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信号处理基础:复数、欧拉公式与Z变换详解

作者

M先生

信号处理基础:复数、欧拉公式与Z变换详解

本篇整理雷达信号处理中最核心的三大数学工具:复数、欧拉公式与Z变换。它们是理解 I/Q 信号、波束形成、滤波器设计、频率分析的基础。

一、复数(Complex Number)

1.1 历史

  • 1545年:意大利数学家卡尔达诺(Girolamo Cardano)在解三次方程时首次引入负数的平方根
  • 1572年:邦贝利(Rafael Bombelli)在《代数学》中系统使用虚数
  • 18世纪:欧拉(Euler)引入符号 ii 表示 −1\sqrt{-1}
  • 19世纪:高斯(Gauss)建立复平面,奠定复变函数论基础

1.2 定义

复数由实部和虚部组成:

z=a+bi(a,b∈R,i2=−1)z = a + bi \quad (a, b \in \mathbb{R}, \quad i^2 = -1)
  • 实部:Re(z)=a\text{Re}(z) = a
  • 虚部:Im(z)=b\text{Im}(z) = b
  • 共轭复数:zˉ=a−bi\bar{z} = a - bi

1.3 复数的表示形式

代数形式(Cartesian 形式):

z=a+biz = a + bi

极坐标形式(Polar 形式):

z=r(cos⁡θ+isin⁡θ)z = r(\cos\theta + i\sin\theta)

其中:

  • r=∣z∣=a2+b2r = |z| = \sqrt{a^2 + b^2}:模(绝对值)
  • θ=arg⁡(z)=arctan⁡(ba)\theta = \arg(z) = \arctan\left(\frac{b}{a}\right):幅角(辐角)

指数形式(Exponential 形式):

z=reiθz = re^{i\theta}

由欧拉公式(见下一节)导出。

1.4 复数的运算

加法:

(a+bi)+(c+di)=(a+c)+(b+d)i(a + bi) + (c + di) = (a+c) + (b+d)i

乘法:

(a+bi)(c+di)=(ac−bd)+(ad+bc)i(a + bi)(c + di) = (ac - bd) + (ad + bc)i

极坐标乘法(几何意义:模相乘,辐角相加):

r1eiθ1⋅r2eiθ2=r1r2ei(θ1+θ2)r_1 e^{i\theta_1} \cdot r_2 e^{i\theta_2} = r_1 r_2 e^{i(\theta_1 + \theta_2)}

除法:

a+bic+di=(a+bi)(c−di)(c+di)(c−di)=ac+bdc2+d2+bc−adc2+d2i\frac{a + bi}{c + di} = \frac{(a + bi)(c - di)}{(c + di)(c - di)} = \frac{ac + bd}{c^2 + d^2} + \frac{bc - ad}{c^2 + d^2}i

1.5 复数在雷达中的应用

  • I/Q 信号:接收机将回波分解为同相分量 II 和正交分量 QQ,组成复信号 s=I+jQs = I + jQ
  • 波束形成:加权系数 w=Iw+jQww = I_w + jQ_w(幅度+相位),与信号相乘实现相位补偿
  • 频谱分析:FFT 将时域信号转换为复数频谱(幅度+相位)

二、欧拉公式(Euler's Formula)

2.1 公式

eiθ=cos⁡θ+isin⁡θ\boxed{e^{i\theta} = \cos\theta + i\sin\theta}

特殊情况(θ=πθ = π):

eiπ+1=0e^{i\pi} + 1 = 0

这个等式被誉为"最美的数学公式",因为它用一个等式联系了数学中五个最重要的常数:ee、ii、π\pi、11、00。

2.2 历史

  • 1748年:欧拉在《无穷小分析引论》中首次明确写出此公式
  • 实际上,欧拉早已在通信和数学分析中使用这一关系
  • 18世纪数学家们(包括柯西、黎曼等)在此基础上发展出复变函数论

2.3 泰勒级数推导

指数函数的泰勒展开:

ex=∑n=0∞xnn!=1+x+x22!+x33!+x44!+x55!+⋯e^x = \sum_{n=0}^{\infty} \frac{x^n}{n!} = 1 + x + \frac{x^2}{2!} + \frac{x^3}{3!} + \frac{x^4}{4!} + \frac{x^5}{5!} + \cdots

令 x=iθx = i\theta:

eiθ=1+iθ+(iθ)22!+(iθ)33!+(iθ)44!+(iθ)55!+⋯e^{i\theta} = 1 + i\theta + \frac{(i\theta)^2}{2!} + \frac{(i\theta)^3}{3!} + \frac{(i\theta)^4}{4!} + \frac{(i\theta)^5}{5!} + \cdots

利用 i2=−1,i3=−i,i4=1,i5=i,⋯i^2 = -1, i^3 = -i, i^4 = 1, i^5 = i, \cdots:

eiθ=1+iθ−θ22!−iθ33!+θ44!+iθ55!−⋯e^{i\theta} = 1 + i\theta - \frac{\theta^2}{2!} - \frac{i\theta^3}{3!} + \frac{\theta^4}{4!} + \frac{i\theta^5}{5!} - \cdots

分离实部和虚部:

实部:

1−θ22!+θ44!−θ66!+⋯=cos⁡θ1 - \frac{\theta^2}{2!} + \frac{\theta^4}{4!} - \frac{\theta^6}{6!} + \cdots = \cos\theta

虚部:

θ−θ33!+θ55!−θ77!+⋯=sin⁡θ\theta - \frac{\theta^3}{3!} + \frac{\theta^5}{5!} - \frac{\theta^7}{7!} + \cdots = \sin\theta

因此:

eiθ=cos⁡θ+isin⁡θe^{i\theta} = \cos\theta + i\sin\theta

证毕。

2.4 几何意义

在复平面上,eiθe^{i\theta} 表示一个单位圆上角度为 θ\theta 的点:

  • 实轴分量 = cos⁡θ\cos\theta(水平投影)
  • 虚轴分量 = sin⁡θ\sin\theta(垂直投影)

eiθe^{i\theta} 是复平面上旋转因子:乘以 eiθe^{i\theta} 等于将复数向量逆时针旋转 θ\theta 弧度。

2.5 关键性质

1) 乘法 = 旋转

z⋅eiθ=∣z∣ei(arg⁡(z)+θ)z \cdot e^{i\theta} = |z| e^{i(\arg(z) + \theta)}

2) 三角函数的指数表示

cos⁡θ=eiθ+e−iθ2,sin⁡θ=eiθ−e−iθ2i\cos\theta = \frac{e^{i\theta} + e^{-i\theta}}{2}, \quad \sin\theta = \frac{e^{i\theta} - e^{-i\theta}}{2i}

3) 欧拉公式的逆

e−iθ=cos⁡θ−isin⁡θe^{-i\theta} = \cos\theta - i\sin\theta

2.6 欧拉公式在雷达中的应用

  • 正交解调:s(t)=Acos⁡(2πf0t+ϕ)=Re[Aejϕej2πf0t]s(t) = A\cos(2\pi f_0 t + \phi) = \text{Re}[Ae^{j\phi} e^{j2\pi f_0 t}]
  • 波束形成相位:ejφe^{j\varphi} 表示相位旋转(φ=2πλdsin⁡θ\varphi = \frac{2\pi}{\lambda}d\sin\theta)
  • 傅里叶变换:X(ω)=∫x(t)e−jωtdtX(\omega) = \int x(t) e^{-j\omega t} dt

三、Z变换(Z-Transform)

3.1 历史

  • 1947年:波兰数学家卢甘德(Hurewicz)首次提出Z变换
  • 1952年:拉格尼(Ragazzini)和扎德(Zadeh)在论文中系统化Z变换理论
  • 1960-70年代:Z变换成为数字信号处理(DSP)的核心数学工具
  • 雷达应用:数字滤波器设计、离散系统分析、数字波束形成

3.2 定义

Z变换将离散序列 x[n]x[n] 映射为复变量 zz 的函数:

X(z)=Z{x[n]}=∑n=−∞∞x[n]z−n\boxed{X(z) = \mathcal{Z}\{x[n]\} = \sum_{n=-\infty}^{\infty} x[n] z^{-n}}

其中 z=reiωz = re^{i\omega} 是复变量。

因果序列(单边Z变换):

X(z)=∑n=0∞x[n]z−nX(z) = \sum_{n=0}^{\infty} x[n] z^{-n}

逆Z变换:

x[n]=12πj∮CX(z)zn−1dzx[n] = \frac{1}{2\pi j} \oint_C X(z) z^{n-1} dz

(围线积分,CC 在收敛域内)

3.3 常见Z变换对

序列 x[n]x[n]Z变换 X(z)X(z)收敛域
δ[n]\delta[n](单位脉冲)11全平面
u[n]u[n](单位阶跃)zz−1=11−z−1\frac{z}{z-1} = \frac{1}{1-z^{-1}}∥z∥>1\|z\| > 1
anu[n]a^n u[n]zz−a=11−az−1\frac{z}{z-a} = \frac{1}{1-az^{-1}}∥z∥>∥a∥\|z\| > \|a\|
n⋅anu[n]n \cdot a^n u[n]az(z−a)2\frac{az}{(z-a)^2}∥z∥>∥a∥\|z\| > \|a\|
cos⁡(ωn)u[n]\cos(\omega n) u[n]z(z−cos⁡ω)z2−2zcos⁡ω+1\frac{z(z-\cos\omega)}{z^2-2z\cos\omega+1}∥z∥>1\|z\| > 1
sin⁡(ωn)u[n]\sin(\omega n) u[n]zsin⁡ωz2−2zcos⁡ω+1\frac{z\sin\omega}{z^2-2z\cos\omega+1}∥z∥>1\|z\| > 1
ancos⁡(ωn)u[n]a^n \cos(\omega n) u[n]z(z−acos⁡ω)z2−2azcos⁡ω+a2\frac{z(z-a\cos\omega)}{z^2-2az\cos\omega+a^2}∥z∥>∥a∥\|z\| > \|a\|

3.4 Z变换的重要性质

线性:

Z{a⋅x1[n]+b⋅x2[n]}=a⋅X1(z)+b⋅X2(z)\mathcal{Z}\{a \cdot x_1[n] + b \cdot x_2[n]\} = a \cdot X_1(z) + b \cdot X_2(z)

时移(延迟):

Z{x[n−k]}=z−kX(z)\mathcal{Z}\{x[n-k]\} = z^{-k} X(z)

(因果序列,x[n]=0x[n] = 0 当 n<0n < 0)

卷积(时域卷积 = z域乘积):

Z{x[n]∗h[n]}=X(z)⋅H(z)\mathcal{Z}\{x[n] * h[n]\} = X(z) \cdot H(z)

这是 Z 变换最重要的性质之一——把复杂的卷积运算转换为简单的乘法。

微分(z域微分):

Z{n⋅x[n]}=−zdX(z)dz\mathcal{Z}\{n \cdot x[n]\} = -z \frac{dX(z)}{dz}

初值定理:

x[0]=lim⁡z→∞X(z)x[0] = \lim_{z \to \infty} X(z)

终值定理(因果稳定系统):

lim⁡n→∞x[n]=lim⁡z→1(z−1)X(z)\lim_{n \to \infty} x[n] = \lim_{z \to 1} (z-1) X(z)

3.5 收敛域(ROC)

Z变换 X(z)X(z) 的收敛域是使级数绝对收敛的 zz 值集合:

ROC={z∈C:∑n=−∞∞∣x[n]∣∣z∣−n<∞}\text{ROC} = \{z \in \mathbb{C} : \sum_{n=-\infty}^{\infty} |x[n]| |z|^{-n} < \infty\}

性质:

  1. ROC 是复平面上的环形区域 r1<∣z∣<r2r_1 < |z| < r_2
  2. ROC 内不包含极点
  3. 因果序列:ROC 为 ∣z∣>rmax|z| > r_{max}(最大极点模)
  4. 反因果序列:ROC 为 ∣z∣<rmin|z| < r_{min}

3.6 零极点分析

Z变换通常表示为有理函数:

X(z)=b0+b1z−1+⋯+bMz−Ma0+a1z−1+⋯+aNz−N=∏k=1M(z−zk)∏k=1N(z−pk)X(z) = \frac{b_0 + b_1 z^{-1} + \cdots + b_M z^{-M}}{a_0 + a_1 z^{-1} + \cdots + a_N z^{-N}} = \frac{\prod_{k=1}^{M}(z - z_k)}{\prod_{k=1}^{N}(z - p_k)}
  • 零点:zkz_k 使 X(z)=0X(z) = 0
  • 极点:pkp_k 使 X(z)→∞X(z) \to \infty
  • 稳定性:所有极点在单位圆内(∣pk∣<1|p_k| < 1)时系统稳定
  • 因果性:ROC 为 ∣z∣>∣pmax∣|z| > |p_{max}|

几何解释:

  • 极点处频率响应峰值(共振)
  • 零点处频率响应谷值(抑制)

3.7 Z变换与离散时间傅里叶变换(DTFT)的关系

Z变换是 DTFT 的推广:

X(eiω)=X(z)∣z=eiωX(e^{i\omega}) = X(z) \big|_{z = e^{i\omega}}

即 Z 变换在单位圆上的取值就是 DTFT。

3.8 Z变换在雷达中的应用

1) 数字滤波器设计

  • FIR 滤波器:H(z)=b0+b1z−1+⋯+bNz−NH(z) = b_0 + b_1 z^{-1} + \cdots + b_N z^{-N}(无极点,总是稳定)
  • IIR 滤波器:H(z)=∑bkz−k∑akz−kH(z) = \frac{\sum b_k z^{-k}}{\sum a_k z^{-k}}(有极点,需检查稳定性)

2) 数字波束形成

DBF 加权系数 w[n]w[n] 的 Z 变换:

W(z)=∑n=0N−1w[n]z−nW(z) = \sum_{n=0}^{N-1} w[n] z^{-n}

3) 多普勒滤波器

脉冲雷达中,回波脉冲序列的多普勒分析等价于对序列做 Z 变换后在单位圆上采样(DTFT)。

四、三者的联系

复数 → 欧拉公式 → Z变换
  │         │         │
  │    旋转因子      离散系统分析
  │    e^{iθ}       X(z) = Σ x[n]z^{-n}
  │
  └─→ I/Q信号
      (I + jQ)
  • 复数是基础,提供代数和几何表示
  • 欧拉公式是桥梁,连接复数与三角函数/指数函数
  • Z变换是应用,将离散序列映射到复数域,用于系统分析和设计

五、一句话总结

复数是雷达信号的"容器"(I/Q 两路),欧拉公式是"旋转器"(相位操作),Z 变换是"翻译器"(把离散时域问题转化为复数域的代数问题)。 三者联合,构成了数字信号处理的数学基石。


本文为技术学习笔记,供雷达信号处理初学者参考。相关阅读:《相控阵雷达入门》系列、《Q15 定点数格式完全指南》、《WRSP6TK 雷达 TR 测试软件源码精讲》系列。

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