H(z) = B(z)/A(z) <- m(süsteemi jark) <- n (mälu pikkus) Hilistumine d = n-m. Kui n = m, siis d = 0 Z-teisendus- Z- teisenduses luuakse üksühene vastavus diskreetse originaali x[kT] ja kujutise x(z) vahel. Mis edaspidi on x[kT] z x(z) Z-teisenduse kasutamisel on olulisimaiks iseärasuseks järgmised: -teisendus on rakendatav diskreetaja funktsioonidele ,mille kõigi ajaargumendi negatiivsete väärtuset puhul on nulline väärtus : (teisel lehel) teisendus on lineaaren st. Kehtib kujutise argument z on kompleksmuutuja z=roo+ jv=z mej igale pidevaja funktsiooni laplace'i kujutisele vastab ühene diskreetaja funktsiooni z-kujutis ahelana. 10.1 Tehisnärvivõrgud- on väga lihtsustatud bioloogilise närvivõrgu mudel. Tema tööalgoritmid on ka tulnud bioloogiliste närvivõrkude tööprintsiibist. 10.2 tehisneuron- Bioloogiline neuron on väga keeruline süsteem ja tema täpset matemaatilist mudelit veel ei ole
Kasutades olekumudelit tehakse ülekandemudel, mille abil leitakse süsteemi väljundsignaali kujutis ja sellest saadakse z-teisendusega väljundsignaali väärtus. Z – teisendus: Z- teisenduses luuakse üksühene vastavus diskreetse originaali x(kT) ja kujutise x(z) vahel: x(kT) <-> X(z). Z-teisenduse kasutamisel on olulisimaiks iseärasuseks: teisendus on rakendatav diskreetaja funktsioonidele, mille kõigi ajaargumendi negatiivsete väärtuset puhul omavad nullise väärtuse; teisendus on lineaaren; kujutise argument z on kompleksmuutu ja z = roo + jv=zmejψ igale pidevaja funktsiooni Laplace’i kujutisele vastab ühene diskreetaja funktsiooni z- kujutis ahelana. Piirväärtusteoreemid: Piirväärtusteoreemid fikseerivad vastavuste asemel piirväärtuste võrdsused x(0) = lim((z-1)/z) * X(z) kui z läheneb lõpmatusele ja x(lõpmatus)= lim((z-1)/z) * X(z) kui z läheneb ühele.Kehtivad vaid stabiilsete süsteemide korral. Süstemi stabiilsust saab määrata
annaabi.ee 
