Questions tagged «transfer-function»

当基于模拟滤波器设计数字滤波器时，我们通常使用双线性变换。为了从模拟（连续）传递函数近似离散传递函数，我们用Da(z)Da(z)D_a(z)A(s)A(s)A(s) z=1+sT/21−sT/2z=1+sT/21−sT/2z = \frac{1+sT/2}{1-sT/2} 其中是采样周期。替代地，为了从离散传递函数近似连续传递函数，我们用TTTAa(s)Aa(s)A_a(s)D(z)D(z)D(z) s=2Tz−1z+1s=2Tz−1z+1s = \frac{2}{T} \frac{z-1}{z+1} 是否有执行这种转换的替代方法？有更好的近似值吗？

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我正在尝试实现8阶IIR滤波器，并且我阅读的每个应用笔记和教科书都说，最好将2阶以上的任何滤波器实现为二阶部分。我tf2sos在MATLAB中使用了二阶部分的系数，这与我预期的4个二阶部分的6x4系数有关。在实施为SOS之前，八阶滤波器需要存储7个先前的采样值（以及输出值）。现在，当实现为二阶部分时，流程如何从输入到输出工作，我是否仅需要存储2个先前的样本值？还是第一个滤波器的输出馈x_in入第二个滤波器，依此类推？

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我最近陷入了谬误，考虑极点s = 1，因为在频率1处有无限的响应。但是，响应仅为1。现在，给定极点，您可以得出频率响应吗？ 其次，该理论说，当极点位于左s平面时，系统是稳定的，因此会随时间衰减。可是等等。“极点”是否意味着无限的响应-时间的增长？ 最后，在DSP中是正确的问题吗？IMO，D代表数字，而s域是模拟。我找不到s平面或Laplace转换标签来标记我的帖子。 更新感谢您的回答。似乎除了一个小而基本的东西以外，我已经掌握了它（极点（和零点）与频率的关系）。基本上，为什么特征值（或称其sss运算符/变量）与频率相关？它应该以某种方式与指数增长和拉普拉斯变换有关。我非常了解极点恰好是特征值（尤其是离散递归）。但是，这与频率有何关系？

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因此，在回答如何为一阶时滞系统设计PI控制器时 （问题在此处） 这是控制系统的闭环方程： GC（s ）= KŤ（1 − s T）（s ）s3+ （1Ť+ a − Kķp）s2+ （aŤ+ KķPŤ+ K一世）小号+ ķķ一世ŤGC（s）=ķŤ（1个-sŤ）（s）s3+（1个Ť+一种-ķķp）s2+（一种Ť+ķķPŤ+ķ一世）s+ķķ一世Ť G_C(s) = \frac{\frac{K}{T}(1-sT)(s)} { s^3 + (\frac{1}{T} + a - KK_p)s^2 + (\frac{a}{T} + \frac{KK_P}{T} +K_I)s+\frac{KK_I}{T}} 问题：当滤波器不稳定时，如何处理闭环传递函数中分子的归一化？（飞机的RH上的极点） 通常，您在控制器之前引入一个过滤器，该过滤器可以： 1个ķŤ（1 − s T）（s ）1个ķŤ（1个-sŤ）（s） \frac{1} {\frac{K}{T} (1-sT)(s)} 归一化分子 但是由于以下术语，过滤器本身是不稳定的： 对于阶跃响应来说是不稳定的，这将根本无法实现系统。1个（1 − s T）1个（1个-sŤ） …

16 filters  filter-design  transfer-function  analog  control-systems 

在给定任意频率响应的情况下，可能存在哪些信号处理方法可以猜测，估计或确定传递函数（极点和零星座图），该函数对给定的频率响应给出“合理良好”的近似值（对于某些给定的估计质量标准）？对于给定的传递函数加上给定的近似误差容限，有什么方法可以估算极点和零点的数量？或者，如果可能的话，如何确定这些约束无法满足？ 如果给定的频率响应实际上是由已知的传递函数产生的，那么这些方法中的任何一种都可以收敛于该原始传递函数吗？给定的频率响应是否受（假定的高斯）测量误差影响如何？ 假设在Z平面上使用采样频谱进行工作，尽管连续域答案也可能很有趣。 补充：如果仅给出频率响应的幅度（例如，允许具有任何相位响应的解决方案），则求解方法是否有所不同？ 补充：后一个问题是我最感兴趣的，给定单位圆周围的幅值响应已知，但是相位响应未知/未测量，能否估算出被测系统，如果可以，在什么条件下？

11 transfer-function  frequency-response  zeros