タグ付けされた質問 「poles-zeros」

私は最近、周波数1で無限の応答があるため、極s = 1を考慮して誤解に陥りました。しかし、応答は1のみでした。 第二に、理論は、極が左のs平面にあるとき、システムは安定しているため、時間の経過とともに減衰すると言います。ちょっと待って。「極」とは、無限の応答、つまり時間の経過を意味しますか？ 最後に、DSPでの正しい質問ですか？IMO、Dはデジタルを表し、sドメインはアナログです。投稿にラベルを付けるためのs-planeまたはLaplace変換タグが見つかりません。 更新答えてくれてありがとう。私はそれを持っているようですが、1つのマイナーだが基本的なこと-周波数との極（およびゼロ）の関係。基本的に、なぜ固有値（または、sss演算子/変数をどのように呼び出すか）が周波数に関連するのはなぜですか？それはどういうわけか指数関数的成長とラプラス変換と関係があるはずです。極がたまたま固有値であることをよく理解しています（特に離散的な繰り返しの場合）。しかし、これは周波数とどのように関係していますか？

16 continuous-signals  frequency-response  transfer-function  laplace-transform  poles-zeros 

フィルターの極と零点の概念は、MATLABでのフィルターの極-零点プロット生成を通じて、ラボ（講義と同期していない）で紹介されました。講義でポールが方程式の無限大（またはその分母がゼロ）を生成し、ゼロが分子の根をゼロにすることを説明するまで、その重要性はわかりませんでした。私はまだ極と零点が何であるかを完全に理解することができません。誰かが極と零点とは何かについて直感的で簡単な説明をすることができますか？とても有難い。

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私はDSPを初めて使用し、入力の影響を受けるシステムのさまざまな応答を経験しました。ゼロ入力応答についての私の理解は、入力信号がゼロに設定されたときのシステムの応答/出力です。言い換えると、システムが線形定数係数差分方程式で記述されている場合、ゼロ入力応答は均一解になります。 ただし、 ZZ\mathcal Z-入力の変換は有理関数です X(z)=N(z)/Q(z)X(z)=N(z)/Q(z)X(z)=N(z)/Q(z) LTIシステム関数のそれは H(z)=B(z)/A(z)H(z)=B(z)/A(z)H(z)=B(z)/A(z)そして、システムは最初に緩和され、次にY(z)=H(z)X(z)=N(z)B(z)/A(z)Q(z)Y(z)=H(z)X(z)=N(z)B(z)/A(z)Q(z)Y(z)= H(z)X(z) = N(z)B(z)/A(z)Q(z)。の明確な零点（実数のみ）と極（実数のみ）を仮定するとX(z)X(z)X(z) そして H(z)H(z)H(z) その後 Y(z)=∑k=1NAk1−pkz−1+∑k=1LQk1−qkz−1Y(z)=∑k=1NAk1−pkz−1+∑k=1LQk1−qkz−1Y(z) = \sum_{k=1}^N \frac{A_k}{1-p_kz^{-1}} + \sum_{k=1}^L \frac{Q_k}{1-q_kz^{-1}} 与える y（n ）=Σk = 1Nあk（pk）んu （n ）+Σk = 1LQk（qk）んu （n ）y（ん）=Σk=1Nあk（pk）んあなた（ん）+Σk=1LQk（qk）んあなた（ん）y(n) = \sum_{k=1}^N A_k(p_k)^{n}u(n) + \sum_{k=1}^L Q_k(q_k)^{n}u(n) どこ pkpkp_k そして qkqkq_k システムの極です H（z）H（z）H(z) と入力信号 バツ（z）バツ（z）X(z) それぞれと u （n ）あなた（ん）u(n)単位ステップ関数です。ここで、最初の用語はシステムの自然応答と呼ばれますH（z）H（z）H(z)。ゼロ入力と自然応答の違いを把握するのは非常に混乱します。 編集：質問の参照は、本のDSP：原理、アルゴリズム、およびアプリケーションであるJohn …

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