳遞函數(shù)的極點(diǎn)的數(shù)組,按照復(fù)數(shù)的形式返回。

k是傳遞函數(shù)的增益值。

使用signal.tf2zpk函數(shù)可以方便地將傳遞函數(shù)的有理表示轉(zhuǎn)換為零點(diǎn)-極點(diǎn)-增益形式,進(jìn)而進(jìn)行零極點(diǎn)分析、濾波器設(shè)計(jì)和頻率響應(yīng)評(píng)估等操作。

傳遞函數(shù)的增益值是指在零極點(diǎn)分析中,傳遞函數(shù)對(duì)頻率響應(yīng)的整體放大或衰減的因子。在信號(hào)處理和控制系統(tǒng)中,傳遞函數(shù)描述了輸入信號(hào)經(jīng)過(guò)系統(tǒng)后的輸出信號(hào)與輸入信號(hào)之間的關(guān)系。

傳遞函數(shù)一般由分子和分母多項(xiàng)式的系數(shù)表示,例如:

H(s) = (b0s^n + b1s^(n-1) + ... + bn) / (a0s^m + a1s^(m-1) + ... + am)

其中,b0, b1, ..., bn是分子多項(xiàng)式的系數(shù),a0, a1, ..., am是分母多項(xiàng)式的系數(shù),s表示復(fù)頻率。

傳遞函數(shù)的增益值可以通過(guò)對(duì)傳遞函數(shù)在頻域的幅度進(jìn)行評(píng)估來(lái)確定。幅度表示輸入信號(hào)通過(guò)系統(tǒng)后的輸出信號(hào)的增益或衰減程度。增益值是一個(gè)標(biāo)量,通常用分貝(dB)表示。

傳遞函數(shù)的增益值可以提供有關(guān)系統(tǒng)的放大或衰減特性的信息。正增益表示系統(tǒng)在特定頻率處放大輸入信號(hào),負(fù)增益表示系統(tǒng)在特定頻率處衰減輸入信號(hào)。增益值的大小決定了系統(tǒng)對(duì)輸入信號(hào)的放大或衰減程度。

在零極點(diǎn)分析中,增益值通常與傳遞函數(shù)的常數(shù)項(xiàng)相關(guān)。對(duì)于傳遞函數(shù)H(s) = K * (b0s^n + b1s^(n-1) + ... + bn) / (a0s^m + a1s^(m-1) + ... + am),增益值K即為常數(shù)項(xiàng)。

傳遞函數(shù)的增益值在濾波器設(shè)計(jì)、系統(tǒng)控制和信號(hào)處理等領(lǐng)域中具有重要意義。它可以影響系統(tǒng)的幅頻響應(yīng)、穩(wěn)定性和動(dòng)態(tài)特性,因此在分析和設(shè)計(jì)系統(tǒng)時(shí)需要考慮增益值的影響。

四、結(jié)論

零極點(diǎn)分析是信號(hào)處理和系統(tǒng)理論中一項(xiàng)重要的技術(shù),通過(guò)觀察濾波器的零點(diǎn)和極點(diǎn)在復(fù)平面上的分布情況,我們可以揭示濾波器的頻率響應(yīng)、穩(wěn)定性和傳輸特性等關(guān)鍵信息。它在濾波器設(shè)計(jì)、頻率響應(yīng)評(píng)估和穩(wěn)定性分析等方面具有廣泛的應(yīng)用。掌握零極點(diǎn)分析的原理和方法,可以幫助我們更好地理解和優(yōu)化濾波器的性能,推動(dòng)信號(hào)處理和系統(tǒng)設(shè)計(jì)的發(fā)展。通過(guò)實(shí)例展示和實(shí)用工具的使用,我們可以更直觀地理解零極點(diǎn)分析的應(yīng)用。深入探索零極點(diǎn)分析,我們能夠揭開濾波器特性的奧秘,為我們的工程和研究提供有力的支持。

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