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Del Dominio del Tiempo al Plano Complejo

La Z-transformada mapea una secuencia x_n a una función X(z) de una variable compleja:

X(z) = Σ_{n=−∞}^{∞} x_n · z^{−n}

La variable z parameteriza el plano complejo. Diferentes regiones de este plano corresponden a diferentes comportamientos cualitativos del filtro.

Regiones Geométricas

RegiónzComportamiento
Dentro del círculo unitario< 1Polos estables: respuesta decayente
Círculo unitario= 1Eje de frecuencia: z = e^{i2πf}
Fuera del círculo unitario> 1Polos inestables: respuesta creciente

El círculo unitario juega el mismo papel en la estabilidad de tiempo discreto que el eje imaginario en la estabilidad de tiempo continuo (Laplace).

Relación con la Transformada de Laplace

Para sistemas de tiempo continuo, la transformada de Laplace usa la variable s. El eje imaginario s = iω es donde vive la respuesta de frecuencia. Estabilidad: los polos deben tener Re(s) < 0 (semiplano izquierdo).

La transformada bilineal mapea s → z: z = (1 + Ts/2) / (1 − Ts/2). Este mapeo transforma el semiplano izquierdo al interior del círculo unitario — la traducción geométrica de 'estable en semiplano izquierdo' a 'estable dentro del círculo unitario.'

Geometría de Filtros IIR: Z-Plano & Ubicaciones de Polos

La Transformada Bilineal como Mapa Conforme

La transformada bilineal z = (1 + Ts/2) / (1 − Ts/2) es una transformación de Möbius — un mapa conforme (que preserva ángulos) del plano complejo.

Sus propiedades geométricas clave:

- Mapea s = iω (eje imaginario) a |z| = 1 (círculo unitario)

- Mapea Re(s) < 0 (semiplano izquierdo) a |z| < 1 (dentro del círculo unitario)

- Mapea Re(s) > 0 (semiplano derecho) a |z| > 1 (fuera del círculo unitario)

- Deformación de frecuencia: el mapeo ω → f es no lineal — ω_análogo = (2/T)·tan(πf_digital)

Esta deformación comprime las frecuencias altas hacia el punto de Nyquist. Los diseñadores la compensan pre-deformando la especificación analógica antes de aplicar la transformada bilineal.

La transformada bilineal mapea el semiplano izquierdo de s (Re(s) < 0) al interior del círculo unitario en el z-plano. Explica geométricamente por qué este mapeo preserva la condición de estabilidad: un filtro analógico estable (todos los polos en el semiplano izquierdo) se transforma en un filtro digital estable (todos los polos dentro del círculo unitario). ¿Qué propiedad de la transformada bilineal garantiza esto?

Polos de Butterworth: Locus Circular

Los filtros Butterworth logran pasabanda máximamente plana colocando polos analógicos en un círculo de radio ω_c en el s-plano.

Para un filtro Butterworth de orden N-ésimo, los polos se ubican en:

s_k = ω_c · e^{iπ(2k+N−1)/(2N)} para k = 0, 1, …, N−1

Esto los coloca equidistantes en la mitad izquierda de un círculo de radio ω_c. (Los polos en la mitad derecha serían inestables; solo se mantienen los polos del semiplano izquierdo.)

¿Por qué locus circular → pasabanda máximamente plana?

El polinomio de Butterworth |B_N(jω)|² = 1 + (ω/ω_c)^{2N} tiene todos sus polos en |s| = ω_c. La restricción de radio igual significa que todos los polos contribuyen equitativamente a la respuesta de magnitud en ω = ω_c. El teorema de máxima planitud: entre todos los polinomios de orden N-ésimo con polos en este círculo, el polinomio de Butterworth tiene la mayoría de derivadas iguales a cero en ω = 0.

Polos de Chebyshev: Locus Elíptico

Los polos de Chebyshev se ubican en una elipse en el s-plano (no en un círculo). La elipse tiene semiejes mayores y menores determinados por el parámetro de ondulación ε. La ondulación igual en el pasabanda surge de la propiedad de equioscilación de los polinomios de Chebyshev.

Polos Elípticos: Locus de Función Elíptica

Los polos de filtro elíptico (Cauer) también se ubican en una elipse — pero con AMBOS polos Y ceros contribuyendo a la respuesta de frecuencia. Los ceros se ubican en el eje imaginario (polos de atenuación finita en la banda de parada). El mapeo de función elíptica distribuye óptimamente los ceros para lograr ondulación igual en ambas bandas simultáneamente.

Calculando Ubicaciones de Polos de Butterworth

Para un filtro Butterworth de orden 4 con ω_c = 1 (normalizado), los polos se ubican en:

s_k = e^{iπ(2k+3)/8} para k = 0, 1, 2, 3

k=0: s₀ = e^{i3π/8} (en semiplano izquierdo)

k=1: s₁ = e^{i5π/8} (en semiplano izquierdo)

k=2: s₂ = e^{i7π/8} (en semiplano izquierdo)

k=3: s₃ = e^{i9π/8} (en semiplano izquierdo)

Estos cuatro polos se ubican con espaciamiento angular igual en el círculo unitario, todos con partes reales negativas (semiplano izquierdo).

Para un filtro Butterworth de orden 4 (N=4) con ω_c = 1, los polos están en s_k = e^{iπ(2k+3)/8} para k = 0,1,2,3. Calcula el ángulo en grados para cada polo. Luego verifica que los cuatro polos tienen partes reales negativas (Re(s) < 0), confirmando que se ubican en el semiplano izquierdo. Muestra el cálculo para Re(s₀) = cos(3π/8).

Distancia de Polos al Círculo Unitario

La estabilidad teórica requiere |p| < 1. En la práctica, surgen dos preocupaciones adicionales.

Margen de Estabilidad

El margen de estabilidad de un filtro IIR es la distancia mínima de cualquier polo al círculo unitario: min_k (1 − |p_k|).

Un polo en |p| = 0.99 es técnicamente estable pero deja solo un margen del 1%. La aritmética de precisión finita (redondeo en la representación de coeficientes & acumulación de errores de redondeo) puede efectivamente mover polos. Si la cuantización de coeficientes desplaza un polo de 0.99 a 1.001, el filtro se vuelve inestable.

Consecuencia Geométrica

Los polos muy cerca del círculo unitario producen picos de respuesta de frecuencia muy agudos — resonadores de ancho de banda estrecho. Pero los resonadores estrechos requieren alta precisión: errores pequeños en coeficientes mueven la frecuencia del pico significativamente.

El trade-off geométrico: agudeza del pico ∝ 1 / (1 − |p|). Conforme |p| → 1, agudeza → ∞ pero margen de estabilidad → 0 & sensibilidad a errores de coeficientes → ∞.

Secciones de Segundo Orden

Un filtro IIR de alto orden implementado como un polinomio único es numéricamente sensible — redondear un único coeficiente puede mover muchos polos. La solución estándar: implementar como una cascada de secciones de segundo orden (biquads), cada una con solo un par de polos conjugados y un par de ceros conjugados. Los errores en una sección no pueden perturbar polos en otras.

Un filtro IIR de orden 6 tiene polos en las siguientes ubicaciones en el Z-plano: p₁,₂ = 0.95·e^{±iπ/6}, p₃,₄ = 0.85·e^{±iπ/3}, p₅,₆ = 0.70·e^{±iπ/2}. Calcula el margen de estabilidad para cada par de polos conjugados (distancia mínima del polo al círculo unitario = 1 − |p|). ¿Qué par presenta el mayor riesgo de estabilidad? ¿Qué par produce el pico más agudo en la respuesta de frecuencia, y a qué frecuencia?