מערכת ליניארית בלתי תלויה בזמן

**מערכת ליניארית בלתי תלויה בזמן** (באנגלית: **Linear time-invariant system**, הידועה גם בתור מערכת **LTI**) היא מושג במתמטיקה שימושית, שיש לו יישומים בתחומים כגון מעגלים חשמליים, עיבוד אותות, תורת הבקרה, ספקטרוסקופיית NMR , סייסמולוגיה ועוד.

המונח LTI מיוחס לתגובה של מערכת ליניארית וקבועה בזמן עבור אות כניסה שרירותי. ההתקדמות של מערכות אלה בדרך כלל נמדדת כאשר עובר זמן (למשל, בגל אקוסטי), אבל ביישומים כמו עיבוד תמונה ותורת השדות, מערכות LTI מתקדמות גם בממדים מרחביים. לפיכך, מערכות אלה נקראות גם ליניאריות בלתי תלויות בהעתקה, כדי לתת לתאוריה את ההיקף הכללי ביותר. המונח המקביל במקרה הכללי של זמן בדיד (כלומר, דגימות) הוא מערכות ליניאריות בלתי תלויות בהיסט (shift). מעגלים חשמליים הם דוגמה טובה למערכות LTI, שעשויים להיות מורכבים מנגדים, קבלים וסלילים.

## סקירה
הגדרת המאפיינים של כל מערכת LTI הן **ליניאריות** ו**קביעות** (אי-תלות) **בזמן**.
* **[[מערכת ליניארית|ליניאריות]]** – הקשר בין הכניסה למוצא המערכת היא העתקה ליניארית: אם עבור הכניסה x_1(t)\, המוצא הוא y_1(t)\,, ועבור הכניסה x_2(t)\, המוצא הוא y_2(t)\,, אז עבור הצירוף הליניארי של הכניסות a_1 x_1(t)+ a_2 x_2(t)\, המוצא יהיה a_1 y_1(t) + a_2y_2(t)\,, עם אותם קבועים a_1,a_2. אפשר להרחיב תכונה זאת למספר רב יותר של כניסות, מוכפלות במספרים ממשיים c_1, c_2, \ldots, c_k,
*: כך שהכניסה \sum_k c_k\,x_k(t) מייצרת יציאה \sum_k c_k\,y_k(t)\,. (נוסחה 1)
*: בפרט:
*: הכניסה \int_{-\infty}^{\infty} c_{\omega}\,x_{\omega}(t) \, \operatorname{d}\omega מייצרת יציאה \int_{-\infty}^{\infty} c_{\omega}\,y_{\omega}(t) \, \operatorname{d}\omega\,
*: כאשר c_{\omega} ו־x_{\omega} הם סקלרים וכניסות, בהתאמה, אשר משתנים לאורך רצף אינדקסים \omega. לכן אם פונקציית כניסה יכולה להיות מיוצגת על ידי צירוף ליניארי של פונקציות כניסה, כפי שמוצג בדוגמה, אז פונקציית המוצא המתאימה יכולה להיות מיוצגת על ידי צירוף לילנארי של פונקציות יציאה מתאימות, באותה העתקה ליניארית שבכניסה.
* **קביעות בזמן** – עבור כניסה בהזזה של *T* שניות, המוצא יהיה זהה למעט עיכוב זמן של *T* שניות. כלומר, אם עבור הכניסה x(t) המוצא הוא y(t), אז עבור הכניסה x(t-T) המוצא הוא y(t-T). לפיכך, המערכת קבועה בזמן כי המוצא אינו תלוי בזמן שהכניסה נכנסת.

התוצאה היסודית במערכות LTI היא שכל מערכת LTI יכולה להיות מאופיינת כולה על ידי פונקציה יחידה, שהיא התגובה להלם של המערכת. עבור כל כניסה, המוצא של המערכת הוא קונבולוציה של הכניסה עם התגובה להלם. שיטה זו של ניתוח נקראת לעיתים קרובות נקודת מבט של **[[מישור הזמן]]**. אותה התוצאה נכונה עבור מערכות קבועות בזמן הבדיד אשר האותות הן בזמן בדיד, והקונבולוציה מוגדרת על רצפים.
שמאל|ממוזער|320x320 פיקסלים|מערכת היחסים בין '''מישור הזמן''' ו'''מישור התדר'''
באופן שקול, ניתן לאפיין כל מערכת LTI ב**מישור התדר** באמצעות פונקציות התמסורת של המערכת, שהיא התמרת לפלס של התגובה להלם של המערכת (או התמרת Z במקרה של מערכת בזמן הבדיד). כתוצאה ממאפיינים אלה, מוצא המערכת במישור התדר הוא סכום של פונקציית המעבר וההתמרה של הכניסה. במילים אחרות, הקונבולוציה שקולה לכפל במישור התדר.

המודל של מערכת LTI טוב בתיאור מערכות חשובות רבות. רוב מערכות ה-LTI מתוארות כ"קלות לניתוח" ביחס לאלו שאין LTI. כל מערכת שיכולה להיות ממודלת על ידי משוואה דיפרנציאלית ליניארית הומוגנית עם מקדמים קבועים היא מערכת LTI. דוגמה למערכת כזאת היא מעגלים חשמליים המורכבים מנגדים, קבלים וסלילים (מעגל RLC למשל).

ניתן לפתור מערכת שאינה קבועה בזמן אך ליניארית על ידי משפט גרין, למשל. ניתן להשתמש באותה שיטה כאשר נתוני הבעיה אינם מלאים.

## מערכות רציפות
### תגובה להלם וקונבולוציה

לכל מערכת LTI, ניתן להגדיר פונקציית תגובה להלם, שמבטאת את המוצא של המערכת עבור כניסה של פונקציית הלם x(t) = \delta(t) (הדלתא של דיראק), ומסומנת באות h: y(t)=h(t).

ההתנהגות של מערכת ליניארית וקבועה בזמן עבור כניסה כללית x(t)  ואות מוצא y(t) מתוארת על ידי אינטגרל הקונבולוציה עם התגובה להלם:
:y(t) = (x * h)(t)\quad \stackrel{\mathrm{def}}{=}\ \int\limits_{-\infty}^{\infty} x(t-\tau)\cdot h(\tau) \, \mathrm{d}\tau\quad = \int\limits_{-\infty}^\infty x(\tau)\cdot h(t-\tau) \,\mathrm{d}\tau,
כאשר המעבר נעשה על ידי שימוש בתכונת הקומוטטיביות.

עבור מערכת ליניארית, *O* צריכה לקיים את נוסחה 1:

:O_t\left\{\int\limits_{-\infty}^\infty c_{\tau}\ x_{\tau}(u) \, \mathrm{d}\tau ;\ u\right\} = \int\limits_{-\infty}^\infty c_\tau\ \underbrace{y_\tau(t)}_{O_t\{x_\tau\}} \, \mathrm{d}\tau
, (נוסחה 2)

מדרישת האי-תלות בזמן, היא מקיימת גם:

:
O_t\{x(u-\tau);\ u\}\ \stackrel{\quad}{=}\ y(t-\tau)
\ \stackrel{\text{def}}{=}\ O_{t-\tau}\{x\}
. (נוסחה 3)

כעת נוכל לרשום את **התגובה להלם** כ- \textstyle h(t) \ \stackrel{\text{def}}{=}\ O_t\{\delta(u);\ u\}.

באופן דומה:
:
h(t-\tau)\ \stackrel{\text{def}}{=}\ O_{t-\tau}\{\delta(u);\ u\}
= O_t\{\delta(u-\tau);\ u\}


כאשר הצורה של צד ימין של נוסחה 2 נשמרת עבור המקרה \textstyle c_\tau = x(\tau) ו- \textstyle x_\tau(u) = \delta(u-\tau). נוסחה 2 מאפשרת את השלב הבא:

:
(x * h)(t) = O_t\left\{\int\limits_{-\infty}^\infty x(\tau)\cdot \delta(u- \tau) \, \mathrm{d}\tau;\ u \right\}
= O_t\left\{x(u);\ u \right\}
\ \stackrel{\text{def}}{=}\ y(t).


לסיכום, קלט הפונקציה, \textstyle \{x\}, יכול להיות מיוצגת על ידי רצף של פונקציות הלם מוזזות בזמן בצירוף ליניארי. תכונת הליניאריות של המערכת מאפשרת לייצג את תגובת המערכת על ידי רצף של תגובות הלם מתאימות, מסוכמות באותה הדרך, ותכונת הקביעות בזמן מאפשרת לייצג את הצירוף על ידי אינטגרל הקונבולוציה.

### אקספוננטים כפונקציות עצמיות
פונקציה עצמית היא פונקציה שעבורה פעולת האופרטור היא מכפלה של אותה פונקציה בקבוע. זאת אומרת, *f* היא פונקציה עצמית של \hat\mathcal{H}, אם
:\hat\mathcal{H}f = \lambda f,
כאשר \lambda הוא קבוע מספרי, שנקרא ערך עצמי.

פונקציות האקספוננט A e^{s t}, כאשר A, s \in \mathbb{C}, הן פונקציות עצמיות של אופרטור ליניארי וקבוע בזמן.

ניתן להוכיח זאת באופן הבא: נניח שהכניסה היא x(t) = A e^{s t}. היציאה של המערכת היא הקונבולוציה עם התגובה להלם \int_{-\infty}^\infty h(t - \tau) A e^{s \tau}\, \operatorname{d} \tau

אשר לפי תכונת הקומוטטיביות של הקונבולוציה, שקולה ל:

:\begin{align}
\overbrace{\int_{-\infty}^\infty h(\tau) \, A e^{s (t - \tau)} \, \operatorname{d} \tau}^{\mathcal{H} f}
&= \int_{-\infty}^\infty h(\tau) \, A e^{s t} e^{-s \tau} \, \operatorname{d} \tau \\
&= A e^{s t} \int_{-\infty}^{\infty} h(\tau) \, e^{-s \tau} \, \operatorname{d} \tau \\
&= \overbrace{\underbrace{A e^{s t}}_{\text{Input}}}^{f} \overbrace{\underbrace{H(s)}_{\text{Scalar}}}^{\lambda},
\end{align}

כאשר הסקלר
:H(s)\ \stackrel{\text{def}}{=}\ \int_{-\infty}^\infty h(t) e^{-s t} \, \operatorname{d} t
תלוי רק בפרמטר *s*, ולא במשתנה t.

תגובת המערכת היא העתקה ליניארית של הכניסה. בפרט, עבור כל A,s\in\Complex היציאה של המערכת היא המכפלה של הכניסה Ae^{st} והקבוע H(s). לפיכך, Ae^{st} היא פונקציה עצמית של מערכת ליניארית בלתי תלויה בזמן (LTI), והערך העצמי המתקבל הוא H(s).

#### דוגמה
נאמר כי v(t) = e^{i \omega t} אקספוננט מדומה (i^2\ \stackrel{\text{def}}{=} -1) והגרסה המוזזת בזמן שלו הוא: v_a(t) = e^{i \omega (t+a)} .

H[v_a](t) = e^{i\omega a} H[v](t) כהעתקה ליניארית של האקספוננט לפי הקבוע e^{i \omega a} .

H[v_a](t) = H[v](t+a) לפי קביעות בזמן לפי H .

אז, H[v](t+a) = e^{i \omega a} H[v](t) . עבור t = 0 ונקבל:H[v](\tau) = e^{i\omega \tau} H[v](0)

כלומר, עבור אקספוננט מדומה e^{i \omega \tau} ככניסה, נקבל אקספוננט מדומה עם אותו תדר במוצא.

### התמרת פורייה והתמרת לפלס

תכונת הפונקציה העצמית של אקספוננטים שימושית מאוד כדי לנתח את המערכת בכלים אנילטיים. במסגרת ניתוח זה פותחו שתי התמרות המאפשרות להתמיר את פונקציית הכניסה והמוצא למרחב אחר שבו נוח יותר לעבוד. התמרת לפלס:
: \mathcal{L}\{x(t)\}\ \stackrel{\text{def}}{=}\ \int_{-\infty}^\infty x(t) e^{-s t} \, \operatorname{d} t
כלומר התמרת לפלס של פונקציה היא הפריסה שלה על גבי הפונקציות העצמיות.

בפרט עבור פונקציית התגובה להלם:
:H(s)\ \stackrel{\text{def}}{=}\ \mathcal{L}\{h(t)\}\ \stackrel{\text{def}}{=}\ \int_{-\infty}^\infty h(t) e^{-s t} \, \operatorname{d} t
היא בדיוק הדרך למצוא את הערכים העצמיים מתוך התגובה להלם.

התמרה נוספת נוצרת כאשר מתמקדים בפונקציות סינוסואידיות טהורות (למשל פונקציות אקספוננטים מדומים מהצורה e^{j \omega t} כאשר \omega \in \mathbb{R} ו- j^2\ \stackrel{\text{def}}{=} -1). התמרת פורייה H(j \omega) = \mathcal{F}\{h(t)\} מביאה את הערכים העצמיים עבור פונקציות סינוסואידיות מדומות טהורות. שתי הפונקציות H(s) ו- H(j\omega) נקראות "תגובת המערכת", "פונקציית המערכת" או פונקציית המעבר.

התמרת לפלס בדרך כלל משמשת אותות חד-צדדיים, למשל, אותות ששווים לאפס עבור כל t, כאשר t_0 ערך קבוע כלשהו.

בגלל תכונת הקונבולוציה של שתי ההתמרות, הקונבולוציה שמביאה את מוצא המערכת יכולה להיות מיוצגת על ידי מכפלה במישור התדר, עבור מערכות אשר קיימות במישור התדר:

:y(t) = (h*x)(t)\ \stackrel{\text{def}}{=}\ \int_{-\infty}^\infty h(t - \tau) x(\tau) \, \operatorname{d} \tau\ =\ \mathcal{L}^{-1}\{H(s)X(s)\}

### דוגמאות
*דוגמה פשוטה לכך היא אופרטור הנגזרת:
**  \frac{\operatorname{d}}{\operatorname{d}t} \left( c_1 x_1(t) + c_2 x_2(t) \right) = c_1 x'_1(t) + c_2 x'_2(t)  (כלומר האופרטור ליניארי)
**  \frac{\operatorname{d}}{\operatorname{d}t} x(t-\tau) = x'(t-\tau)  (כלומר האופרטור קבוע בזמן)
:כאשר מתמירים את הנגזרת בהמרת לפלס, הנגזרת מותמרת להתמרת הפונקציה המקורית מוכפלת במשתנה הלפלס, *s*.
:: \mathcal{L}\left\{\frac{\operatorname{d}}{\operatorname{d}t}x(t)\right\} = s X(s) 
:הפשטות של התמרת הנגזרת מעידה על יעילות התמרת לפלס לפונקציות מעבר.
*עוד דוגמה פשוטה היא אופרטור הממוצע
:: \mathcal{A}\left\{x(t)\right\}\ \stackrel{\text{def}}{=}\ \int_{t-a}^{t+a} x(\lambda) \, \operatorname{d} \lambda. 
:מליניאריות האינטגרל,
::\begin{align}
\mathcal{A} \{c_1 x_1(t) + c_2 x_2(t)\}
&= \int_{t-a}^{t+a} ( c_1 x_1(\lambda) + c_2 x_2(\lambda)) \, \operatorname{d} \lambda\\
&= c_1 \int_{t-a}^{t+a} x_1(\lambda) \, \operatorname{d} \lambda + c_2 \int_{t-a}^{t+a} x_2(\lambda) \, \operatorname{d} \lambda\\
&= c_1 \mathcal{A}\{x_1(t)\} + c_2 \mathcal{A} \{x_2(t) \},
\end{align}
::ליניארי. בנוסף, מפני ש-
::\begin{align}
\mathcal{A}\left\{x(t-\tau)\right\}
&= \int_{t-a}^{t+a} x(\lambda-\tau) \, \operatorname{d} \lambda\\
&= \int_{(t-\tau)-a}^{(t-\tau)+a} x(\xi) \, \operatorname{d} \xi\\
&= \mathcal{A}\{x\}(t-\tau),
\end{align}
::קבוע בזמן. למען האמת, \mathcal{A} יכולה להיות מיוצגת כקונבולוציה עם פונקציית המלבן \Pi(t). כלומר,
:: \mathcal{A}\left\{x(t)\right\} = \int_{-\infty}^\infty \Pi\left(\frac{\lambda-t}{2a}\right) x(\lambda) \, \operatorname{d} \lambda, 
:כאשר פונקציית המלבן היא:
::\Pi(t)\ \stackrel{\text{def}}{=}\ \begin{cases} 1 &\text{if } |t| \leq \frac{1}{2},\\ 0 &\text{if } |t| > \frac{1}{2}.\end{cases}

### תכונות
חלק מהתכונות החשובות ביותר של מערכת הן סיבתיות ויציבות.

#### סיבתיות
מערכת נקראת "סיבתית" כאשר מוצא המערכת נקבע אך ורק על פי ערכי הכניסה בעבר ובהווה, ולא על פי ערכי הכניסה בעתיד.

עבור התגובה להלם, מערכת כזאת מתקבלת רק כאשר לכל t שלילי, התגובה מתאפסת, משום שפונקציית ההלם שהיא הכניסה, גם היא מתאפסת בתחום זה. בייצוג מתמטי:
:\forall t 

כאשר h(t) הוא התגובה להלם.

באופן כללי, לא ניתן לדעת האם המערכת היא סיבתית מתוך התמרת לפלס של תגובת המערכת להלם, מפני שההתמרה ההפוכה אינה יחידה. רק כאשר התחום התכנסות ידוע ניתן לדעת האם המערכת סיבתית.

#### יציבות

מערכת נקראת **[[יציבות BIBO|יציבה במובן BIBO]]** אם לכל כניסה חסומה יתקבל מוצא סופי (כלומר, חסום גם כן). בייצוג מתמטי, אם כל כניסה שמקיימת:
:\exists k(\ \|x(t)\|_{\infty}

מתקבל מוצא שמקיים:
:\exists m(\ \|y(t)\|_{\infty}
:(כלומר, המקסימום של |x(t)| סופית גוררת שהמקסימום של |y(t)| סופית גם כן), לכן המערכת יציבה.
תנאי הכרחי ומספיק הוא שהתגובה להלם, h(t), נמצאת במרחב L<sup>1</sup> (בעלת נורמת L^1 סופית):
:\exists k(\ \|h(t)\|_1 = \int_{-\infty}^\infty |h(t)| \, \operatorname{d}t 

במישור התדר, תחום ההתכנסות חייבת לכלול את הציר המדומה s=j\omega.

לדוגמה, מסנן מעביר תדרים נמוכים (LPF) אידיאלי עם תגובה להלם של פונקציית sinc היא לא יציבה במובן BIBO, מפני שנורמת L1 שלה לא סופית. לכן, עבור כניסה חסומה לא הכרחי שנקבל מוצא חסום. בפרט, עבור הכניסה אפס ל-t  ושווה לסינוסואיד בתדר cutoff ל־t > 0\,, אז המוצא לא יהיה חסום לכל זמן מלבד אלה שחוצים את האפס.

## מערכות בדידות
כמעט לכל מערכת בזמן רציף יש חלק משלים במערכת בזמן בדיד.

### מערכות בדידות ממערכות רציפות

בהקשרים רבים, מערכת זמן בדיד (זמן דיסקרטי, DT) היא למעשה חלק ממערכת זמן רציפה (CT) גדולה יותר. לדוגמה, מערכת הקלטה דיגיטלית לוקחת צליל אנלוגי, מבצעת דיגיטציה, אולי מעבדת את האותות הדיגיטליים, ומשמיעה צליל אנלוגי.

אם x(t) הוא אות אנלוגי רציף, ממיר אנלוגי לדיגיטלי יהפוך אותו לאות דיגיטלי DT:

:x[n] \ \stackrel{\text{def}}{=}\ x(nT), \qquad\, n \in \mathbb{Z}

כאשר *T* זה זמן הדגימה. חשוב להגביל את טווח התדרים של אות הכניסה לייצוג נאמן באות בדיד, כך שמשפט הדגימה יבטיח שאף מידע של האות הרציף לא יאבד. אות בדיד יכול להכיל טווח תדרים רק עד \frac{1}{2T}. תדרים אחרים "יתקפלו" לאותו טווח.

### תגובה להלם וקונבולוציה
יהי \{x[m-k];\ m\} ייצוג של הרצף \{x[m-k]|\forall m \in \Z \}.
יהי הייצוג הקצר יותר \{x\}\, תייצג \{x[m];\ m\}.

מערכת בדידה הופכת רצף קלט \{x\}, לרצף פלט \{y\}. באופן כללי, כל אלמנט של הפלט תלוי בכל רכיב הקלט. נייצג את אופרטור ההעתקה על ידי O, ועתה אנו יכולים לכתוב:

:y[n] \ \stackrel{\text{def}}{=}\ O_n\{x\}

נשים לב שאם ההתמרה עצמה משתנה עם **n**, רצף הפלט הוא קבוע בלבד, והמערכת אינה מעניינת. במערכת טיפוסית, **[y[n** "תלויה בדרך כלל מהאלמנטים של **x** שהאינדקסים שלהם קרובים ל- **n**.

עבור מקרה מיוחד של הדלתא של קרונקר, x[m]=\delta[m], רצף המוצא יהיה **התגובה להלם**:

:h[n] \ \stackrel{\text{def}}{=}\ O_n\{\delta[m];\ m\}.\,

עבור מערכת ליניארית, O צריכה לקיים את:
:
O_n\left\{\sum_{k=-\infty}^{\infty} c_k\cdot x_k[m];\ m\right\} =
\sum_{k=-\infty}^{\infty} c_k\cdot O_n\{x_k\}.
\, (נוסחה 4)

והתנאי לקביעות בזמן:
:
\begin{align}
O_n\{x[m-k];\ m\}\ &\stackrel{\quad}{=}\ y[n-k]\\
&\stackrel{\text{def}}{=}\ O_{n-k}\{x\}.\,
\end{align}
 (נוסחה 5)

במערכת כזאת, התגובה להלם, \{h\},\,, מתארת את המערכת לגמרי. כלומר, עבור כל רצף קלט, רצף הפלט יכול להיות מחושב במונחים של קלט התגובה להלם. כדי לראות איך זה נעשה, יש לשקול את הזהות:

:
x[m] \equiv \sum_{k=-\infty}^{\infty} x[k]\cdot \delta[m-k],
\,

אשר מייצגת את \{x\}\, כסכום של דלתאות במושקלים.
לכן,

:
\begin{align}
y[n] = O_n\{x\}
&= O_n\left\{\sum_{k=-\infty}^\infty x[k]\cdot \delta[m-k];\ m \right\}\\
&= \sum_{k=-\infty}^\infty x[k]\cdot O_n\{\delta[m-k];\ m\},\,
\end{align}

כאשר עוררנו את נוסחה 4 עבור המקרה c_k=x[k] ו-x_k[m]=\delta[m-k].

ובגלל נוסחה 5, נוכל לכתוב:

:
\begin{align}
O_n\{\delta[m-k];\ m\}\ &\stackrel{\quad}{=}\ O_{n-k}\{\delta[m];\ m\}\\
&\stackrel{\text{def}}{=}\ h[n-k].\,
\end{align}


לכן:

: אשר מניבה את הנוסחה המוכרת עבור קונבולוציה בדידה.

### אקספוננטים כפונקציות עצמיות
פונקציה עצמית היא פונקציה שעבורה הפלט של האופרטור היא מכפלה של אותה פונקציה בקבוע. זאת אומרת, *f* היא פונקציה עצמית של \mathcal{H}, אם
:\mathcal{H}f = \lambda f,
כאשר \lambda הוא קבוע, שנקרא בהקשר זה ערך עצמי.

את פונקציות האקספוננט z^n = e^{sT n}, כאשר n \in \mathbb{Z}, הם פונקציות עצמיות של אופרטור ליניארי, וקבוע בזמן. T \in \mathbb{R} הוא קצב הדגימה, וכן z=e^{sT}, z, s\in\Complex. הוכחה פשוטה ממחישה את המושג הזה.

נניח שהכניסה היא x[n] = \,\!z^n . היציאה של המערכת עבור תגובה להלם h[n] יהיה:
:\sum_{m=-\infty}^{\infty} h[n-m] \, z^m

כאשר לפי תכונת הקומוטטיביות של הקונבולוציה, שקולה ל:

:\sum_{m=-\infty}^{\infty} h[m] \, z^{(n - m)} = z^n \sum_{m=-\infty}^{\infty} h[m] \, z^{-m} = z^n H(z)

כאשר הסקלר
:H(z)\ \stackrel{\text{def}}{=}\ \sum_{m=-\infty}^\infty h[m] z^{-m}
תלוי רק בפרמטר *z*.

אז z^n היא פונקציה עצמית של מערכת LTI מפני שתגובת המערכת שקולה לקלט כפול הקבוע H(z).

### התמרת Z והתמרת פורייה הבדידה
תכונת הפונקציה העצמית של אקספוננטים שימושית מאוד כדי להבין יותר מערכות LTI. התמרת Z:
:H(z) = \mathcal{Z}\{h[n]\} = \sum_{n=-\infty}^\infty h[n] z^{-n}
היא בדיוק הדרך למצוא את הערכים העצמיים מתוך התגובה להלם. בפרט, נתעניין בפונקציות סינוסואידיות טהורות (למשל אקספוננטים מרוכבים מהצורה e^{j \omega n} כאשר \omega \in \mathbb{R} ו- j^2\ \stackrel{\text{def}}{=} -1). התמרת פורייה הבדידה (DTFT) H(j \omega) = \mathcal{F}\{h[n]\} מביאה את הערכים העצמיים עבור פונקציות סינוסואידיות מדומות טהורות. שתי הפונקציות H[z] ו- H(e^{j\omega}) נקראות "תגובת המערכת", "פונקציית המערכת" או פונקציית המעבר.

התמרת Z בדרך כלל מופעלת על אותות חד-צדדיים, למשל, אות ששווה לאפס עבור כל t, כאשר t_0 ערך קבוע כלשהו.

בגלל תכונת הקונבולוציה של שתי ההתמרות, הקונבולוציה שמביאה את מוצא המערכת יכולה להיות מיוצגת על ידי מכפלה במישור התדר, עבור מערכות אשר קיימות במישור התדר:
:y[n] = (h*x)[n] = \sum_{m=-\infty}^\infty h[n-m] x[m] = \mathcal{Z}^{-1}\{H(z)X(z)\}

### דוגמאות
*דוגמה פשוטה לכך היא אופרטור העיכוב (delay):
*:D\{x[n]\} \ \stackrel{\text{def}}{=}\ x[n-1]
** D \left( c_1 \cdot x_1[n] + c_2 \cdot x_2[n] \right) = c_1 \cdot x_1[n-1] + c_2\cdot x_2[n-1] = c_1\cdot Dx_1[n] + c_2\cdot Dx_2[n] (כלומר האופרטור ליניארי)
** D\{x[n-m]\} = x[n-m-1] = x[(n-1)-m] = D\{x\}[n-m]\, (כלומר האופרטור קבוע בזמן)
:כאשר מתמירים את הנגזרת בהמרת Z, הנגזרת מותמרת להתמרת הפונקציה המקורית מוכפלת במשתנה, *z*−1. כלומר,
:: \mathcal{Z}\left\{Dx[n]\right\} = z^{-1} X(z). 
*עוד דוגמה פשוטה היא אופרטור הממוצע
:: \mathcal{A}\left\{x[n]\right\}\ \stackrel{\text{def}}{=}\ \sum_{k=n-a}^{n+a} x[k]
:מליניאריות הסכום,
::\begin{align}
\mathcal{A}\left\{c_1 x_1[n] + c_2 x_2[n] \right\}
&= \sum_{k=n-a}^{n+a} \left( c_1 x_1[k] + c_2 x_2[k] \right)\\
&= c_1 \sum_{k=n-a}^{n+a} x_1[k] + c_2 \sum_{k=n-a}^{n+a} x_2[k]\\
&= c_1 \mathcal{A}\left\{x_1[n] \right\} + c_2 \mathcal{A}\left\{x_2[n] \right\},
\end{align}
::ליניארי. בנוסף, מפני ש-
::\begin{align}
\mathcal{A}\left\{x[n-m]\right\}
&= \sum_{k=n-a}^{n+a} x[k-m]\\
&= \sum_{k'=(n-m)-a}^{(n-m)+a} x[k']\\
&= \mathcal{A}\left\{x\right\}[n-m],
\end{align}
::קבוע בזמן.

### תכונות
ניתן לתאר באופן מלא את הקשר שבין הקלט לפלט במערכת LTI בדידה על ידי התגובה להלם של המערכת h[n]. חלק מהתכונות החשובות ביותר של מערכת הן סיבתיות ויציבות. בניגוד למערכות בזמן רציף, מערכות בדידות לא סיבתיות יכולות להתממש. זה טריוויאלי כדי להפוך מערכת עם תגובה להלם סופית סיבתי על ידי הוספת עיכובים (Delays). זה אפשרי אפילו לעשות מערכות שלא סיבתיות עם תגובה להלם אינסופית.

#### סיבתיות
מערכת בדידה נקראת "סיבתית" כאשר מוצא המערכת נקבעת אך ורק על פי ערכי הכניסה בעבר ובהווה.

תנאי הכרחי ומספיק למערכת סיבתית:

:\forall n(n 

כאשר h[n] הוא התגובה להלם. באופן כללי, לא ניתן לדעת האם המערכת היא סיבתית מתוך התמרת Z, מפני שההתמרה ההפוכה אינה יחידה. רק כאשר התחום התכנסות ידוע, ניתן לדעת האם המערכת סיבתית.

#### יציבות
מערכת נקראת **יציבה במובן BIBO** אם לכל כניסה חסומה מתקבל מוצא סופי (כלומר, חסום גם כן). בייצוג מתמטי, אם כל כניסה שמקיימת:
:\exists k (\ \|x[n]\|_{\infty} 
מתקבל מוצא שמקיים:
:\exists k(\ \|y[n]\|_{\infty} 
:(כלומר, המקסימום של |x[n]| סופית גוררת שהמקסימום של |y[n]| סופית גם כן), לכן המערכת יציבה. תנאי הכרחי ומספיק הוא שהתגובה להלם, h[n], נמצאת בL<sup>1</sup> (בעלת נורמתL^1 סופית):

:\exists k(\|h[n]\|_1\ \stackrel{\text{def}}{=}\ \sum_{n = -\infty}^\infty |h[n]| 

במישור התדר, תחום ההתכנסות חייבת לכלול את מעגל היחידה (כלומר, המקום הגאומטרי המקיים |z|=1 עבור z מרוכב)

## ראו גם
* תגובה להלם
* פונקציית גרין

## לקריאה נוספת

* 
* 
* 
* 


## קישורים חיצוניים
* ECE 209: Review of Circuits as LTI Systems – קדימון קצר על ניתוח מתמטי של מערכות LTI חשמליות 
* ECE 209: Sources of Phase Shift – הסבר אינטואיטיבי של המקור של הזזות במופע בשתי מערכות LTI חשמליות משותפות 
*JHU 520.214 Signals and Systems course notes – קורס מקוצר על תורת מערכת ה־LTI, הולם להוראה עצמית
*LTI system example: RC low-pass filter – תגובת ההגבר ותגובת המופע

## הערות שוליים

קטגוריה:הנדסת חשמל
קטגוריה:עיבוד אותות
קטגוריה:עיבוד אותות ספרתי
קטגוריה:מתמטיקה שימושית