《信号与系统学习笔记》—拉普拉斯变换(二)

注:本博客是基于奥本海姆《信号与系统》第二版编写,主要是为了自己学习的复习与加深。



一、用拉普拉斯变换分析与表征线性时不变系统

1、在拉普拉斯变换的范畴内,一般称H(s)为系统函数或转移函数。线性时不变系统的很多性质都与系统函数在s平面的特性密切有关。

一)、因果性、

1、一个因果系统的系统函数的收敛域时某半个右半平面。

2、对于一个具有有理系统函数的系统来说,系统的因果性就等效于最右边极点的右边的右半平面。

3、如果系统的单位冲激响应在t>0,h(t)=0,就说该系统是反因果的。同样,一般来说其相反的结论是不成立的;u,如果H(s)的收敛域是某左半平面,那么我们所知道的只是h(t)是左边的。然后,如果H(s)是有理的,那么收敛域位于最左边极点的左边就等效于系统是反因果的。


二)、稳定性

1、当且仅当系统函数H(s)的收敛域包括jw轴,即RE{s}=0时,一个线性时不变系统就是稳定的。

2、当且仅当H(s)的全部极点都位于s平面的左半平面时,叶即全部极点都有负实部时,一个具有有理系统函数H(s)的因果系统才是稳定的。


三)、由线性常系数微分方程表征的线性时不变系统

1、考虑如下形式的线性常系数微分方程:


在上式两边进行拉普拉斯变换,并反复应用线性和微分性质,可得



因此,一个由微分方程表征的系统,其系统函数总是有理的,它的零点就是如下方程的解;


而它的极点就是如下方程的解;


式(9.133)并没有包括H(s)收敛域的说明,因为该线性常系数微分方程本身没有限制收敛域。然而,如果给出系统有关稳定性和因果性的附加说明,收敛域就可以被推演出来。


三)、巴特沃思滤波器

1、一个N阶低通巴特沃思滤波器频率响应的模平方是


其中N是滤波器的阶。从式(9.140)要确定系统函数B(s),该系统函数可给出|B(jw)|2的特性。首先定义


如果将该巴特沃思滤波器的单位冲激响应限制为实值函数,那么由博里叶变换的共轭对称性质,就有


这样


注意到由式(9.143)就有


这个分母多箱子的根就是B(s)B(-s)的极点,这些极点应位于


式(9.145)对如下s=sp都满足


也即


关于B(s)B(-s)的极点,一般可以给出如下几个判断:

1)、在s平面内,半径为wc的圆上,有2N个极点在角度上呈等分割配置。

2)、极点永远不会位于jw轴上,而且当N为奇数时,在轴上有极点,N为偶数时则没有。

3)、相邻极点之间的角度差是π/N弧度。



二、系统函数的代数属性与方框图表示

一)、线性时不变系统互联的系统函数

1、考虑两个系统的互联,如图9.30(a)所示。


总系统的单位冲激响应是


由拉普拉斯变换的线性性质,有


同理,两个系统的级联,如图9.30(b)所示,其单位冲激响应为


系统函数为


通过代数运算,在表示线性系统的互联时利用拉普拉斯变换,可以扩展到远比图9.30这种简单的并联和级联更为复杂的互联中去。


二)、由微分方程和有理系统函数描述的因果线性时不变系统的方框图表示

1、方框图类型可分为直接型,级联型,和并联型。



三、单边拉普拉斯变换

1、一个连续时间信号x(t)的单边拉普拉斯变换X(s)定义为


这里,积分下限时0-,以表明在积分区间内包括了几种t=0的任何冲激或高阶奇异函数。对于一个信号及其单边拉普拉斯变换,再次采用一个方便额简化符号为


比较式(9.170)和式(9.3)即可发现,单边和双边拉皮拉斯变换在定义上的不同在于积分的下限。


一)、单边拉普拉斯变换性质



二)、利用单边拉普拉斯变换求解微分方程

1、单边拉普拉斯变换的一个主要应用是求解具有非零初始条件的线性常系数微分方程。

<think>首先,用户的问题是:“我想了解傅里叶变换拉普拉斯变换的定义、区别及其应用 请问傅里叶变换与拉普拉斯变换的区别及各自应用场景”。我需要基于系统级指令来构建我的回答。 ### 系统级指令回顾: 1. **行内数学表达式**:使用 `$...$` 格式,例如 `$x^2$`。 2. **独立公式**:使用 `$$...$$` 格式,并单独成段。 3. **LaTeX语法正确**:确保所有数学表达式的语法正确。 4. **使用中文回答**:整个回答必须用中文。 5. **生成相关问题**:在回答末尾添加相关问题,格式如示例所示(§§相关问题§§)。 6. **添加引用标识**:在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如 `[^1]`。 ### 用户可见层指令: - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 尽量保证回答真实可靠。 - 参考提供的引用内容来支持回答。 ### 提供的引用内容: - [^1]: 傅里叶变换、拉普拉斯变换 Z 变换的区别联系,比喻说明。 - [^2]: 傅里叶变换公式:$X(f) = \int_{-\infty}^{\infty} x(t) e^{-j 2 \pi f t} \, dt$。 - [^3]: 傅立叶变换拉普拉斯变换的简介,核心思想是将时间域转到频域或复平面。 - [^4]: 拉普拉斯变换与傅里叶变换的关系:当收敛域包含虚轴时,傅里叶变换是特例;应用场景对比(如滤波器、稳定性分析)。 - [^5]: 傅里叶变换的应用条件限制(绝对可积),拉普拉斯变换通过算子解决;拉普拉斯变换更丰富的信息。 ### 回答结构: 我需要逐步解决用户的问题: 1. **定义**:解释傅里叶变换拉普拉斯变换的定义。 2. **区别**:比较两者的区别。 3. **应用场景**:讨论各自的应用。 结构应该清晰: - 引言:简要介绍。 - 部分1:傅里叶变换的定义应用。 - 部分2:拉普拉斯变换的定义应用。 - 部分3:区别。 - 部分4:总结。 - 生成相关问题。 ### 数学表达式: - 使用 `$...$` 行内格式。 - 独立公式用 `$$...$$`。 例如: - 傅里叶变换:引用[^2] 给出公式:$X(f) = \int_{-\infty}^{\infty} x(t) e^{-j 2 \pi f t} \, dt$ - 拉普拉斯变换:标准公式:$F(s) = \int_{0}^{\infty} f(t) e^{-s t} \, dt$,其中 $s = \sigma + j\omega$。 ### 引用标识: - 当引用内容时,在段落末尾添加 `[^n]`。 - 例如,提到傅里叶变换公式时,引用[^2]。 ### 生成相关问题: - 如示例所示,在末尾添加 §§相关问题§§。 - 问题应该相关,例如: 1. 傅里叶变换在信号处理中的具体应用? 2. 拉普拉斯变换如何用于解微分方程? 3. 两者在工程中的互补性? ### 完整回答大纲: 1. **引言**:介绍变换的重要性。 2. **傅里叶变换**: - 定义:使用公式。 - 应用:信号处理、频谱分析等。 3. **拉普拉斯变换**: - 定义:使用公式。 - 应用:控制系统、微分方程求解等。 4. **区别**: - 数学基础:傅里叶针对频率,拉普拉斯针对复平面。 - 收敛条件:傅里叶需要绝对可积,拉普拉斯通过衰减因子放宽。 - 关系:傅里叶是拉普拉斯的特例。 5. **应用场景对比**:总结表格或列表。 6. **总结**:强调互补性。 7. **相关问题**。 ### 确保真实可靠: - 基于标准知识,使用引用支持。 - 例如,引用[^4] 提到应用场景对比。 ### 最终回答格式: - 用中文。 - 清晰分段。 - 数学公式正确。</think>### 傅里叶变换与拉普拉斯变换的定义、区别及应用场景 傅里叶变换(Fourier Transform)拉普拉斯变换(Laplace Transform)是现代工程与科学中的核心工具,尤其在信号处理、控制系统微分方程求解中广泛应用。它们通过将时间域信号转换到频域或复平面,简化了复杂系统的分析。下面我将逐步解释它们的定义、区别典型应用场景,确保内容清晰易懂。 #### 1. **傅里叶变换的定义** 傅里叶变换用于分析信号的频率成分,适用于周期或非周期信号。其定义为: $$ X(f) = \int_{-\infty}^{\infty} x(t) e^{-j 2 \pi f t} \, dt $$ 其中,$x(t)$ 是时间域信号,$X(f)$ 是频率域表示,$j$ 是虚数单位,$f$ 是频率。该变换揭示了信号在频域的幅值相位特性,常用于频谱分析[^2]。 **关键点**: - 傅里叶变换要求信号绝对可积(即积分 $\int_{-\infty}^{\infty} |x(t)| \, dt$ 收敛),这限制了它在处理某些不稳定信号(如指数增长信号)时的应用[^5]。 - 应用场景:主要用于稳态信号分析,例如通信系统中的调制信号频谱分析、滤波器设计(直接观察幅频/相频曲线),以及图像处理中的频域滤波[^4]。 #### 2. **拉普拉斯变换的定义** 拉普拉斯变换扩展了傅里叶变换,通过引入衰减因子处理更广泛的信号(包括不稳定信号)。其定义为: $$ F(s) = \int_{0}^{\infty} f(t) e^{-s t} \, dt $$ 其中,$s = \sigma + j\omega$ 是复频率变量($\sigma$ 是实部,$\omega$ 是虚部),$f(t)$ 是时间域信号。该变换将信号映射到复平面,便于分析系统的瞬态响应稳定性[^3][^4]。 **关键点**: - 拉普拉斯变换不要求绝对可积,因为它通过 $e^{-\sigma t}$ 算子强制信号收敛($\sigma > 0$ 时),从而能处理指数增长或衰减的信号[^5]。 - 应用场景:适用于动态系统分析,如求解电路微分方程(将微分方程转为代数方程)、控制系统稳定性判断(通过极点位置分析),以及处理初始条件非零的暂态响应[^4]。 #### 3. **傅里叶变换与拉普拉斯变换的区别** 两者的核心区别在于数学基础应用范围,总结如下: - **数学基础**: - 傅里叶变换在纯虚轴上操作($s = j\omega$),专注于频率域分析。 - 拉普拉斯变换在复平面操作($s = \sigma + j\omega$),引入实部 $\sigma$ 作为衰减因子,可处理更广的信号类型[^1][^4]。 - **收敛条件**: - 傅里叶变换要求信号绝对可积($\int_{-\infty}^{\infty} |x(t)| \, dt < \infty$),否则不适用。 - 拉普拉斯变换通过 $\sigma$ 调整收敛域,即使信号不绝对可积(如指数增长信号),也能进行分析[^5]。 - **关系**: 当拉普拉斯变换的收敛域包含虚轴(即 $\sigma = 0$)时,傅里叶变换是其特例: $$ X(j\omega) = F(s) \bigg|_{s = j\omega} $$ 这意味着在稳定系统中,两者等价;但拉普拉斯变换在 $\sigma \neq 0$ 时提供额外信息(如零输入响应)[^4][^5]。 - **信息丰富度**: 拉普拉斯变换包含更多动态信息(如衰减率稳定性),而傅里叶变换更适合纯频率分析[^1][^5]。 #### 4. **应用场景对比** 下表总结了典型应用场景,帮助快速选择合适工具: | **应用场景** | **推荐工具** | **理由** | |----------------------|--------------------|--------------------------------------------------------------------------| | 滤波器频响特性分析 | 傅里叶变换 | 直接输出幅频/相频曲线,便于优化设计[^4]。 | | 通信系统频谱分析 | 傅里叶变换 | 明确信号带宽频谱效率,避免载波干扰[^4]。 | | 求解电路微分方程 | 拉普拉斯变换 | 将微分方程转为代数方程,简化暂态响应计算[^4]。 | | 控制系统稳定性判断 | 拉普拉斯变换 | 通过极点位置(如左半平面极点表示稳定)分析系统行为[^4]。 | | 处理指数增长信号 | 拉普拉斯变换 | 傅里叶变换不收敛时,衰减因子 $e^{-\sigma t}$ 强制收敛[^4][^5]。 | **总结**:傅里叶变换拉普拉斯变换并非替代关系,而是互补工具。傅里叶变换擅长频域分析(如稳态信号),而拉普拉斯变换更适合复平面分析(如动态系统稳定性问题)。理解它们的区别有助于在工程实践中灵活应用,例如在信号处理中结合两者以覆盖更全面的场景[^1][^4]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值