Z变换后的零点、极点分布对系统函数的影响

一、零点对系统函数的影响

下面四个二阶网络的系统函数具有相同的极点分布:

第一种零点在原点,不影响系统的频率响应,也不影响单位脉冲响应。

第二种零点在实轴并且离极点比较远,此时影响系统的频率响应和单位脉冲响应。

 

第三种零点在实轴并且离极点比较近,此时影响系统的频率响应和单位脉冲响应。

 第四种零点十分靠近极点,此时大幅度影响系统的频率响应和单位脉冲响应。

因此,我们可以得出以下结论

1、可以发现零点越靠近极点,单位脉冲响应的变化越缓慢,因此零点起着抵消作用。

2、零点分布对单位脉冲响应的影响取决于零点的位置以及数量。

3、如果零点分布在低频区域,则单位脉冲响应会有较长的持续时间,并且对低频信号的抑制能力较强。相反,如果零点分布在高频区域,则单位脉冲响应的持续时间会缩短,并且对高频信号的抑制能力较弱。

4、此外,零点的数量也会影响单位脉冲响应的形态。通常,零点越多,单位脉冲响应越平稳,抑制能力也越强。

二、极点对系统函数的影响

 

由上面两张图可以得出以下结论:

1、在Z变换里,零点的位置表示系统的“谷”,极点的位置表示系统的“峰”,我们把有峰的地方看做信号可以通过的地方,而有谷的地方看做信号被截止的地方。

2、我们选择单位圆为频域的一个周期,那么可以得出,如果无零点时,极点在虚轴左半边为高通,极点在虚轴右边为低通;

3、如果无极点时,而零点在虚轴左边为低通,在虚轴右边为高通;

4、如果同时有零点和极点,对于一阶系统,往往极点和零点靠的越近,其带宽越大。

代码如下:

%%零点分布对于单位脉冲响应的影响
A=[1,-1.6,0.9425];  %分母多项式,都是相同的
%四个分子多项式
B1=1;
B2=[1,-0.3];
B3=[1,-0.8];
B4=[1,-1.6,0.8];
b1=[1,0,0];
b2=[1,-0.3,0];
b3=[1,-0.8,0];
b4=[1,-1.6,0.8];
p=roots(A)  %求极点
%%%求零点
z1=roots(b1)
z2=roots(b2)
z3=roots(b3)
z4=roots(b4)
%%%计算单位脉冲响应的100个样值
[h1n,n]=impz(B1,A,100);
[h2n,n]=impz(B2,A,100);
[h3n,n]=impz(B3,A,100);
[h4n,n]=impz(B4,A,100);
figure(1)
zplane(B1,A);   %绘制H1的零极点图
figure(2)
stem(n,h1n,'.');    %绘制h1的波形图
line([0,100],[0,0])
xlabel('n');ylabel('h1(n)');
figure(3)
zplane(B2,A);   %绘制H2的零极点图
figure(4)
stem(n,h2n,'.');    %绘制h2的波形图
line([0,100],[0,0])
xlabel('n');ylabel('h2(n)');
figure(5)
zplane(B3,A);   %绘制H3的零极点图
figure(6)
stem(n,h3n,'.');    %绘制h3的波形图
line([0,100],[0,0])
xlabel('n');ylabel('h3(n)');
figure(7)
zplane(B4,A);   %绘制H4的零极点图
figure(8)
stem(n,h4n,'.');    %绘制h4的波形图
line([0,100],[0,0])
xlabel('n');ylabel('h4(n)');

参考资料:

https://blog.csdn.net/qq_45908742/article/details/120933024?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522168178911416800180678032%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=168178911416800180678032&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-1-120933024-null-null.142^v84^insert_down1,239^v2^insert_chatgpt&utm_term=%E9%9B%B6%E7%82%B9%E5%9C%A8%E5%8E%9F%E7%82%B9%EF%BC%8C%E4%B8%8D%E5%BD%B1%E5%93%8D%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E9%A2%91%E7%8E%87%E5%93%8D%E5%BA%94%EF%BC%8C%E4%B9%9F%E4%B8%8D%E5%BD%B1%E5%93%8D%E5%8D%95%E4%BD%8D%E8%84%89%E5%86%B2%E5%93%8D%E5%BA%94&spm=1018.2226.3001.4187

https://blog.csdn.net/weixin_41129832/article/details/118033421?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=%E9%9B%B6%E7%82%B9%E5%9C%A8%E5%8E%9F%E7%82%B9%EF%BC%8C%E4%B8%8D%E5%BD%B1%E5%93%8D%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E9%A2%91%E7%8E%87%E5%93%8D%E5%BA%94%EF%BC%8C%E4%B9%9F%E4%B8%8D%E5%BD%B1%E5%93%8D%E5%8D%95%E4%BD%8D%E8%84%89%E5%86%B2%E5%93%8D%E5%BA%94&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-0-118033421.142^v84^insert_down1,239^v2^insert_chatgpt&spm=1018.2226.3001.4187

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转载自blog.csdn.net/qq_42233059/article/details/130218043