The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.51
no.12
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pp.549-555
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2002
While the z-transform method is a basic mathematical tool to relate the imput/output signals only at the sampling instants in analyzing and designing sampled-data control systems, the modified z-transform which is a variation of the z-transform is widely used to represent the details of continuous signals between the sampling instants. To relate the modified z-transform to the corresponding regular z-transform, some properties were established regarding the modified z-transform method. This paper will show that these properties, in their current forms, cause come analytic problems, when they are applied to the signals with discontinuities at the sampling instants, which accordingly limit their applications significantly. In this paper, those analytic problems will be investigated, and the theorems of the modified z-transform will be revised by adopting new notations on the z-transform so that those can be correctly interpreted and used without any analytic problems. Also some additional useful schemes of applying the modified z-transform will be developed.
The z-transform method is a basic mathematical tool in analyzing and designing sampled-data control systems. However, since the z-transform method relates only the sampling-instants signals, another mathematical tool is necessary to describe the continous signals between the sampling instants. For this purpose the delayed and the modi fled z-transform methods were developed. The definition of the modi fled z-transform includes a sample in the interval [-T,0] of the original signal in its series expression, where the signal value is always zero for any physical system. From this reason one step skew of the time index always appears in its application formulas. This introduces an unnecessary operation and a gap in linking the mathematical formula and its physical interpretation. Considering the conceptual difficulty and application inconvenience, a method of using the advanced z-transform in analysis of sampled-data control systems is developed as a replacement of the modi fled z-transform. With one formulation of the advanced z-transform, now it is possible to relate both the signals of the sampling instants and those in between without any complication and conceptual difficulty.
While the z-transform method is a basic mathematical tool to relate the signals only at the sampling instants in analyzing and designing sampled-data control systems, the modified z-transform which is a variation of the z-transform is widely used to represent the details of continuous signals between the sampling instants. Regarding the modified z-transform method, some properties were established to relate the modified z-transform to the regular z-transform. This paper will show that these properties, in their current forms, cause some analytic problems, when they are applied to the signals with discontinuities at the sampling instants, which accordingly limit their applications significantly. In this paper, those analytic problems will be investigated, and the theorems of the modified z-transform will be revised by adopting a new notation so that those can be correctly interpreted and used without any analytic problems in the analysis of sampled data systems. Also some useful schemes of applying the modified z-transform will be developed.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.583-587
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2005
At present, various methods are available to analyze storm runoff data. Among these, application of Z-transform is comparatively simple and new, and the technique can be used to identify rainfall and unit hydrograph from analysis of a single storm runoff. The technique has been developed under the premise that the rainfall-runoff process behaves as a linear system for which the Z-transform of the direct runoff equals the product of the Z-transforms of the transfer function and the rainfall. In the hydrologic literatures, application aspects of this method to the rainfall-runoff process are lacking and some of the results are questionable. Thus, the present study provides the estimation of Z-transform technique by analyzing the application process and the results using hourly runoff data observed at the research basin of International Hydrological Program (IHP), the Pyeongchanggang River basin. This study also provides the backgrounds for the problems that can be included in the application processes of the Z-transform technique.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.10
no.1
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pp.243-250
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1999
We consider $Y=X{\lambda}Z,\;{\lambda}>0$, where X and Z are independent random variables, and Y is the length biased distribution or the equilibrium distribution of X. The purpose of this paper is to consider the distribution of X or Y when the distribution of Z is given and the distribution of Z when the distribution of X or Y is given, In particular, we obtain that the necessary and sufficient conditions for X to be $X^{2}({\upsilon})\;is\;Z{\sim}X^{2}(2)\;and\;for\;Z\;to\;be\;X^{2}(1)\;is\;X{\sim}IG({\mu},\;{\mu}^{2}/{\lambda})$, where $IG({\mu},\;{\mu}^{2}/{\lambda})$ is two-parameter inverse Gaussian distribution. Also we show that X is smaller than Y in the reverse Laplace transform ratio order if and only if $X_{e}$ is smaller than $Y_{e}$ in the Laplace transform ratio order. Finally, we can get the results that if X is smaller than Y in the Laplace transform ratio order, then $Y_{L}$ is smaller than $X_{L}$ in the Laplace transform order, and that if X is smaller than Y in the reverse Laplace transform ratio order, then $_{\mu}X_{L}$ is smaller than $_{\nu}Y_{L}$ in the Laplace transform order.
Let m be the Lebesgue measure on ${\mathbb{C}}$ normalized to $m(D)=1,{\mu}$ be an invariant measure on D defined by $d_{\mu}(z)=(1-{\mid}z{\mid}^2)^{-2}dm(z)$. For $f{\in}L^1(D^n,m{\times}{\cdots}{\times}m)$, Bf the Berezin transform of f is defined by, $$(Bf)(z_1,{\ldots},z_n)={\displaystyle\smashmargin{2}{\int\nolimits_D}{\cdots}{\int\nolimits_D}}f({\varphi}_{z_1}(x_1),{\ldots},{\varphi}_{z_n}(x_n))dm(x_1){\cdots}dm(x_n)$$. We prove that if $f{\in}L^1(D^2,{\mu}{\times}{\mu})$ is radial and satisfies ${\int}{\int_{D^2}}fd{\mu}{\times}d{\mu}=0$, then for every bounded radial function ${\ell}$ on $D^2$ we have $$\lim_{n{\rightarrow}{\infty}}{\displaystyle\smashmargin{2}{\int\int\nolimits_{D^2}}}(B^nf)(z,w){\ell}(z,w)d{\mu}(z)d{\mu}(w)=0$$. Then, using the above property we prove n-harmonicity of bounded function which is invariant under the Berezin transform. And we show the same results for the weighted the Berezin transform in the polydisc.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.51
no.8
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pp.368-373
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2002
The inverse z-transform of a z-domain expression of a sequence can be Performed in many different methods among which the recursive computational method is based on the difference equation. In applying this method, a few initial values of the sequence should be obtained separately. Although the existing method generates the right initial values of the sequence, its derivation and justification are not theoretically in view of the definition of z-transform and its shift theorems. In this paper a general approach for formulating a difference equation and for obtaining required initial values of a sequence is proposed, which completely complies to the definition of the z-transform and an interpretation of the validity of the existing method which is theoretically incorrect.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.52
no.1
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pp.51-54
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2003
The z-transform method is a basic mathematical tool in analyzing and designing digital signal processing systems for discrete input and output signals. There are may cases where the output signal is in the form of a discrete convolution sum of an input function and a designed digital processing algorithm function. It is well known that the z-transform of the convolution sum becomes the product of the two z-transforms of the input function and the digital processing function, whose proofs require the causality of the digital signal processing function in the almost all the available references. However, not all of the convolution sum functions are based on the causality. Many digital signal processing systems such as image processing system may depend not on the time information but on the spatial information, which has nothing to do with causality requirement. Thus, the application of the causality-based z-transform theorem on the convolution sum cannot be used without difficulty in this case. This paper proves the z-transform theorem on the discrete convolution sum without causality requirement, and make it possible for the theorem to be used in analysis and desing for any cases.
The Radon transform introduced by J. Radon in 1917 is the integral transform which is widely applicable to tomography. Here we study the discrete version of the Radon transform. More precisely, when $C({\mathbb{Z}}^n_p)$ is the set of complex-valued functions on ${\mathbb{Z}}^n_p$. We completely determine the subset of $C({\mathbb{Z}}^n_p)$ whose elements can be recovered from its Radon transform on ${\mathbb{Z}}^n_p$.
This paper presents a digital modeling technique of the distributed system. The basic idea of the proposed technique is to discretize a continuous system with respect to the spatial coordinates using bilinear method. The response of the discretized system is analyzed by Laplace transform and z-transform. The computational results in torsional shaft and Timoshenko beam using the proposed technique are compared with the exact solutions and the results of finite element method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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