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東京大学 情報理工学系研究科 電子情報学専攻 2017年8月実施 専門 第5問

Author​

Josuke, 祭音Myyura (co-authored with GPT 5.6 SOL)

Description​

離散信号処理に関する以下の問いに答えよ。ただし、信号のサンプリング周期を TT とする。

(1) n≥0n\ge0 で定義された離散信号系列 xnx_n(n=0,1,2,…n=0,1,2,\ldots)の ZZ 変換の定義 X(z)X(z) を示せ。ここで、zz は複素変数とする。

(2) 図 11 に示した回路の ss 領域(ラプラス変換領域)伝達関数 H(s)H(s) を求めよ。

(3) ラプラス変換と ZZ 変換の関係は z=esTz=e^{sT} で与えられる。近似式

s≃2T1−z−11+z−1s\simeq\frac2T\frac{1-z^{-1}}{1+z^{-1}}

を導出せよ。ただし、必要に応じて下記の式を用いてよい。

ex≃1+xe^x\simeq1+x

(4) (3) の近似式を用いて H(s)H(s) を zz 領域伝達関数 H(z)H(z) に変換せよ。ただし、T=1T=1 とする。

(5) (4) で求めた H(z)H(z) を実現する離散時間回路の構成を示せ。

(6) 同様の手順で図 22 に示した回路を離散時間回路で実現し構成を示せ。

図1:抵抗を直列、コンデンサを並列に接続した回路。図2:コンデンサを直列、抵抗を並列に接続した回路。いずれも R=C=1。

题目描述​

回答下列离散信号处理问题,其中 TT 为采样间隔,上图给出了题目所用的图 1 与图 2。

(1) 对定义于 n≥0n\ge0 的离散信号序列 xnx_n(n=0,1,2,…n=0,1,2,\ldots),写出其 ZZ 变换 X(z)X(z) 的定义,其中 zz 为复变量。

(2) 求图 1 电路在 ss 域(拉普拉斯变换域)中的传递函数 H(s)H(s)。

(3) 拉普拉斯变换与 ZZ 变换满足 z=esTz=e^{sT}。推导近似式

s≃2T1−z−11+z−1.s\simeq\frac{2}{T}\frac{1-z^{-1}}{1+z^{-1}}.

必要时可使用 ex≃1+xe^x\simeq1+x。

(4) 使用 (3) 的近似,把 H(s)H(s) 转换为 zz 域传递函数 H(z)H(z),并令 T=1T=1。

(5) 画出与 (4) 的 H(z)H(z) 对应的离散信号处理电路。

(6) 按相同过程,画出与图 2 电路对应的离散信号处理电路。

Kai​

(1)​

X(z)=∑n=0∞xnz−n.\boxed{X(z)=\sum_{n=0}^{\infty}x_nz^{-n}}.

(2)​

初期状態を零とすると、コンデンサのインピーダンスは 1/(sC)1/(sC) である。分圧則と R=C=1R=C=1 より

H(s)=1/(sC)R+1/(sC)=11+s.\boxed{H(s)=\frac{1/(sC)}{R+1/(sC)}=\frac1{1+s}}.

(3)​

z−1=e−sT=e−sT/2esT/2≃1−sT/21+sT/2.z^{-1}=e^{-sT}=\frac{e^{-sT/2}}{e^{sT/2}} \simeq\frac{1-sT/2}{1+sT/2}.

したがって、(1+z−1)sT/2≃1−z−1(1+z^{-1})sT/2\simeq1-z^{-1} より

s≃2T1−z−11+z−1.\boxed{s\simeq\frac2T\frac{1-z^{-1}}{1+z^{-1}}}.

(4)​

T=1T=1 として代入すると、

H(z)=11+2(1−z−1)/(1+z−1)=1+z−13−z−1.\boxed{H(z)=\frac1{1+2(1-z^{-1})/(1+z^{-1})} =\frac{1+z^{-1}}{3-z^{-1}}}.

(5)​

H(z)=Y(z)/X(z)H(z)=Y(z)/X(z) より

yn=13xn+13xn−1+13yn−1.\boxed{y_n=\frac13x_n+\frac13x_{n-1}+\frac13y_{n-1}}.

以下で z−1z^{-1} は 11 サンプル遅延を表す。

(6)​

図 22 は抵抗の両端を出力とするので、

H(s)=RR+1/(sC)=s1+s,H(z)=2(1−z−1)3−z−1.H(s)=\frac R{R+1/(sC)}=\frac s{1+s},\qquad \boxed{H(z)=\frac{2(1-z^{-1})}{3-z^{-1}}}.

よって、

yn=23xn−23xn−1+13yn−1.\boxed{y_n=\frac23x_n-\frac23x_{n-1}+\frac13y_{n-1}}.