Z 变换
前置知识回顾
Z 变换是差分方程、系统函数和频率响应之间的桥。进入这一讲前,建议先确认下面几件事:
离散系统在时域里的自然描述方式是差分方程,例如 $y[n]$ 由若干过去的 $y[n-k]$ 和输入 $x[n-k]$ 组合而成。时域里做这些题,经常要不断递推;而 Z 变换的价值就在于把“移位”变成“乘以 $z^{-1}$”,从而把差分方程压缩成代数式。
这和拉普拉斯变换在连续时间系统里的角色几乎平行。连续系统靠 $s$ 平面分析微分方程,离散系统靠 $z$ 平面分析差分方程。更具体地说,若连续信号抽样间隔为 $T$,则两者之间存在核心映射
其中 $|z|=e^{\sigma T}$ 反映增长或衰减,$\arg z=\Omega T$ 反映离散角频率。单位圆 $|z|=1$ 对应 $s$ 平面的虚轴 $s=j\Omega$,这也解释了为什么 DTFT 可以看成 Z 变换在单位圆上的取值。
什么是 z-domain?
z-domain,也就是 Z 域,就是用复变量 $z$ 作为坐标来观察离散序列和离散系统的空间。时域里我们看的是 $x[n]$ 随样本序号 $n$ 怎么变化;Z 域里我们看的是 $X(z)$ 随复数 $z$ 的位置怎么变化。因为 $z$ 可以写成
所以 Z 域不是一条频率轴,而是一张复平面地图:横轴是实部,纵轴是虚部;半径 $r=|z|$ 表示指数增长或衰减尺度,角度 $\omega=\arg z$ 表示离散角频率。
在这张地图里,单位圆 $|z|=1$ 是 Fourier 分析所在的位置;极点是 $X(z)$ 发散的位置;零点是 $X(z)$ 变为 0 的位置;ROC 是 Z 变换真正收敛、可以合法取值的区域。后面判断稳定性、因果性和频率响应,几乎都是在问:单位圆、极点和 ROC 在这张 z-domain 地图上是什么关系。
可以把 DFT / DTFT 先理解成一种相关性检测。对长度为 $N$ 的离散信号,DFT 的第 $k$ 个系数为
这里的 $e^{j\frac{2\pi}{N}kn}$ 是第 $k$ 个复正弦基函数,乘上共轭 $e^{-j\frac{2\pi}{N}kn}$ 再求和,本质上是在做内积:信号 $x[n]$ 和这条复正弦“有多像”。DSPRelated 的 DFT 教材在几何信号理论部分就是这样组织的:先把信号看成复向量,再定义内积,最后把 Fourier 系数解释为信号在正交复正弦基上的投影系数。投影越大,说明这个频率成分越强。
DTFT 只是把这个检测频率从有限个 $k$ 推广到连续角频率 $\omega$:
所以,Fourier 视角下的核心问题是:拿一组纯旋转的复正弦 $e^{j\omega n}$ 去扫描信号,问信号和每个频率的相关性是多少。
令
则 Z 变换中的核函数可以拆开:
这正对应你的说法:在 Fourier 的 $e^{-j\omega n}$ 外面加了一个半径项 $r^{-n}$,然后把二者合成一个复平面点 $z$ 的幂。代入定义后,$X(z)$ 可以写成
这句话的直觉很重要:Z 变换是在问,信号 $x[n]$ 和“频率为 $\omega$、幅度随 $n$ 按 $r^n$ 增长或衰减”的复指数模式有多匹配。当 $r=1$ 时,$r^{-n}=1$,模板退回纯复正弦,Z 变换就在单位圆上退化为 DTFT;当 $r\neq1$ 时,模板带上指数包络,因此能描述暂态、衰减、增长,以及极点造成的发散边界。
| 变换 | 核函数 | 几何位置 | 本质问题 |
|---|---|---|---|
| DFT | $e^{-j2\pi kn/N}$ | 单位圆上 $N$ 个等间隔点 | 和有限个正交复正弦的相关性 |
| DTFT | $e^{-j\omega n}$ | 整个单位圆 | 和所有连续频率复正弦的相关性 |
| Z 变换 | $z^{-n}=r^{-n}e^{-j\omega n}$ | 整个复平面中的圆环区域 | 和带指数包络的复正弦模式的相关性 |
这也解释了 ROC 的地位。Fourier 只在 $r=1$ 的单位圆上观察,如果信号能量或绝对和在单位圆上不收敛,Fourier 变换就可能不存在;Z 变换允许我们把观察半径改成 $r$,让 $r^{-n}$ 去补偿原序列的增长或衰减。对于右边序列 $a^n u[n]$,
这个几何级数收敛要求 $|a/z|<1$,也就是 $|z|>|a|$。换成 $z=re^{j\omega}$ 来看,就是半径 $r$ 必须大到足以压住 $a^n$ 的增长;若 $r=1$,能否得到 DTFT 就取决于单位圆是否落在这个 ROC 里。
一句话总结
Fourier 变换沿单位圆扫描“纯频率相关性”;Z 变换把扫描范围从单位圆扩展到整个复平面,扫描的是“频率 + 指数增长/衰减”的相关性。$\omega$ 决定旋转速度,$r$ 决定指数包络,二者合在一起就是 $z=re^{j\omega}$。
双边 Z 变换定义为
真正决定它含义的,不止这个代数和式,还包括收敛域 ROC。因为这个和式本质上是一个关于 $z^{-1}$ 的双边幂级数,只有当
成立时,$X(z)$ 才是有限的。ROC 因而不是附属信息,而是变换对的一部分。网络资料 LibreTexts 也特别强调:ROC cannot contain any poles,因为极点处 $X(z)$ 发散,不可能属于收敛域。
| 序列类型 | ROC 典型形态 | 直觉 | 是否常见于系统分析 |
|---|---|---|---|
| 有限长序列 | 除 $0$ 或 $\infty$ 外几乎整个平面 | 只有有限项,不需要担心无穷级数尾部 | FIR、窗口、截断序列 |
| 右边序列 | 最外极点之外 | 向 $+\infty$ 延伸,像因果响应 | 因果 IIR 系统 |
| 左边序列 | 最内极点之内 | 向 $-\infty$ 延伸,像反因果响应 | 理论分析、非因果滤波 |
| 双边序列 | 两圈极点之间的环形区域 | 正负两侧都延伸 | 平稳随机过程、双边构造 |
第二讲 PPT 用有限长、右边、左边、双边四类序列分别画出了 ROC。最值得记住的是双边序列:ROC 是环形区域,它同时受到右边部分和左边部分的约束。
三种序列类型
Z 变换的核心洞察之一是:同一个代数式可以代表不同的时域序列,区别全在收敛域。要理解 ROC 的意义,先弄清三种序列类型:
- 右边序列:存在某个整数 $N$,使得 $x[n]=0$ 对所有 $n<N$ 成立。直观上就是"从某一点开始才有值,之后一直向右延伸"。典型例子:$a^n u[n]$。
- 左边序列:存在某个整数 $N$,使得 $x[n]=0$ 对所有 $n>N$ 成立。"只在过去存在,到某一点就截断了"。典型例子:$-a^n u[-n-1]$。
- 双边序列:既不是右边也不是左边,两个方向都有非零值。典型例子:$a^{|n|}$。
它们对应三种 ROC 形状:
| 序列类型 | ROC 形状 | 直觉 |
|---|---|---|
| 右边序列 | $|z|>R_1$(圆外) | 级数按 $z^{-1}$ 的幂展开,$|z|$ 越大越收敛 |
| 左边序列 | $|z|<R_2$(圆内) | 级数按 $z$ 的幂展开,$|z|$ 越小越收敛 |
| 双边序列 | $R_1<|z|<R_2$(环形) | 左右两部分各自贡献一个边界 |
因果系统的单位抽样响应 $h[n]$ 是右边序列(因为因果意味着 $n<0$ 时 $h[n]=0$),所以因果系统的 ROC 一定在最外极点之外。
作业里最经典的一组例子是
它们的 Z 变换代数式都可化到
但一个 ROC 是 $|z|>1/2$,另一个是 $|z|<1/2$。因此,只有代数式而没有 ROC,序列就没有被完全确定。
例题:同一分式因 ROC 不同对应两种序列
题目:已知 $X(z)=\frac{1}{1-az^{-1}}$,分别讨论 ROC 为 $|z|>|a|$ 和 $|z|<|a|$ 时的逆 Z 变换。
- 外侧 ROC:若 $|z|>|a|$,按 $z^{-1}$ 展开:
$$X(z)=\sum_{n=0}^{\infty}a^nz^{-n}.$$
因此 $x[n]=a^nu[n]$。
- 内侧 ROC:若 $|z|<|a|$,改写为
$$X(z)=\frac{z}{z-a}=-\frac{z/a}{1-z/a}=-\sum_{m=1}^{\infty}a^{-m}z^m.$$
令 $m=-n$,得到 $x[n]=-a^nu[-n-1]$。
结论:同一个代数式配不同 ROC,会对应右边序列或左边序列。
当 $X(z)$ 或系统函数 $H(z)$ 写成有理分式时,分子为零的位置是零点,分母为零的位置是极点。极点控制序列的增长、衰减和收敛域边界,零点则控制频率响应上的抑制结构。
例如 $x[n]=a^{|n|}, |a|<1$ 的作业题,Z 变换写成
极点在 $z=a$ 和 $z=1/a$,ROC 为
这正是双边序列的典型环形收敛域。几何上可以把极点看成“禁止穿越的边界”,ROC 只能在极点圆之间、极点圆之外或极点圆之内取一个连通区域。
正 Z 变换把时域序列 $x[n]$ 编码成复函数 $X(z)$:
逆 Z 变换做的是反方向的事:从 $X(z)$ 恢复每一个样本 $x[n]$。如果把 $X(z)$ 看成关于 $z^{-1}$ 或 $z$ 的幂级数,那么 $x[n]$ 就是对应幂次前面的系数。也就是说,逆变换的核心不是“套公式”,而是回答一个问题:这个 $X(z)$ 应该按什么方向展开,展开以后每个系数是多少?
为什么逆变换必须看 ROC?
同一个代数式可以有不同展开方式。例如
若 ROC 为 $|z|>|a|$,它按 $z^{-1}$ 展开:
对应右边序列 $a^n u[n]$。若 ROC 为 $|z|<|a|$,同一个分式要改写成按 $z$ 展开:
对应左边序列 $-a^n u[-n-1]$。所以 ROC 不是附加说明,而是逆 Z 变换答案的一部分。
理论上,逆 Z 变换由围线积分给出:
其中积分路径 $C$ 必须位于 ROC 内,并环绕原点一周。这个公式的意思是:用复积分从 $X(z)$ 里“抽取”出 $z^{-n}$ 对应的系数。围线必须落在 ROC 内,因为只有在那里 $X(z)$ 才代表合法收敛的级数。
| 方法 | 本质 | 适合场景 | 最容易错的地方 |
|---|---|---|---|
| 长除法 / 幂级数法 | 直接把 $X(z)$ 展开成幂级数,读出系数 | 想看前几项、判断序列方向、验证答案 | 没有根据 ROC 选择按 $z^{-1}$ 还是按 $z$ 展开 |
| 部分分式法 | 拆成基本变换对,再查表叠加 | 有理函数、简单极点、作业和工程计算 | 只拆分式而忘记 ROC 决定右边/左边序列 |
| 留数定理法 | 用围线积分和留数抽取系数 | 理论证明、复杂极点、高阶极点、复变方法训练 | 围线不在 ROC 内,或漏掉 $z=0$ 处可能出现的极点 |
例题:同一个 $X(z)$ 用三种视角恢复序列
题目:已知
目标:求逆 Z 变换 $x[n]$,并理解长除法、部分分式法、留数定理法为什么得到同一个结果。
第一步:先化简代数式。
分母因式分解:
分子正好消去其中一项,所以
这个式子的极点是 $z=-1/2$。ROC 在极点外侧,所以答案一定是右边序列。
方法一:长除法 / 幂级数法。
因为 ROC 是 $|z|>1/2$,也就是外侧区域,所以按 $z^{-1}$ 展开:
对照 $X(z)=\sum_n x[n]z^{-n}$,可读出
一般项为
方法二:部分分式法 / 查基本变换对。
基本变换对是
这里 $a=-1/2$,且 ROC 正好是 $|z|>1/2$,满足基本变换对的外侧 ROC 条件,所以对应的时域序列为
如果同一个分式给的是 $|z|<1/2$,就不能写这个答案,而应选左边序列形式。
方法三:留数定理法。
从围线积分出发。留数定理本身属于复变函数内容,如果这里对“为什么闭合积分只看极点留数”不熟,先回看 留数定理|高等数学笔记。
代入本题的 $X(z)$:
对于 $n\ge 0$,围线内包含 $z=-1/2$ 这个一阶极点,留数为
对于 $n<0$,外侧 ROC 对应右边序列,负时间样本为 0。把正、负时间两部分合在一起,得到
第二讲 PPT 后半部分补充了大量 Z 变换性质。最核心的理解方式是:每个时域操作都会在 Z 域留下一个代数动作,同时 ROC 也会随之变化。
| 时域操作 | Z 域结果 | 理解 |
|---|---|---|
| 线性组合 $a x_1[n]+b x_2[n]$ | $aX_1(z)+bX_2(z)$ | 叠加性,ROC 至少包含公共部分 |
| 移位 $x[n-m]$ | $z^{-m}X(z)$ | 延迟对应乘以 $z^{-1}$ 的幂 |
| 乘指数 $a^n x[n]$ | $X(z/a)$ | 极点和 ROC 按比例缩放 |
| 翻转 $x[-n]$ | $X(z^{-1})$ | 内外 ROC 对换 |
| 乘 $n$ | $-z\frac{dX(z)}{dz}$ | 序列加权对应 Z 域微分 |
| 卷积 $x_1[n]*x_2[n]$ | $X_1(z)X_2(z)$ | LTI 系统分析的核心代数化 |
这些性质里,移位和卷积最常用。移位性质解释差分方程为什么会变成多项式方程;卷积定理解释 LTI 系统为什么可以用系统函数 $H(z)$ 来表示。
先抓住两个核心对象
对 LTI 系统,单位脉冲输入 $\delta[n]$ 的输出称为单位抽样响应,记为 $h[n]$:
因为 LTI 系统满足叠加和移不变,只要知道 $h[n]$,就能用卷积得到任意输出:
$h[n]$ 是时域系统描述和 Z 域分析之间的桥;它的 Z 变换就是系统函数:
对常系数差分方程,零初始条件下作 Z 变换,就能把递推系统写成有理函数:
因果性:只看“现在和过去”
教材里的判据可以直接记成一句话:因果 LTI 系统 $\Leftrightarrow h[n]=0$ for $n<0$。也就是 $h[n]$ 是右边序列。
把这个条件搬到 Z 域,就得到:
直觉上,右边序列是从某个时刻开始向右延伸,所以级数按 $z^{-1}$ 展开时,只有当 $|z|$ 足够大才收敛;因此 ROC 会是圆外区域。
这也是为什么教材特别强调“ROC 包括 $z=\infty$”是因果序列的重要特性。
稳定性:看单位圆能不能落在 ROC 里
BIBO 稳定的定义是:任意有界输入都产生有界输出。
对 LTI 系统,教材给出的等价判据是:
而 Z 变换收敛域的定义又告诉我们,若 $H(z)=\sum h[n]z^{-n}$ 在 $|z|=1$ 上也收敛,那么就正好对应上面的绝对可和条件。于是得到
这条结论很关键:稳定性关心的不是“某个极点在不在”,而是单位圆能不能被 ROC 覆盖。
因果且稳定:极点必须全部落在单位圆内
把前两条拼起来就得到教材中的 z 域必要充分条件:
等价地说,系统函数的全部极点都必须严格在单位圆内。原因很直接:
- 因果系统要求 ROC 在最外极点之外;
- 稳定系统要求 ROC 包含单位圆;
- 两者同时成立,只能把所有极点压到单位圆内。
| 性质 | 时域判据 | Z 域判据 |
|---|---|---|
| 因果 | $h[n]=0,\; n<0$ | ROC 在最外极点之外,包含 $z=\infty$ |
| 稳定 | $\sum_n |h[n]|<\infty$ | ROC 包含单位圆 $|z|=1$ |
| 因果且稳定 | 右边且绝对可和 | 全部极点严格在单位圆内 |
这也是为什么下面那个 Fibonacci 例子会同时出现“因果但不稳定”和“稳定但非因果”两种解。
稳定性:BIBO 稳定、h[n] 绝对可和、ROC 包含单位圆,这三件事是怎么串起来的?
BIBO 稳定(Bounded-Input Bounded-Output)的定义:如果对任意有界输入 $|x[n]| \le M_x$,输出也有界 $|y[n]| \le M_y$,则系统稳定。
第一步:BIBO 稳定 $\Leftrightarrow$ $h[n]$ 绝对可和
这个定理需要双向证明。
($\Leftarrow$)充分性:若 $\sum_k |h[k]| < \infty$,对任意有界输入 $|x[n]| \le M_x$,
所以系统 BIBO 稳定。推导只用到了卷积和与三角不等式,很直接。
($\Rightarrow$)必要性:反过来,若 $\sum_n |h[n]|$ 发散(趋于无穷),构造一个有界输入就可以让输出无界。考虑
其中 $h^*[n]$ 是 $h[n]$ 的复共轭(实数情形就是 $\operatorname{sgn}(h[n])$)。$x[n]$ 每个点的绝对值都不超过 1,所以是有界输入。在 $n=0$ 时刻的输出:
这说明存在一个有界输入导致输出无界,系统不稳定。于是必要性得证。
双向合起来:$h[n]$ 绝对可和 $\Leftrightarrow$ BIBO 稳定。
第二步:$h[n]$ 绝对可和 $\Leftrightarrow$ ROC 包含单位圆
根据 Z 变换的定义,$H(z) = \sum_n h[n]z^{-n}$。级数在点 $z$ 绝对收敛的条件是:
当 $z$ 在单位圆上($|z|=1$)时,$|z^{-n}| = 1$ 对所有 $n$ 成立,收敛条件简化为 $\sum_n |h[n]| < \infty$。所以单位圆在 ROC 内等价于 $h[n]$ 绝对可和。
因此:
这也解释了为什么因果系统可以不稳定:因果系统的 ROC 在最外极点之外,如果最外极点模大于 1,ROC 就不包含单位圆,级数在 $|z|=1$ 处不收敛。
下面这组例子最能说明问题:同一个 $H(z)$,因 ROC 不同,可以对应不同的时域序列。
令 $z=e^{j\omega}$,双边 Z 变换退化为 DTFT:
但这个等式有一个前提:单位圆必须在 ROC 内。若 ROC 不包含单位圆,级数在 $|z|=1$ 处不收敛,DTFT 没有定义,频率响应也不能直接由单位圆取值得到。
几何解释:零极点距离决定幅度响应
当 $H(z)$ 写成有理函数时,可以因式分解为:
其中 $z_i$ 是零点,$p_k$ 是极点,$K$ 是常数增益。在单位圆上取值 $z=e^{j\omega}$ 时,幅度响应为:
直觉:
- 分子:$|e^{j\omega} - z_i|$ 是单位圆上当前点到第 $i$ 个零点的距离。到零点越近,距离越小,幅度被压低。
- 分母:$|e^{j\omega} - p_k|$ 是到第 $k$ 个极点的距离。到极点越近,分母越小,幅度被抬高。
这就是频率响应的几何读法:把单位圆上的点想象成观察者,绕着圆走一圈,靠近零点的频率被压制,靠近极点的频率被放大。
例题:第二讲作业第 6 题 — Fibonacci 差分方程的因果性、稳定性与频率响应
题目:差分方程 $y(n)=y(n-1)+y(n-2)+x(n-1)$ 描述的系统,分别求:(1) 因果系统的系统函数与 ROC;(2) 因果系统的单位抽样响应;(3) 一个稳定但非因果的系统的单位抽样响应。
目标:用同一道题串联系统函数、ROC、因果性、稳定性和几何频率响应。
第一步:求系统函数。 零初始条件下两边作 Z 变换:
因此:
分母 $z^2 - z - 1 = (z - \alpha)(z - \beta)$,其中:
两个极点一正一负,$|\alpha|>1$,$|\beta|<1$。
第二步:因果系统 — ROC 在最外极点之外。 因果系统的 $h[n]$ 是右边序列,ROC 为 $|z| > \alpha \approx 1.618$。这个 ROC 不包含单位圆(因为单位圆半径 1 < 1.618),所以因果系统不稳定。
部分分式展开:
对因果 ROC,两项都是右边序列:
这正是 Fibonacci 数列的 Binet 公式。由于 $\alpha > 1$,$h_c[n]$ 指数增长,绝对和发散,确认不稳定。
第三步:稳定非因果系统 — ROC 必须包含单位圆。 稳定要求 ROC 覆盖 $|z|=1$。两个极点的模分别是 $|\beta| \approx 0.618$ 和 $\alpha \approx 1.618$,所以 ROC 必须是:
在这个环形 ROC 内,$\beta$ 项($|\beta|<1$,极点在环内)对应右边序列,$\alpha$ 项($\alpha>1$,极点在环外)对应左边序列:
这是双边序列:$n>0$ 时以 $\beta^n$ 衰减(因为 $|\beta|<1$),$n<0$ 时以 $-\alpha^n$ 衰减(因为 $\alpha>1$,$u[-n-1]$ 只在负时间取值,$\alpha^n$ 随 $n \to -\infty$ 趋于零)。两边都绝对可和,系统稳定但非因果。
第四步:几何频率响应。 同一个 $H(z)$ 可以写成:
对于稳定非因果系统(ROC 含单位圆),频率响应为 $H(e^{j\omega})$:
注意分子 $|e^{j\omega}| = 1$。两个极点都是实数:
- $\alpha \approx 1.618$ 在正实轴上,单位圆外。$\omega=0$ 时 $e^{j0}=1$,距 $\alpha$ 最近($|1-\alpha|=0.618$),所以 $\omega=0$ 处幅度被放大。
- $\beta \approx -0.618$ 在负实轴上,单位圆内。$\omega=\pi$ 时 $e^{j\pi}=-1$,距 $\beta$ 最近($|-1-\beta|=|-1+0.618|=0.382$),所以 $\omega=\pi$ 处幅度也被放大。
- $\omega=\pi/2$ 时 $e^{j\pi/2}=j$,距两个极点都较远,幅度较小。
对于因果系统,ROC 不包含单位圆,所以 $H(e^{j\omega})$ 不收敛,频率响应没有定义。这和"不稳定系统没有有意义的频率响应"是一致的。
课件还补充了 Parseval 定理。若 $X(z)$、$H(z)$ 分别是两个序列的 Z 变换,并且 ROC 条件允许选择合适围线,则内积可以写成 Z 域围线积分。对于单位圆上的 DTFT 形式,常见的能量等式为
这条公式把“序列能量”与“频谱能量”连接起来,是后续滤波器设计、频谱分析和随机信号功率谱分析的入口。
这一讲的真正难点
很多人会觉得 Z 变换难,是因为它同时混合了级数收敛、复平面几何和系统理论。抓住一个主轴就够了:移位变成乘法,系统变成代数式,支撑方向变成 ROC,频率响应变成单位圆取值。后面的题型几乎都是这条主轴的展开。
复习速查
- 看到 $a^n u[n]$:优先想到 $\frac{1}{1-az^{-1}}, |z|>|a|$。
- 看到 $-a^n u[-n-1]$:优先想到 $\frac{1}{1-az^{-1}}, |z|<|a|$。
- 看到差分方程:先用移位性质得到 $H(z)$,再看极点与 ROC。
- 判断稳定:问单位圆是否在 ROC 内。
- 判断因果:问 ROC 是否在最外极点之外并包含无穷远点。
- 做逆变换:先因式分解,再看 ROC,再选部分分式 / 长除法 / 留数法。
参考来源
- 《数字信号处理教程(第五版)》第 2 章相关内容
- 课程讲义:第二讲《Z 变换》
- 第二讲作业、第二讲作业答案
- MIT OCW · The z-Transform
- MIT 6.341 · Discrete-Time Signal Processing
- LibreTexts · Z-Transform
- LibreTexts · Region of Convergence for the Z-Transform
- NPTEL · Digital Signal Processing and its Applications
- DSPRelated · Mathematics of the DFT: Inner Product
- DSPRelated · Mathematics of the DFT: Projection
- DSPRelated · Generalized Complex Sinusoids
- Vibration Research University · Z-transform
- Bilibili · Z 变换补充视频 BV19UiyYyETP
- Bilibili · Z-domain / Z 变换补充视频 BV1VXKpetEaZ