Transformada Z

En matemáticas y procesamiento de señales , la transformada Z convierte una señal de tiempo discreto , que es una secuencia de números reales o complejos, en una representación de dominio de frecuencia de valor complejo (el dominio z o plano z ). ^{[1] [2]}

Puede considerarse un equivalente en tiempo discreto de la transformada de Laplace (el dominio s o plano s ). ^[3] Esta similitud se explora en la teoría del cálculo de escala de tiempo .

Mientras que la transformada de Fourier de tiempo continuo se evalúa en el eje vertical del dominio s (el eje imaginario), la transformada de Fourier de tiempo discreto se evalúa a lo largo del círculo unitario del dominio z. El semiplano izquierdo del dominio s se asigna al área dentro del círculo unitario del dominio z, mientras que el semiplano derecho del dominio s se asigna al área fuera del círculo unitario del dominio z.

En el procesamiento de señales, uno de los medios para diseñar filtros digitales es tomar diseños analógicos, someterlos a una transformación bilineal que los mapea del dominio s al dominio z y luego producir el filtro digital mediante inspección, manipulación o aproximación numérica. Estos métodos tienden a no ser precisos excepto en la proximidad de la unidad compleja, es decir, a frecuencias bajas.

El concepto fundacional que ahora se reconoce como la transformada Z, que es una piedra angular en el análisis y diseño de sistemas de control digital, no era completamente novedoso cuando surgió a mediados del siglo XX. Sus principios embrionarios se remontan al trabajo del matemático francés Pierre-Simon Laplace , quien es más conocido por la transformada de Laplace , una técnica matemática estrechamente relacionada. Sin embargo, la formulación explícita y la aplicación de lo que ahora entendemos como la transformada Z fueron significativamente avanzadas en 1947 por Witold Hurewicz y colegas. Su trabajo fue motivado por los desafíos presentados por los sistemas de control de datos muestreados, que se estaban volviendo cada vez más relevantes en el contexto de la tecnología de radar durante ese período. La transformada Z proporcionó un método sistemático y efectivo para resolver ecuaciones diferenciales lineales con coeficientes constantes, que son omnipresentes en el análisis de señales y sistemas de tiempo discreto. ^{[4] [5]}

El método se perfeccionó aún más y obtuvo su nomenclatura oficial, "la transformada Z", en 1952, gracias a los esfuerzos de John R. Ragazzini y Lotfi A. Zadeh , quienes formaban parte del grupo de control de datos muestreados en la Universidad de Columbia. Su trabajo no solo solidificó el marco matemático de la transformada Z, sino que también amplió su alcance de aplicación, particularmente en el campo de la ingeniería eléctrica y los sistemas de control. ^{[6] [7]}

Una extensión notable, conocida como la transformada Z modificada o avanzada , fue introducida posteriormente por Eliahu I. Jury . El trabajo de Jury amplió la aplicabilidad y robustez de la transformada Z, especialmente en el manejo de condiciones iniciales y proporcionando un marco más integral para el análisis de sistemas de control digital. Esta formulación avanzada ha desempeñado un papel fundamental en el diseño y análisis de estabilidad de sistemas de control de tiempo discreto, contribuyendo significativamente al campo del procesamiento de señales digitales. ^{[8] [9]}

Curiosamente, los fundamentos conceptuales de la transformada Z se cruzan con un concepto matemático más amplio conocido como el método de funciones generadoras , una poderosa herramienta en combinatoria y teoría de la probabilidad. Esta conexión fue insinuada ya en 1730 por Abraham de Moivre , una figura pionera en el desarrollo de la teoría de la probabilidad. De Moivre utilizó funciones generadoras para resolver problemas de probabilidad, sentando las bases para lo que eventualmente evolucionaría en la transformada Z. Desde una perspectiva matemática, la transformada Z puede verse como una instancia específica de una serie de Laurent , donde la secuencia de números bajo investigación se interpreta como los coeficientes en la expansión (de Laurent) de una función analítica . Esta perspectiva no solo resalta las profundas raíces matemáticas de la transformada Z, sino que también ilustra su versatilidad y amplia aplicabilidad en diferentes ramas de las matemáticas y la ingeniería. ^[10]

La transformada Z se puede definir como una transformada unilateral o bilateral . (Al igual que tenemos la transformada de Laplace unilateral y la transformada de Laplace bilateral ). ^[11]

La transformada Z bilateral o de dos lados de una señal de tiempo discreto es la serie de potencia formal definida como:${\displaystyle x[n]}$ ${\estilo de visualización X(z)}$

donde es un entero y es, en general, un número complejo . En forma polar , puede escribirse como:${\displaystyle n}$${\displaystyle z}$${\displaystyle z}$

${\displaystyle z=Ae^{j\phi }=A\cdot (\cos {\phi }+j\sin {\phi })}$

donde es la magnitud de , es la unidad imaginaria , y es el argumento complejo (también conocido como ángulo o fase ) en radianes .${\displaystyle A}$${\displaystyle z}$${\displaystyle j}$${\displaystyle \phi }$

Alternativamente, en los casos donde se define solo para , la transformada Z unilateral o de un solo lado se define como:${\displaystyle x[n]}$${\displaystyle n\geq 0}$

En el procesamiento de señales , esta definición se puede utilizar para evaluar la transformada Z de la respuesta al impulso unitario de un sistema causal de tiempo discreto .

Un ejemplo importante de la transformada Z unilateral es la función generadora de probabilidad , donde el componente es la probabilidad de que una variable aleatoria discreta tome el valor . Las propiedades de las transformadas Z (enumeradas en el § Propiedades) tienen interpretaciones útiles en el contexto de la teoría de la probabilidad.${\displaystyle x[n]}$

La transformada Z inversa es:

donde es una trayectoria cerrada en sentido antihorario que rodea el origen y se encuentra completamente en la región de convergencia (ROC). En el caso en que la ROC sea causal (ver Ejemplo 2), esto significa que la trayectoria debe rodear todos los polos de .${\displaystyle C}$${\displaystyle C}$${\displaystyle X(z)}$

Un caso especial de esta integral de contorno se da cuando es el círculo unitario. Este contorno se puede utilizar cuando la ROC incluye el círculo unitario, lo que siempre se garantiza cuando es estable, es decir, cuando todos los polos están dentro del círculo unitario. Con este contorno, la transformada Z inversa se simplifica a la transformada de Fourier inversa de tiempo discreto , o serie de Fourier , de los valores periódicos de la transformada Z alrededor del círculo unitario:${\displaystyle C}$${\displaystyle X(z)}$

La transformada Z con un rango finito de y un número finito de valores espaciados uniformemente se puede calcular de manera eficiente a través del algoritmo FFT de Bluestein . La transformada de Fourier de tiempo discreto (DTFT), que no debe confundirse con la transformada de Fourier discreta (DFT), es un caso especial de una transformada Z de este tipo que se obtiene al restringir que se encuentre en el círculo unitario.${\displaystyle n}$${\displaystyle z}$${\displaystyle z}$

Los tres métodos siguientes se utilizan a menudo para la evaluación de la transformada inversa:

Este método implica aplicar el teorema de residuos de Cauchy para evaluar la transformada inversa. Al integrar alrededor de un contorno cerrado en el plano complejo, se suman los residuos en los polos de la función de transformada dentro de la ROC. Esta técnica es particularmente útil cuando se trabaja con funciones expresadas en términos de variables complejas.${\displaystyle z}$${\displaystyle z}$

En este método, la transformada se expande en una serie de potencias. Este enfoque es útil cuando la función de transformada es racional, lo que permite la aproximación de la inversa mediante la expansión en una serie y la determinación de los coeficientes de la señal término por término.${\displaystyle z}$${\displaystyle z}$

Esta técnica descompone la transformada en una suma de fracciones más simples, cada una correspondiente a pares de transformadas conocidos. Luego, la transformada inversa se determina buscando cada término en una tabla estándar de pares de transformadas. Este método se usa ampliamente por su eficiencia y simplicidad, especialmente cuando la función original se puede descomponer fácilmente en componentes reconocibles.${\displaystyle z}$${\displaystyle z}$${\displaystyle z}$${\displaystyle z}$

A) Determine la transformada inversa de la siguiente ecuación mediante el método de expansión en serie,${\displaystyle z}$

${\displaystyle X(z)={1 \over 1-1.5z^{-1}+0.5z^{-2}}}$

Solución:

Caso 1:

República Checa:${\displaystyle \left\vert Z\right\vert >1}$

Dado que la ROC es el exterior de un círculo, es causal (señal existente para n≥0).${\displaystyle x(n)}$

${\displaystyle X(z)={1 \over 1-{3 \over 2}z^{-1}+{1 \over 2}z^{-2}}=1+{{3 \over 2}z^{-1}}+{{7 \over 4}z^{-2}}+{{15 \over 8}z^{-3}}+{{31 \over 16}z^{-4}}+....}$

de este modo,

${\displaystyle {\begin{aligned}x(n)&=\{1,{3 \over 2},{7 \over 4},{15 \over 8},{31 \over 16}....\}\\&\ \ \ \ \ \ \ \uparrow \\\end{aligned}}}$(la flecha indica el término en x(0)=1)

Tenga en cuenta que en cada paso del proceso de división larga eliminamos el término de menor potencia de .${\displaystyle {z^{-1}}}$

Caso 2:

República Checa:${\displaystyle \left\vert Z\right\vert <0.5}$

Dado que la ROC es el interior de un círculo, es anticausal (señal existente para n<0).${\displaystyle x(n)}$

Realizando una división larga obtenemos,

${\displaystyle X(z)={1 \over {1-{{3 \over 2}z^{-1}}+{{1 \over 2}z^{-2}}}}=2z^{2}+6z^{3}+14z^{4}+30z^{5}+...}$

${\displaystyle {\begin{aligned}x(n)&=\{30,14,6,2,0,0\}\\&\ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \uparrow \\\end{aligned}}}$(la flecha indica el término en x(0)=0)

Tenga en cuenta que en cada paso del proceso de división larga eliminamos el término de menor potencia de .${\displaystyle z}$

Nota:

1. Cuando la señal es causal, obtenemos potencias positivas de y cuando la señal es anticausal, obtenemos potencias negativas de .${\displaystyle z}$${\displaystyle z}$
2. ${\displaystyle z^{k}}$indica término en y indica término en .${\displaystyle x(-k)}$${\displaystyle z^{-k}}$${\displaystyle x(k)}$

B) Determine la transformada inversa de la siguiente ecuación mediante el método de expansión en serie,${\displaystyle z}$

Eliminando potencias negativas si y dividiendo por ,${\displaystyle z}$${\displaystyle z}$

${\displaystyle {X(z) \over z}={z^{2} \over (z)(z^{2}-1.5z+0.5)}={z \over (z^{2}-1.5z+0.5)}}$

Por expansión de fracciones parciales,

${\displaystyle {X(z) \over z}={z \over {(z-1)(z-0.5)}}={A_{1} \over z-0.5}+{A_{2} \over z-1}}$

${\displaystyle A_{1}}$=${\displaystyle {(z-0.5)X(z) \over z}\mid _{z=0.5}={0.5 \over (0.5-1)}={-1}}$

${\displaystyle A_{2}={(z-1)X(z) \over z}\mid _{z=1}={1 \over (1-0.5)}={2}}$

${\displaystyle {X(z) \over z}={2 \over z-1}-{1 \over z-0.5}}$

Caso 1:

República Checa:${\displaystyle \left\vert Z\right\vert >1}$

Ambos términos son causales, por lo tanto es causal.${\displaystyle x(n)}$

${\displaystyle {\begin{aligned}x(n)&=2{(1)^{n}}u(n)-1{(0.5)^{n}}u(n)\\&=(2-0.5^{n})u(n)\\\end{aligned}}}$

Caso 2:

República Checa:${\displaystyle \left\vert Z\right\vert <0.5}$

Ambos términos son anticausales, por lo tanto es anticausal.${\displaystyle x(n)}$

${\displaystyle {\begin{aligned}x(n)&=-2{(1)^{n}}u(-n-1)-(-1{(0.5)^{n}}u(-n-1))\\&=(0.5^{n}-2)u(-n-1)\\\end{aligned}}}$

Caso 3:

República Checa:${\displaystyle 0.5<\left\vert Z\right\vert <1}$

Uno de los términos es causal (p=0,5 proporciona la parte causal) y el otro es anticausal (p=1 proporciona la parte anticausal), por lo tanto, es bidireccional.${\displaystyle x(n)}$

${\displaystyle {\begin{aligned}x(n)&=-2{(1)^{n}}u(-n-1)-1{(0.5)^{n}}u(n)\\&=-2u(-n-1)-0.5^{n}u(n)\\\end{aligned}}}$

La región de convergencia (ROC) es el conjunto de puntos en el plano complejo para el cual la suma de la transformada Z converge (es decir, no aumenta en magnitud hasta el infinito):

${\displaystyle \mathrm {ROC} =\left\{z:\left|\sum _{n=-\infty }^{\infty }x[n]z^{-n}\right|<\infty \right\}}$

Ampliando el intervalo se obtiene${\displaystyle x[n]=(.5)^{n}\ .}$${\displaystyle x[n]}$${\displaystyle (-\infty ,\infty )}$

${\displaystyle x[n]=\left\{\dots ,(.5)^{-3},(.5)^{-2},(.5)^{-1},1,(.5),(.5)^{2},(.5)^{3},\dots \right\}=\left\{\dots ,2^{3},2^{2},2,1,(.5),(.5)^{2},(.5)^{3},\dots \right\}.}$

Mirando la suma

${\displaystyle \sum _{n=-\infty }^{\infty }x[n]z^{-n}\to \infty .}$

Por lo tanto, no hay valores de que satisfagan esta condición.${\displaystyle z}$

Sea (donde es la función escalonada de Heaviside ). Desarrollando el intervalo se obtiene${\displaystyle x[n]=(.5)^{n}\,u[n]}$${\displaystyle u}$${\displaystyle x[n]}$${\displaystyle (-\infty ,\infty )}$

${\displaystyle x[n]=\left\{\dots ,0,0,0,1,(.5),(.5)^{2},(.5)^{3},\dots \right\}.}$

Mirando la suma

${\displaystyle \sum _{n=-\infty }^{\infty }x[n]z^{-n}=\sum _{n=0}^{\infty }(.5)^{n}z^{-n}=\sum _{n=0}^{\infty }\left({\frac {.5}{z}}\right)^{n}={\frac {1}{1-(.5)z^{-1}}}.}$

La última igualdad surge de la serie geométrica infinita y la igualdad solo se cumple si que puede reescribirse en términos de como Por lo tanto, la ROC es En este caso, la ROC es el plano complejo con un disco de radio 0,5 en el origen "perforado".${\displaystyle |(.5)z^{-1}|<1,}$${\displaystyle z}$${\displaystyle |z|>(.5).}$${\displaystyle |z|>(.5).}$

Sea (donde es la función escalonada de Heaviside ). Desarrollando el intervalo se obtiene${\displaystyle x[n]=-(.5)^{n}\,u[-n-1]}$${\displaystyle u}$${\displaystyle x[n]}$${\displaystyle (-\infty ,\infty )}$

${\displaystyle x[n]=\left\{\dots ,-(.5)^{-3},-(.5)^{-2},-(.5)^{-1},0,0,0,0,\dots \right\}.}$

Mirando la suma

${\displaystyle {\begin{aligned}\sum _{n=-\infty }^{\infty }x[n]\,z^{-n}&=-\sum _{n=-\infty }^{-1}(.5)^{n}\,z^{-n}\\&=-\sum _{m=1}^{\infty }\left({\frac {z}{.5}}\right)^{m}\\&=-{\frac {(.5)^{-1}z}{1-(.5)^{-1}z}}\\&=-{\frac {1}{(.5)z^{-1}-1}}\\&={\frac {1}{1-(.5)z^{-1}}}\\\end{aligned}}}$

y usando nuevamente la serie geométrica infinita , la igualdad solo se cumple si lo cual puede reescribirse en términos de como Por lo tanto, la ROC es En este caso, la ROC es un disco centrado en el origen y de radio 0,5.${\displaystyle |(.5)^{-1}z|<1}$${\displaystyle z}$${\displaystyle |z|<(.5).}$${\displaystyle |z|<(.5).}$

Lo que diferencia este ejemplo del anterior es únicamente el ROC. Esto tiene la intención de demostrar que el resultado de la transformación por sí solo no es suficiente.

Los ejemplos 2 y 3 muestran claramente que la transformada Z de es única cuando y solo cuando se especifica la ROC. La creación del gráfico de polos y ceros para el caso causal y anticausal muestra que la ROC para ambos casos no incluye el polo que está en 0,5. Esto se extiende a los casos con múltiples polos: la ROC nunca contendrá polos.${\displaystyle X(z)}$${\displaystyle x[n]}$

En el ejemplo 2, el sistema causal produce un ROC que incluye, mientras que el sistema anticausal del ejemplo 3 produce un ROC que incluye${\displaystyle |z|=\infty }$${\displaystyle |z|=0.}$

En sistemas con múltiples polos es posible tener un ROC que no incluya ni El ROC crea una banda circular. Por ejemplo,${\displaystyle |z|=\infty }$${\displaystyle |z|=0.}$

${\displaystyle x[n]=(.5)^{n}\,u[n]-(.75)^{n}\,u[-n-1]}$

Tiene polos en 0,5 y 0,75. La ROC será 0,5 < | z | < 0,75, que no incluye ni el origen ni el infinito. Un sistema de este tipo se denomina sistema de causalidad mixta, ya que contiene un término causal y un término anticausal.${\displaystyle (.5)^{n}\,u[n]}$${\displaystyle -(.75)^{n}\,u[-n-1].}$

La estabilidad de un sistema también se puede determinar conociendo únicamente la ROC. Si la ROC contiene el círculo unitario (es decir, | z | = 1), entonces el sistema es estable. En los sistemas anteriores, el sistema causal (ejemplo 2) es estable porque | z | > 0,5 contiene el círculo unitario.

Supongamos que se nos proporciona una transformada Z de un sistema sin una ROC (es decir, una ambigua ). Podemos determinar una única siempre que deseemos lo siguiente:${\displaystyle x[n]}$${\displaystyle x[n]}$

• Estabilidad
• Causalidad

Para que haya estabilidad, la ROC debe contener el círculo unitario. Si necesitamos un sistema causal, entonces la ROC debe contener el infinito y la función del sistema será una secuencia del lado derecho. Si necesitamos un sistema anticausal, entonces la ROC debe contener el origen y la función del sistema será una secuencia del lado izquierdo. Si necesitamos estabilidad y causalidad, todos los polos de la función del sistema deben estar dentro del círculo unitario.

Lo único entonces se puede encontrar.${\displaystyle x[n]}$

Propiedades de la transformada z

Propiedad	Dominio del tiempo	Dominio Z	Prueba	República de China
Definición de transformada Z	${\displaystyle x[n]}$	${\displaystyle X(z)}$	${\displaystyle X(z)={\mathcal {Z}}\{x[n]\}}$(definición de la transformada z) ${\displaystyle x[n]={\mathcal {Z}}^{-1}\{X(z)\}}$(definición de la transformada z inversa)	${\displaystyle r_{2}<|z|<r_{1}}$
Linealidad	${\displaystyle a_{1}x_{1}[n]+a_{2}x_{2}[n]}$	${\displaystyle a_{1}X_{1}(z)+a_{2}X_{2}(z)}$	${\displaystyle {\begin{aligned}X(z)&=\sum _{n=-\infty }^{\infty }(a_{1}x_{1}[n]+a_{2}x_{2}[n])z^{-n}\\&=a_{1}\sum _{n=-\infty }^{\infty }x_{1}[n]\,z^{-n}+a_{2}\sum _{n=-\infty }^{\infty }x_{2}[n]\,z^{-n}\\&=a_{1}X_{1}(z)+a_{2}X_{2}(z)\end{aligned}}}$	Contiene ROC 1 ∩ ROC 2
Expansión del tiempo	${\displaystyle x_{K}[n]={\begin{cases}x[r],&n=Kr\\0,&n\notin K\mathbb {Z} \end{cases}}}$ con${\displaystyle K\mathbb {Z} :=\{Kr:r\in \mathbb {Z} \}}$	${\displaystyle X(z^{K})}$	${\displaystyle {\begin{aligned}X_{K}(z)&=\sum _{n=-\infty }^{\infty }x_{K}[n]z^{-n}\\&=\sum _{r=-\infty }^{\infty }x[r]z^{-rK}\\&=\sum _{r=-\infty }^{\infty }x[r](z^{K})^{-r}\\&=X(z^{K})\end{aligned}}}$	${\displaystyle R^{\frac {1}{K}}}$
Ejecución	${\displaystyle x[Kn]}$	${\displaystyle {\frac {1}{K}}\sum _{p=0}^{K-1}X\left(z^{\tfrac {1}{K}}\cdot e^{-i{\tfrac {2\pi }{K}}p}\right)}$	ohio-state.edu o ee.ic.ac.uk
Retardo de tiempo	${\displaystyle x[n-k]}$ con y${\displaystyle k>0}$${\displaystyle x:x[n]=0\ \forall \,n<0}$	${\displaystyle z^{-k}X(z)}$	${\displaystyle {\begin{aligned}{\mathcal {Z}}\{x[n-k]\}&=\sum _{n=0}^{\infty }x[n-k]z^{-n}\\&=\sum _{j=-k}^{\infty }x[j]z^{-(j+k)}&&j=n-k\\&=\sum _{j=-k}^{\infty }x[j]z^{-j}z^{-k}\\&=z^{-k}\sum _{j=-k}^{\infty }x[j]z^{-j}\\&=z^{-k}\sum _{j=0}^{\infty }x[j]z^{-j}&&x[\beta ]=0,\beta <0\\&=z^{-k}X(z)\end{aligned}}}$	ROC, excepto si y si${\displaystyle z{=}0}$${\displaystyle k>0}$${\displaystyle z{=}\infty }$${\displaystyle k<0}$
Avance de tiempo	${\displaystyle x[n+k]}$ con${\displaystyle k>0}$	Transformada Z bilateral: $${\displaystyle z^{k}X(z)}$$Transformada Z unilateral: [13]$${\displaystyle z^{k}\,X(z)-z^{k}\sum _{n=0}^{k-1}x[n]\,z^{-n}}$$
Primera diferencia al revés	${\displaystyle x[n]-x[n-1]}$ con para${\displaystyle x[n]{=}0}$${\displaystyle n<0}$	${\displaystyle (1-z^{-1})\,X(z)}$		Contiene la intersección de ROC de y${\displaystyle X_{1}(z)}$${\displaystyle z\neq 0}$
Primera diferencia hacia adelante	${\displaystyle x[n+1]-x[n]}$	${\displaystyle (z-1)\,X(z)-z\,x[0]}$
Inversión del tiempo	${\displaystyle x[-n]}$	${\displaystyle X(z^{-1})}$	${\displaystyle {\begin{aligned}{\mathcal {Z}}\{x(-n)\}&=\sum _{n=-\infty }^{\infty }x[-n]z^{-n}\\&=\sum _{m=-\infty }^{\infty }x[m]z^{m}\\&=\sum _{m=-\infty }^{\infty }x[m]{(z^{-1})}^{-m}\\&=X(z^{-1})\\\end{aligned}}}$	${\displaystyle {\tfrac {1}{r_{1}}}<|z|<{\tfrac {1}{r_{2}}}}$
Escalado en el dominio z	${\displaystyle a^{n}x[n]}$	${\displaystyle X(a^{-1}z)}$	${\displaystyle {\begin{aligned}{\mathcal {Z}}\left\{a^{n}x[n]\right\}&=\sum _{n=-\infty }^{\infty }a^{n}x[n]z^{-n}\\&=\sum _{n=-\infty }^{\infty }x[n](a^{-1}z)^{-n}\\&=X(a^{-1}z)\end{aligned}}}$	${\displaystyle |a|r_{2}<|z|<|a|r_{1}}$
Conjugación compleja	${\displaystyle x^{*}[n]}$	${\displaystyle X^{*}(z^{*})}$	${\displaystyle {\begin{aligned}{\mathcal {Z}}\{x^{*}(n)\}&=\sum _{n=-\infty }^{\infty }x^{*}[n]z^{-n}\\&=\sum _{n=-\infty }^{\infty }\left[x[n](z^{*})^{-n}\right]^{*}\\&=\left[\sum _{n=-\infty }^{\infty }x[n](z^{*})^{-n}\right]^{*}\\&=X^{*}(z^{*})\end{aligned}}}$
Parte real	${\displaystyle \operatorname {Re} \{x[n]\}}$	${\displaystyle {\tfrac {1}{2}}\left[X(z)+X^{*}(z^{*})\right]}$
Parte imaginaria	${\displaystyle \operatorname {Im} \{x[n]\}}$	${\displaystyle {\tfrac {1}{2j}}\left[X(z)-X^{*}(z^{*})\right]}$
Diferenciación en el dominio z	${\displaystyle n\,x[n]}$	${\displaystyle -z{\frac {dX(z)}{dz}}}$	${\displaystyle {\begin{aligned}{\mathcal {Z}}\{n\,x(n)\}&=\sum _{n=-\infty }^{\infty }n\,x[n]z^{-n}\\&=z\sum _{n=-\infty }^{\infty }n\,x[n]z^{-n-1}\\&=-z\sum _{n=-\infty }^{\infty }x[n](-n\,z^{-n-1})\\&=-z\sum _{n=-\infty }^{\infty }x[n]{\frac {d}{dz}}(z^{-n})\\&=-z{\frac {dX(z)}{dz}}\end{aligned}}}$	ROC, si es racional;${\displaystyle X(z)}$ ROC posiblemente excluyendo el límite, si es irracional [14]${\displaystyle X(z)}$
Circunvolución	${\displaystyle x_{1}[n]*x_{2}[n]}$	${\displaystyle X_{1}(z)\,X_{2}(z)}$	${\displaystyle {\begin{aligned}{\mathcal {Z}}\{x_{1}(n)*x_{2}(n)\}&={\mathcal {Z}}\left\{\sum _{l=-\infty }^{\infty }x_{1}[l]x_{2}[n-l]\right\}\\&=\sum _{n=-\infty }^{\infty }\left[\sum _{l=-\infty }^{\infty }x_{1}[l]x_{2}[n-l]\right]z^{-n}\\&=\sum _{l=-\infty }^{\infty }x_{1}[l]\left[\sum _{n=-\infty }^{\infty }x_{2}[n-l]z^{-n}\right]\\&=\left[\sum _{l=-\infty }^{\infty }x_{1}(l)z^{-l}\right]\!\!\left[\sum _{n=-\infty }^{\infty }x_{2}[n]z^{-n}\right]\\&=X_{1}(z)X_{2}(z)\end{aligned}}}$	Contiene ROC 1 ∩ ROC 2
Correlación cruzada	${\displaystyle r_{x_{1},x_{2}}=x_{1}^{*}[-n]*x_{2}[n]}$	${\displaystyle R_{x_{1},x_{2}}(z)=X_{1}^{*}({\tfrac {1}{z^{*}}})X_{2}(z)}$		Contiene la intersección de ROC de y${\displaystyle X_{1}({\tfrac {1}{z^{*}}})}$${\displaystyle X_{2}(z)}$
Acumulación	${\displaystyle \sum _{k=-\infty }^{n}x[k]}$	${\displaystyle {\frac {1}{1-z^{-1}}}X(z)}$	${\displaystyle {\begin{aligned}\sum _{n=-\infty }^{\infty }\sum _{k=-\infty }^{n}x[k]z^{-n}&=\sum _{n=-\infty }^{\infty }(x[n]+\cdots )z^{-n}\\&=X(z)\left(1+z^{-1}+z^{-2}+\cdots \right)\\&=X(z)\sum _{j=0}^{\infty }z^{-j}\\&=X(z){\frac {1}{1-z^{-1}}}\end{aligned}}}$
Multiplicación	${\displaystyle x_{1}[n]\,x_{2}[n]}$	${\displaystyle {\frac {1}{j2\pi }}\oint _{C}X_{1}(v)X_{2}({\tfrac {z}{v}})v^{-1}\mathrm {d} v}$		-

Teorema de Parseval

${\displaystyle \sum _{n=-\infty }^{\infty }x_{1}[n]x_{2}^{*}[n]\quad =\quad {\frac {1}{j2\pi }}\oint _{C}X_{1}(v)X_{2}^{*}({\tfrac {1}{v^{*}}})v^{-1}\mathrm {d} v}$

Teorema del valor inicial : Sies causal, entonces${\displaystyle x[n]}$

${\displaystyle x[0]=\lim _{z\to \infty }X(z).}$

Teorema del valor final : Si los polos deestán dentro del círculo unitario, entonces${\displaystyle (z-1)X(z)}$

${\displaystyle x[\infty ]=\lim _{z\to 1}(z-1)X(z).}$

Aquí:

${\displaystyle u:n\mapsto u[n]={\begin{cases}1,&n\geq 0\\0,&n<0\end{cases}}}$

es la función escalonada unitaria (o de Heaviside) y

${\displaystyle \delta :n\mapsto \delta [n]={\begin{cases}1,&n=0\\0,&n\neq 0\end{cases}}}$

es la función de impulso unitario de tiempo discreto (cf. función delta de Dirac , que es una versión de tiempo continuo). Las dos funciones se eligen juntas de modo que la función de escalón unitario sea la acumulación (total acumulado) de la función de impulso unitario.

	Señal,${\displaystyle x[n]}$	Transformada Z,${\displaystyle X(z)}$	República de China
1	${\displaystyle \delta [n]}$	1	todo z
2	${\displaystyle \delta [n-n_{0}]}$	${\displaystyle z^{-n_{0}}}$	${\displaystyle z\neq 0}$
3	${\displaystyle u[n]\,}$	${\displaystyle {\frac {1}{1-z^{-1}}}}$	${\displaystyle |z|>1}$
4	${\displaystyle -u[-n-1]}$	${\displaystyle {\frac {1}{1-z^{-1}}}}$	${\displaystyle |z|<1}$
5	${\displaystyle nu[n]}$	${\displaystyle {\frac {z^{-1}}{(1-z^{-1})^{2}}}}$	${\displaystyle |z|>1}$
6	${\displaystyle -nu[-n-1]\,}$	${\displaystyle {\frac {z^{-1}}{(1-z^{-1})^{2}}}}$	${\displaystyle |z|<1}$
7	${\displaystyle n^{2}u[n]}$	${\displaystyle {\frac {z^{-1}(1+z^{-1})}{(1-z^{-1})^{3}}}}$	${\displaystyle |z|>1\,}$
8	${\displaystyle -n^{2}u[-n-1]\,}$	${\displaystyle {\frac {z^{-1}(1+z^{-1})}{(1-z^{-1})^{3}}}}$	${\displaystyle |z|<1\,}$
9	${\displaystyle n^{3}u[n]}$	${\displaystyle {\frac {z^{-1}(1+4z^{-1}+z^{-2})}{(1-z^{-1})^{4}}}}$	${\displaystyle |z|>1\,}$
10	${\displaystyle -n^{3}u[-n-1]}$	${\displaystyle {\frac {z^{-1}(1+4z^{-1}+z^{-2})}{(1-z^{-1})^{4}}}}$	${\displaystyle |z|<1\,}$
11	${\displaystyle a^{n}u[n]}$	${\displaystyle {\frac {1}{1-az^{-1}}}}$	${\displaystyle |z|>|a|}$
12	${\displaystyle -a^{n}u[-n-1]}$	${\displaystyle {\frac {1}{1-az^{-1}}}}$	${\displaystyle |z|<|a|}$
13	${\displaystyle na^{n}u[n]}$	${\displaystyle {\frac {az^{-1}}{(1-az^{-1})^{2}}}}$	${\displaystyle |z|>|a|}$
14	${\displaystyle -na^{n}u[-n-1]}$	${\displaystyle {\frac {az^{-1}}{(1-az^{-1})^{2}}}}$	${\displaystyle |z|<|a|}$
15	${\displaystyle n^{2}a^{n}u[n]}$	${\displaystyle {\frac {az^{-1}(1+az^{-1})}{(1-az^{-1})^{3}}}}$	${\displaystyle |z|>|a|}$
16	${\displaystyle -n^{2}a^{n}u[-n-1]}$	${\displaystyle {\frac {az^{-1}(1+az^{-1})}{(1-az^{-1})^{3}}}}$	${\displaystyle |z|<|a|}$
17	${\displaystyle \left({\begin{array}{c}n+m-1\\m-1\end{array}}\right)a^{n}u[n]}$ [14]	${\displaystyle {\frac {1}{(1-az^{-1})^{m}}}}$, para entero positivo [14]${\displaystyle m}$	${\displaystyle |z|>|a|}$
18	${\displaystyle (-1)^{m}\left({\begin{array}{c}-n-1\\m-1\end{array}}\right)a^{n}u[-n-m]}$	${\displaystyle {\frac {1}{(1-az^{-1})^{m}}}}$, para entero positivo [14]${\displaystyle m}$	${\displaystyle |z|<|a|}$
19	${\displaystyle \cos(\omega _{0}n)u[n]}$	${\displaystyle {\frac {1-z^{-1}\cos(\omega _{0})}{1-2z^{-1}\cos(\omega _{0})+z^{-2}}}}$	${\displaystyle |z|>1}$
20	${\displaystyle \sin(\omega _{0}n)u[n]}$	${\displaystyle {\frac {z^{-1}\sin(\omega _{0})}{1-2z^{-1}\cos(\omega _{0})+z^{-2}}}}$	${\displaystyle |z|>1}$
21	${\displaystyle a^{n}\cos(\omega _{0}n)u[n]}$	${\displaystyle {\frac {1-az^{-1}\cos(\omega _{0})}{1-2az^{-1}\cos(\omega _{0})+a^{2}z^{-2}}}}$	${\displaystyle |z|>|a|}$
22	${\displaystyle a^{n}\sin(\omega _{0}n)u[n]}$	${\displaystyle {\frac {az^{-1}\sin(\omega _{0})}{1-2az^{-1}\cos(\omega _{0})+a^{2}z^{-2}}}}$	${\displaystyle |z|>|a|}$

Para los valores de en la región , conocida como círculo unitario , podemos expresar la transformada como una función de una única variable real definiendo Y la transformada bilateral se reduce a una serie de Fourier :${\displaystyle z}$${\displaystyle |z|{=}1}$${\displaystyle \omega }$${\displaystyle z{=}e^{j\omega }.}$

que también se conoce como la transformada de Fourier de tiempo discreto (DTFT) de la secuencia. Esta función periódica es la suma periódica de una transformada de Fourier , lo que la convierte en una herramienta de análisis ampliamente utilizada. Para entender esto, sea la transformada de Fourier de cualquier función, , cuyas muestras en algún intervalo sean iguales a la secuencia. Entonces la DTFT de la secuencia se puede escribir de la siguiente manera.${\displaystyle x[n]}$${\displaystyle 2\pi }$${\displaystyle X(f)}$${\displaystyle x(t)}$${\displaystyle T}$${\displaystyle x[n]}$${\displaystyle x[n]}$

donde tiene unidades de segundos, tiene unidades de hercios . La comparación de las dos series revela que es una frecuencia normalizada con unidad de radianes por muestra . El valor corresponde a . Y ahora, con la sustitución, la ecuación 1 se puede expresar en términos de (una transformada de Fourier):${\displaystyle T}$${\displaystyle f}$${\displaystyle \omega {=}2\pi fT}$${\displaystyle \omega {=}2\pi }$${\textstyle f{=}{\frac {1}{T}}}$${\textstyle f{=}{\frac {\omega }{2\pi T}},}$ ${\displaystyle X({\tfrac {\omega -2\pi k}{2\pi T}})}$

A medida que cambia el parámetro T , los términos individuales de la ecuación 2 se alejan o se acercan a lo largo del eje f . Sin embargo, en la ecuación 3 , los centros permanecen separados 2 π , mientras que sus anchos se expanden o contraen. Cuando la secuencia representa la respuesta al impulso de un sistema LTI , estas funciones también se conocen como su respuesta en frecuencia . Cuando la secuencia es periódica, su DTFT es divergente en una o más frecuencias armónicas y cero en todas las demás frecuencias. Esto a menudo se representa mediante el uso de funciones delta de Dirac variantes en amplitud en las frecuencias armónicas. Debido a la periodicidad, solo hay un número finito de amplitudes únicas, que se calculan fácilmente mediante la transformada de Fourier discreta (DFT), mucho más simple. (Véase Transformada de Fourier de tiempo discreto § Datos periódicos ).${\displaystyle x(nT)}$${\displaystyle x(nT)}$