Ist eine Differenzgleichung kausal, antikausal oder nicht kausal?

Ein stabiles zeitdiskretes LTI-System wird durch die folgende Differenzengleichung beschrieben:

j [ N ] j [ N 1 ] + C j [ N 2 ] = X [ N ]

wobei C eine reelle Zahl ist. Bestimme den Wertebereich von C damit

(a) das System ist kausal;

(b) das System ist antikausal;

(c) das System ist nicht kausal (dh es hat eine zweiseitige Impulsantwort).


Es ist einfach, die Übertragungsfunktion zu berechnen:

Y ( z ) z 1 Y ( z ) + C z 2 Y ( z ) = X ( z ) H ( Z ) = Y ( z ) X ( z ) = 1 1 z 1 + C z 2

Wir sind davon ausgegangen, dass das System stabil ist, sodass der ROC den Einheitskreis enthalten muss. Daher kann es keinen Pol mit Größe geben 1 .

Mit C = 0 , H ( z ) = 1 1 z 1 , es gibt einen Pol bei 1 das ist also nicht möglich.

Mit C = 2 , H ( z ) = 1 1 z 1 2 z 2 = 1 3 1 + z 1 + 2 3 1 2 z 1 , es gibt einen Pol bei 1 das ist also nicht möglich.

Wohin gehe ich von dort aus?

Letztendlich kann dies in die Form einfließen:

k 1 1 + A 1 z 1 + k 2 1 + A 2 z 1

Ist das eine kausale Übertragungsfunktion oder nicht? Die inverse Z-Transformation kann sowohl eine kausale als auch eine antikausale Impulsantwortfunktion ergeben.

Was ist die Definition von Kausalität?
Kausalsystem ist eines, dessen Output nur von vergangenen und gegenwärtigen Inputs abhängt. Die angegebene Differenzgleichung definiert die Ausgabe rekursiv in Bezug auf vergangene Ausgabewerte, sodass nicht sofort ersichtlich ist, ob sie kausal ist oder nicht.
wenn C>>1, können y(n) und y(n-1) ignoriert werden, was ein antikausales System hinterlässt
@Chu, dem stimme ich zu. Das Problem verlangt jedoch mehr. Hast du eine Idee?
Es kommt auf die strikte Definition der Kausalitätskategorien an. Welche Definitionen hat Ihnen Ihr Professor gegeben?

Antworten (1)

Dies ist eine Wurzelortanalyse mit Variable K.

Die Pole sind:

P 1 , 2 = 1 2 ( 1 ± ( 1 4 C ) 1 / 2 ) , | P 2 | < | P 1 |

Für C <= 1 / 4 , die Pole sind echt. P 1 = 1 Wenn C = 0 .

Für C > 1 / 4 , die Pole sind komplex, und ihre Größe ist:

| P 1 , 2 | = 1 4 ( 1 + ( 4 C 1 ) ) = C
was gleich 1 ist, wenn C = 1 .

Daher z C , P 1 Und P 2 :

  • C = 0 : P 1 = 1 (kritisch), P 2 = 0 (stabil)

  • C = 1 : P 1 , 2 = 1 / 2 ± ich ( 3 ) / 2 (unterdämpft stabil, < 1 )

  • C = 1 / 4 : P 1 = 1 / 2 , P 2 = 1 / 2 (überdämpft stabil, < 1 )

Da das Zeitverhalten gegeben ist, mit negativen Verzögerungen, ist das System zufällig, unabhängig von C .

Wenn nur H ( z ) gegeben waren und keine Zeitantwort, erhalten wir die explizite Division, um jeden konvergierenden Term mit unendlichen Summen zu untersuchen:

H ( Z ) = 1 P 1 P 2 ( P 1 1 P 1 z 1 P 2 1 P 2 z 1 )

Somit:

Für ein kausales System (keine divergierenden Komponenten auf der Summe, für irgendwelche C ):

| P 1 z 1 | < 1 A N D | P 2 z 1 | < 1 M A X ( | P 1 | , | P 2 | ) < | z |

Wenn C <= 1 / 4 : 1 2 ( 1 + ( 1 4 C ) 1 / 2 ) < | z |

Wenn C > 1 / 4 : C < | z |

Für ein Antikausales System (beide Komponenten divergieren):

| P 1 z 1 | > 1 A N D | P 2 z 1 | > 1 M ich N ( | P 1 | , | P 2 | ) > | z |

Wenn C <= 1 / 4 : 1 2 ( 1 ( 1 4 C ) 1 / 2 ) > | z |

Wenn C > 1 / 4 : C > | z |

Für ein nichtkausales System (eine Komponente divergiert und die andere konvergiert):

| P 1 z 1 | > 1 A N D | P 2 z 1 | < 1 | P 2 | < | z | < | P 1 |

Wenn C <= 1 / 4 : 1 2 ( 1 ( 1 4 C ) 1 / 2 ) < | z | < 1 2 ( 1 + ( 1 4 C ) 1 / 2 )

Wenn C > 1 / 4 : C = | z |

in MATLAB, machen:

h = tf([1],[1 -1 0],1); rlocus(h); axis equal;

Sie erhalten den 'Variablenort', obwohl die korrekte Interpretation der c-Werte hier künstlich ist.

Wurzellocus mit Variable K

QEPD

WOW +1, das bringt mich zurück ins Jahr 1986. Ich habe mich darauf spezialisiert, dieses Zeug an der Uni zu wiederholen. Ich bin wirklich eingerostet, aber ich denke, Sie haben Recht.
Ich fürchte, das ist die lange Methode. Matlab kann es leicht machen. Aber während Sie den Controller nicht identifizieren, ist dies die algebraische Form ....
Und eigentlich interessiert sich heutzutage niemand mehr für ROC....