最小位相システムの本当の意味は何ですか?


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最小位相システムの本当の意味は何ですか?ウィキペディアの記事とオッペンハイムを読むことは助けになります。というのは、LTIシステムの場合、最小フェーズとは逆が因果的で安定していることを意味するということです。(つまり、ゼロと極が単位円の内側にあることを意味します)が、「位相」と「最小」はそれと何の関係がありますか?どういうわけか、DFTの位相応答を見て、システムが最小位相であることを確認できますか?


信号処理を歓迎します!これは素晴らしい質問です。このサイトに関する多くの有用な情報を含むFAQを必ずお読みください。
フォノン

回答:


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周波数に対してラップされていない位相をプロットすると、最小位相システムまたはフィルターの「最小」と「位相」の関係がわかります。システム応答の極零点図を使用して、周波数応答と位相角の増分グラフィカルプロットを行うことができます。この方法は、位相ラッピングの不連続性なしに位相プロットを行うのに役立ちます。

システムの安定性のためにすべての極が同様にある必要がある単位円の内側(または連続時間の場合は左半分の平面)にすべてのゼロを配置します。すべての極からの角度とすべてのゼロからの角度の負の値を足し合わせて、その周波数応答基準点が単位円の周りを移動する際の単位円上の点に対する合計位相を計算します。位相と周波数のプロット。ここで、このプロットを、零点のいずれかが単位円(非最小位相)の外側で交換された極-零点図の同様のプロットと比較します。すべてのゼロが内側にあるラインの全体的な平均勾配は、同じLTIシステム応答を表す他のラインの平均勾配よりも低くなります(たとえば、単位円の外側にゼロが反映されます)。これは、位相角の「ワインドアップ」がすべて「

したがって、この配置、単位円内のすべてのゼロは、位相の最小合計増加に対応し、これは、任意の特定の(安定した)極とゼロのセットに対して、時間の最大コンパクト性に対応する最小平均合計位相遅延に対応します。まったく同じ周波数振幅応答。したがって、極と零点のこの特定の配置に対する「最小」と「位相」の関係。

古代のusenet comp.dspアーカイブの奇妙なクランクハンドルを使用した私の古い言葉の画像も参照してくださいhttps ://groups.google.com/d/msg/comp.dsp/ulAX0_Tn65c/Fgqph7gqd3kJ


うーん、興味深い-だから、DFTからの位相応答を見れば、システムが最小位相であることを伝えることができます。
スペイシー

@Mohammad:フェーズ応答にDFTを使用する際の問題の1つは、アンラップフェーズです。これには、一意のソリューションまたは閉じたフォームのソリューションがある場合とない場合があります。(インパルス応答に「不連続性」がある場合は特に問題です。)
hotpaw2

@ hotpaw2アンラップでは、モジュロ2 * piまたは-2 * pi(2つの方法)を元に戻しますが、それでも問題になるとは思いませんでした。
スペイシー

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hotpaw-非常によく似ています。代わりに、複雑な分析の引数の原理を使用した本があります。これはエレガントな証拠ですが、非数学者向けではありません。
ブライアン

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@Bryanこれは非常に興味深いようです。本のタイトルは何ですか?
三味線

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すでに見てきたように、最小フェーズには多くの物理的な意味と意味があります。位相の由来は、与えられた周波数応答の大きさに対して、群遅延が最小のフィルターに対応することです。つまり、同じ大きさの周波数応答を持つ複数のフィルターを使用できますが、そのうちの1つは最小のフィルター遅延で実現できます。この意味で、フィルタリング遅延が安定性にとって重要になる制御システムでは非常に望ましいものです。フェーズの「遅延」には多くの意味があるため、ここで表記を乱用していますが、要点はあります(グループ遅延の場合は事実です)。

他の領域では、システムが最小位相である場合、その逆はすべての極が単位円内にあり、因果関係があります。したがって、最小位相システムには安定した逆関数があります。これは、明らかな理由で他の多くのアプリケーションで重要です。線形連立方程式を解かなければならない場合、システムが最小位相であることを知ると、その逆が最小位相になることが保証されるため、安定性が保証されます(量子化効果以外)。

DFTを見ても、システムが最小フェーズであるかどうかは明らかでない場合があります。最小位相システムの大きさとその位相の間には関係がありますが、視覚的に明らかではない場合があります。ただし、適応型ラティスフィルターには、すべての反射係数の大きさが1以下の場合に最小位相フィルターを簡単に識別できるという優れた機能があります。このように、適応的に計算されたフィルターは、それらがほとんどロジックなしでオンザフライで安定しているかどうかを判断できます。


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「単位円内の極」安定性基準は離散時間システムに有効であり、連続時間システムでは極が平面の左半分にあることを追加します。s
ジェイソンR

ああ、素晴らしい点。双線形変換(左手s平面をz平面上の単位円に効率的にマップする)に慣れていない人にとっては、これは重要な違いです。ありがとう。
ブライアン

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対数振幅と最小位相の「関係」はヒルベルト変換です
ヒルマー

最小位相フィルターはIIRのようですが、FIRと比較して位相はどのくらい最小ですか?
TheGrapeBeyond

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最小位相フィルターがFIRになれない理由はありません。唯一の条件は、すべてのフィルターゼロが単位円の内側になければならないことです。非最小位相フィルターが与えられた場合、単位円の外側のゼロを共役逆数に移動することにより、常に同じ振幅応答を持つ最小位相フィルターに変換できます。つまり、すべてのフィルターゼロに対して、、をに置き換えます。| z i | > 1 z i 1zi|zi|>1zi1zi
ジェイソンR

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最小位相システムの最も有用な特性の1つは、与えられた振幅関数で可能な限り時間的に最もコンパクトなインパルス応答を持つことです。技術的には、これはとして表現できます

i=0kh[i]2=min,kϵN

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エネルギーの大部分が前もってある場合、最小ではなく最大にすべきではありませんか?h[n]
フォノン

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