拉普拉斯变换及其在机器学习中的应用

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《高等数学教学资料》第四节.laplace变换的性质小结

《高等数学教学资料》第四节.laplace变换的性质小结
《高等数学教学资料》第四节 .laplace变换的性质小结

CONTENCT

• Laplace变换的定义与性质 • Laplace变换的收敛域 • Laplace逆变换的性质 • Laplace变换的应用 • 总结与展望
01
Laplace变换的定义与性质
定义
80%
定义
Laplace变换是函数f(t)到F(s)的 一种积分变换,记作L[f(t)]。
THANK YOU
感谢聆听
定义与公式
定义
Laplace逆变换是通过对Laplace变换的函数进行反演,得到原函数的表示形式。
公式
Laplace逆变换的公式为 (f(t) = frac{1}{2pi i} int_{c - iinfty}^{c + iinfty} F(s)e^{st} ds) ,其中 (F(s)) 是 Laplace变换的函数,(f(t)) 是原函数。
随着科技的发展和研究的深入 ,Laplace变换的应用领域将 不断拓展,例如在人工智能、 机器学习等领域的应用。
随着科技的发展和研究的深入 ,Laplace变换的应用领域将 不断拓展,例如在人工智能、 机器学习等领域的应用。
随着科技的发展和研究的深入 ,Laplace变换的应用领域将 不断拓展,例如在人工智能、 机器学习等领域的应用。
100%
定义域
Laplace变换的函数f(t)需要满足 一定的条件,例如在某个区间内 单调、有界等。
80%
存在定理
对于满足一定条件的函数f(t),其 Laplace变换存在。
线性性质
线性性质
Laplace变换具有线性性质,即对于 任意常数a和b,有 L[af(t)+bf(t)]=aL[f(t)]+bL[f(t)]。

拉普拉斯变换基本应用

拉普拉斯变换基本应用

.拉普拉斯变换的应用一·拉普拉斯变换的应用在工程学上应用拉普拉拉普拉斯变换在许多领域中都有着重要的作用,使问题得以解决。

可以将微分方程化为代数方程,斯变换解常变量齐次微分方程,转换为复频拉普拉斯变换的重大意义在于:将一个信号从时域上,在工程学上,域)上来表示;在线性系统,控制自动化上都有广泛的应用。

在计算机图域(s上的拉普拉斯算子在图像处理上有很强的像处理方面,拉普拉斯变换在Matlab应用性,例如:在图像的边缘检测、对图像进行拉普拉斯锐化、对图像进行滤波等。

二·拉普拉斯变换在图像处理方面的应用计算机进行图像处理一般有两个目的: (1)产生更适合人观察和识别的图像。

(2)希望能由计算机自动识别和理解图像。

数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础,图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。

物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的,也就是指图像局部亮度变化最显著的部分,例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等,同时物体的边缘也是不同区域的分界处。

图像边缘有方向和幅度两个特性,通常沿边缘的走向灰度变化平缓,垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。

根据灰度变化的特点,图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。

首先要研究图像边缘检测,就要先研究图像去噪和图像锐化。

前者是为了得到飞更真实的图像,排除外界的干扰,后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片,即加大图像特征。

早期的经典算法有边缘算子法、曲面拟合法、 ..模版匹配法等。

经典的边缘检测算法是对原始图像中像素的某小领域米构造边缘检测算子,常用的边缘检测算子有Roberts算子、Sobel算子、Laplacian算子、Canny算子等。

三·应用步骤用拉普拉斯变换进行数字图像处理,需要借用计算机上的Matlab软件去进行程序编码和运行来实现。

下边是应用步骤:(一)、选好需要进行处理的照片,用拉普拉斯算子实现数字图像的边缘检测。

拉普拉斯变换及其应用

拉普拉斯变换及其应用

拉普拉斯变换及其应用拉普拉斯变换是一种数学工具,用于将一个函数从时间域转换到频率域。

它在许多领域中都有广泛的应用,包括电路分析、信号处理和控制系统等。

本文将介绍拉普拉斯变换的定义、性质以及在实际问题中的应用。

一、拉普拉斯变换的定义拉普拉斯变换是一种对函数进行积分变换的方法。

对于一个定义在非负实数轴上的函数f(t),它的拉普拉斯变换F(s)定义为:F(s) = L[f(t)] = ∫[0,+∞] f(t)e^(-st) dt其中,s是复数变量,称为变换域变量。

二、拉普拉斯变换的性质拉普拉斯变换具有许多有用的性质,下面列举其中几个常用的性质:1. 线性性质:对于任意的常数a和b,以及两个函数f1(t)和f2(t),有以下公式成立:L[af1(t) + bf2(t)] = aF1(s) + bF2(s)2. 移位性质:对于函数f(t)的拉普拉斯变换F(s),对t进行平移得到f(t-a)的拉普拉斯变换,可以表示为:L[f(t-a)] = e^(-as)F(s)3. 尺度变换:对函数f(t)进行尺度变换,即对t进行缩放,可以表示为:L[f(at)] = 1/a * F(s/a)三、拉普拉斯变换在电路分析中的应用拉普拉斯变换在电路分析中具有重要的应用价值。

通过将电路中的元件和信号用拉普拉斯变换表示,可以将微分方程转化为代数方程,简化分析过程。

例如,考虑一个简单的RC电路,其中电压源为V,电阻为R,电容为C。

假设电路中的电流为i(t),则根据基尔霍夫电压定律有以下微分方程:RC di(t)/dt + i(t) = V(t)将此微分方程应用拉普拉斯变换,可以得到以下代数方程:(I(s) - i(0)) / sC + I(s) / (sRC) = V(s)通过求解这个代数方程,可以得到电路中电流I(s)的表达式。

进一步,可以将其逆变换回时间域得到实际的电流函数。

四、拉普拉斯变换在信号处理中的应用在信号处理中,拉普拉斯变换可以将时域信号转换成对应的频域信号,从而方便进行频域分析和滤波等操作。

拉普拉斯变换应用-资料

拉普拉斯变换应用-资料

例3:周期函数的拉氏变换
f(t)
1 ...
设f1(t)为第一周函数
L [f1 (t) ]F 1 (S )
S为复频率
sj
f(t)与F(s)一 一对应
当 0, sj时
傅立叶变换
F(j)f(t)ejtdt 正变换 f(t)21F(j)ejtd反变换
2. 单边拉氏变换
t < 0 , f(t)=0
F(s)0 f(t)estdt 正变换 f(t)21j jjF(s)estds反变换
0
0
0
积分下限从0 开始,称为0 拉氏变换 。 积分下限从0+ 开始,称为0+ 拉氏变换 。
c0积分存e在 t为收敛因子
4.典型函数的拉氏变换 F(S)0 f(t)esd t t
(1)指数函数
L [e a( tt) ]0 e ae tsd t ts1ae(sa)t
0
1 sa
(2)单位阶跃函数
L [(t) ]0 (t)esd t t0estdt
1est s0
1 s
t
F(S)
s(s) 0
f()dt0
(S)F(S)
S
例 1: L[t(t)]L[ t (t)dt] 1 1
0
SS
例2:L[t2(t)]
2 S3
[t2(t)]2 t tdt 0
四.平移性质 设 L [f: (t) ]F (S )
1.时域平移(延迟定理)
f(t)(t)
f(t-t0)(t-t0)
f(t)(t-t0)
2j j
F(s)称为象函数,大写字母表示,如I(s),U(s)。
f(t )为原函数用小写字母表示,如 i(t ), u(t )。

拉普拉斯变换基本应用

拉普拉斯变换基本应用

拉普拉斯变换的应用一·拉普拉斯变换的应用拉普拉斯变换在许多领域中都有着重要的作用,在工程学上应用拉普拉斯变换解常变量齐次微分方程,可以将微分方程化为代数方程,使问题得以解决。

在工程学上,拉普拉斯变换的重大意义在于:将一个信号从时域上,转换为复频域(s域)上来表示;在线性系统,控制自动化上都有广泛的应用。

在计算机图像处理方面,拉普拉斯变换在Matlab上的拉普拉斯算子在图像处理上有很强的应用性,例如:在图像的边缘检测、对图像进行拉普拉斯锐化、对图像进行滤波等。

二·拉普拉斯变换在图像处理方面的应用计算机进行图像处理一般有两个目的: (1)产生更适合人观察和识别的图像。

(2)希望能由计算机自动识别和理解图像。

数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础,图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。

物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的,也就是指图像局部亮度变化最显著的部分,例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等,同时物体的边缘也是不同区域的分界处。

图像边缘有方向和幅度两个特性,通常沿边缘的走向灰度变化平缓,垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。

根据灰度变化的特点,图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。

首先要研究图像边缘检测,就要先研究图像去噪和图像锐化。

前者是为了得到飞更真实的图像,排除外界的干扰,后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片,即加大图像特征。

早期的经典算法有边缘算子法、曲面拟合法、模版匹配法等。

经典的边缘检测算法是对原始图像中像素的某小领域米构造边缘检测算子,常用的边缘检测算子有Roberts算子、Sobel算子、Laplacian算子、Canny算子等。

三·应用步骤用拉普拉斯变换进行数字图像处理,需要借用计算机上的Matlab软件去进行程序编码和运行来实现。

下边是应用步骤:(一)、选好需要进行处理的照片,用拉普拉斯算子实现数字图像的边缘检测。

拉普拉斯变换及其应用(补充内容)

拉普拉斯变换及其应用(补充内容)
(4)单位脉冲函数d (t)的拉氏变换
自动控制原理
Automatic Control Theory
0
d
(t)
li m0
1
(t 0和t ) (0 t )
L
[d (t)]
0
1
est dt
1
(
1 s
est )
0
图2单位脉冲函数ຫໍສະໝຸດ 1 [1 s
(1 es )]
1 s
(1 (1
s))
拉普拉斯变换及其应用
1 拉普拉斯变换的定义 2 拉普拉斯变换的基本性质 3 拉普拉斯反变换 4 拉普拉斯变换应用实例 5 习题
自动控制原理
Automatic Control Theory
1
1 拉普拉斯变换的定义
自动控制原理
Automatic Control Theory
Laplace变换是求解线性常微分方程常用的一种数学工 具。与线性常微分方程的经典求解方法相比, Laplace变换有如下两个显著的特点:
1
即 L [d (t)] 1
9
常用函数的拉氏变换
自动控制原理
Automatic Control Theory
(5)正弦函数 f (t) sin k t (k R)

ℒ [sin kt]
sin
kt estd t
0
1 (e jkt e jkt ) estd t 2j 0
j e d (s jk )t t e(s jk )td t
则 L [af1(t) bf2 (t)] aF1(s) bF2 (s)
2 拉普拉斯变换的基本性质
2.微分性质 设 L [ f (t)] F(s)

拉普拉斯变换基本应用

拉普拉斯变换基本应用

拉普拉斯变换的应用一·拉普拉斯变换的应用拉普拉斯变换在许多领域中都有着重要的作用,在工程学上应用拉普拉斯变换解常变量齐次微分方程,可以将微分方程化为代数方程,使问题得以解决。

在工程学上,拉普拉斯变换的重大意义在于:将一个信号从时域上,转换为复频域(s域)上来表示;在线性系统,控制自动化上都有广泛的应用。

在计算机图像处理方面,拉普拉斯变换在Matlab上的拉普拉斯算子在图像处理上有很强的应用性,例如:在图像的边缘检测、对图像进行拉普拉斯锐化、对图像进行滤波等。

二·拉普拉斯变换在图像处理方面的应用计算机进行图像处理一般有两个目的: (1)产生更适合人观察和识别的图像。

(2)希望能由计算机自动识别和理解图像。

数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础,图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。

物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的,也就是指图像局部亮度变化最显著的部分,例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等,同时物体的边缘也是不同区域的分界处。

图像边缘有方向和幅度两个特性,通常沿边缘的走向灰度变化平缓,垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。

根据灰度变化的特点,图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。

首先要研究图像边缘检测,就要先研究图像去噪和图像锐化。

前者是为了得到飞更真实的图像,排除外界的干扰,后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片,即加大图像特征。

早期的经典算法有边缘算子法、曲面拟合法、模版匹配法等。

经典的边缘检测算法是对原始图像中像素的某小领域米构造边缘检测算子,常用的边缘检测算子有Roberts算子、Sobel算子、Laplacian算子、Canny算子等。

三·应用步骤用拉普拉斯变换进行数字图像处理,需要借用计算机上的Matlab软件去进行程序编码和运行来实现。

下边是应用步骤:(一)、选好需要进行处理的照片,用拉普拉斯算子实现数字图像的边缘检测。

拉普拉斯变换的应用拉普拉斯变换的实际应用

拉普拉斯变换的应用拉普拉斯变换的实际应用

拉普拉斯变换的应用拉普拉斯变换的实际应用拉普拉斯变换的实际应用在工程学上的应用应用拉普拉斯变换解常变量齐次微分方程,可以将微分方程化为代数方程,使问题得以解决。

在工程学上,拉普拉斯变换的重大意义在于:将一个信号从时域上,转换为复频域(s域)上来表示;在线性系统,控制自动化上都有广泛的应用。

拉氏变换在微分方程(组)初值问题中的应用1.1 利用拉氏变换解常系数线性微分方程的初值问题例1 求初值问题Y”一2y +2y=e~,y(O)=0,Y (0)=1.例2求解初值问题用拉氏变换求常系数线性微分方程(组),是把关于Y(t)的微分方程(组)转化成关于象函数l,(s)的代数方程,从而容易确定l,(s).从象函数l,(s)求其拉氏逆变换即得原函数Y(t).由于在求解过程中同时利用了初值条件,因此用拉氏变换求得的解是初值问题的解.如果把初值视为任意常数,则用拉氏变换求得的解就是通解.2 利用拉氏变换求积分方程用拉氏变换求解相关问题既方便又简洁.答案补充:应用拉普拉斯变换分析RLC电路,不需要确定积分常数拉普拉斯变换的数值逆在偏微分方程中的应用ut(t,x)-∫0^t(t-s)^-1/2uxx(s,x)ds=f(t,x)的数值解。

该方法选择适当的n可以达到相当高的精度。

用拉氏变换引入网络函数的概念,网络函数是分析电路正弦稳态响应的工具,最后,希望以系统的方式将电路的时域特性与频域特性联系起来,拉氏变换加深对电路功能的理解。

答案补充拉氏反变换:有理真分式、有理假分式、部分分式展开法、具有独立实根的有理真分式的拉氏反变换、具有共轭复根的有理真分式的拉氏反变换、具有实重根的有理真分式的拉氏反变换、具有多重复根的有理真分式的拉氏反变换、假分式的拉氏反变换(为一个多项式和有理真分式之和,然后分别求其拉氏反变换)、F(s)的零点极点、初值定理和终值定理、初值定理终值定理的应用。

s域电路分析拉氏变换用于电路分析具有两个特点:第一,拉氏变换将线性常系数微分方程转化为容易处理的线性多项式方程,第二,拉氏变换将电流和电压变量的初始值自动引入到多项式方程中,这样在变换处理过程中,初始条件就成为变换的一部分。

拉普拉斯(Laplace)变换及其应用

拉普拉斯(Laplace)变换及其应用

2s 1
1
1
1
t
2.4 应用拉氏变换求解微分方程
S (t=0)
R + UC -
+
Us
-
C
这是一个一阶RC电路,我们取 电容两端的电压为输出电压,设 开关S闭合前,电路处于零初始状 态,即: uc (0 ) 0 在t=0时,开关S闭合,电路 接入直流电源Us。则根据KVL 定理,有:
u R uc U s

t 0
f ( ) d
p L( p)
1
0
性质3(相似性质) L
pt 性质4(延迟性质) L f ( t t 0 ) e L ( p )
p f ( a t ) L a a 1
性质5(位移性质) L
e
t
f ( t ) L ( p )
st 0

【例2-1】 求单位阶跃函数(Unit Step Function) 1(t)的象函数。
在自动控制原理中,单位阶跃函数是一个突加作用信 号,相当一个开关的闭合(或断开)。
在求它的象函数前,首先应给出单位阶跃函数的定义 式。
在自动控制系统中,单位阶跃函数相当一个突加作 用信号。它的拉氏式由定义式有:
F (t ) L[2 e
at
at
]
2 s

1 sa

3s 2a s ( s a)
例2-2 求
2s 1 s ( s 1)
的原函数。
解:首先用部分分式展开法,将所给的象函数展开:
2s 1 s( s 1) A s B s 1 A s B s 1 ( A B) s A s( s 1)

拉普拉斯变换及其应用

拉普拉斯变换及其应用

1.叠加定理 两个函数代数和的拉氏变换等于两个函数拉氏变换的 代数和。即
2.比例定理 K倍原函数的拉氏变换等于原函数拉氏变换的K倍。即
思考 (1)阶跃函数 K· 1(t)的拉氏变换式为多少? (2)脉冲函数 K· δ(t)的拉氏变换式为多少?
3.微分定理 在零初始条件下, 即

上式表明,在初始条件为零的前提下,原函数的n阶导数的 拉氏式等于其象函数乘以sn。
● 系统的微分方程 ● 系统的传递函数
休息一下
4.积分定理 在零初始条件下, 即

上式表明,在初始条件为零的前提下,原函数的n重积分的 拉氏式等于其象函数除以sn。
5.延迟定理(也叫位移定理) 当原函数f(t)延迟时间τ,成为f(t-τ)时,它的拉Байду номын сангаас 式为
上式表明,当原函数f(t)延迟τ,即成为f(t-τ)时,相应 的象函数F(s)应乘以因子e-sτ。
图2-3
典型一阶系统的单位阶跃响应曲线
本次课小结:
● 了解并理解拉氏变换和拉氏反变换的定义、性质。 会查拉氏变换表。 ● 能够利用MATLAB软件求解已知函数的拉氏变换式、 拉氏反变换式。 ● 能够利用拉氏变换和拉氏反变换求解简单的微分方 程。
第三次作业:
教材习题2-1、2-2。
下次课展望:
f t t e
2 2t
sin t
解法一:利用手算。 解法二:利用MATLAB软件。
教材表2-1是常用函数的拉氏变换表,要求会查表。
第二节
拉氏变换的运算定理
有九个定理(或者说九个性质),教材介绍了5个。要 熟悉这5个定理的结论与用途。 1、线性定理(包括叠加定理、比例定理) 2、位移定理(也叫延迟定理) 3、相似定理 4、微分定理 5、积分定理 6、周期函数的拉氏变换 7、初值定理 8、终值定理 9、卷积定理

傅里叶变换 拉普拉斯变换 z变换

傅里叶变换 拉普拉斯变换 z变换

傅里叶变换、拉普拉斯变换和z变换,是在信号处理和控制系统领域中非常重要的数学工具和转换方法。

它们各自具有独特的数学特性和应用领域,对于理解和分析信号、系统和控制器具有重要意义。

在本篇文章中,我将从基础概念到深入原理,探讨这三种变换的定义、特性和应用,并共享我个人的见解和理解。

一、傅里叶变换傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的数学方法。

通过傅里叶变换,我们可以将一个周期性信号分解为不同频率的正弦和余弦函数的叠加,从而分析信号的频谱特性。

傅里叶变换在通信、图像处理、音频处理等领域有着广泛的应用。

1. 定义和公式对于一个连续信号x(t),其傅里叶变换X(ω)定义如下:X(ω) = ∫[−∞, +∞]x(t)e^(−jωt)dt其中,X(ω)表示信号x(t)的频域表示,ω为角频率,e^(−jωt)为复指数函数。

2. 特性傅里叶变换具有线性性、时移性、频移性、频率缩放性等性质,这些性质使得我们可以通过傅里叶变换对信号进行分析和处理。

3. 应用傅里叶变换广泛应用于信号的频谱分析、滤波器设计、信息压缩等领域。

在音频处理中,通过傅里叶变换可以将时域的音频信号转换为频域表示,从而实现音频的频谱分析和变换。

二、拉普拉斯变换拉普拉斯变换是一种对信号进行复域转换的方法,它在控制系统分析和传递函数求解中有着重要的应用。

与傅里叶变换不同,拉普拉斯变换适用于非周期性信号和因果系统的分析。

1. 定义和公式对于一个连续信号x(t),其拉普拉斯变换X(s)定义如下:X(s) = ∫[0, +∞]x(t)e^(−st)dt其中,X(s)表示信号x(t)的拉普拉斯域表示,s为复数变量,e^(−st)为复指数函数。

2. 特性拉普拉斯变换具有线性性、平移性、尺度变换性等性质,这些性质使得我们可以方便地对线性时不变系统进行稳定性分析和传递函数求解。

3. 应用拉普拉斯变换在控制系统分析、电路分析、信号处理等领域有着广泛的应用。

在控制系统中,通过拉普拉斯变换可以将微分方程转换为代数方程,从而方便地进行系统的稳定性分析和控制器设计。

拉普拉斯变换及其应用(补充内容)

拉普拉斯变换及其应用(补充内容)

2
拉普拉斯变换的基本性质
证:
自动控制原理
Automatic Control Theory
d L [ f (t )] L f (t ) dt st d e f (t )dt 0 dt e st df (t )
0
f (t )e
st 0
3
拉普拉斯反变换
自动控制原理
Automatic Control Theory
根据极点的不同特点,部分分式分解法有以下两种情况: (1)A(s)=0且无重根 若A(s)=0且无重根,则F(s)可展开成n个简单的部分分式之 和,即 ki kn k1 k2 F s s p1 s p2 s pi s pn 系数可由右式求出:
自动控制原理
Automatic Control Theory
原函数 f (t ) 积分的拉氏变换为:
F (s) f (t )dt t 0 L [ f (t )dt] s s
2
拉普拉斯变换的基本性质
4.位移性质 设
L [ f (t )] F ( s)
自动控制原理
Automatic Control Theory
st 1 est dt ( 1 e )0 s s
[ (1 e
1
)]
1 s
(1 (1 s)) 1

L [d (t )] 1
9
常用函数的拉氏变换
(5)正弦函数
自动控制原理
Automatic Control Theory
f (t ) sin k t
f ( n1) (0) 0 时,
df (t ) L [ ] sF ( s ) dt d 2 f (t ) 2 L [ ] s F (s) 2 dt d n f (t ) n L [ ] s F ( s) n dt

2第二章拉普拉斯变换及其应用

2第二章拉普拉斯变换及其应用

上式称为拉氏变换的定义式。为L 了f (保t) 证式中等号右边的积分存在(收敛),应满足下列
条件: F(s)Lf(t)f(t)estdt



0
(2.1)


分段连续;

,较
衰减得更快。
t0 t0
f (t) 0
f (t)
t e s t f ( t )
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2.1 拉氏变换的概念
F(s) f (t)dt t0
s
s
上一页 下一页 返回
2.2 拉氏变换的运算定理
当初始条件
f (t)dt
0 时,由上式有
t0
同理,可以L证明在零f初(t始)条d件t下有
F(s) s
Lf(t)(dt)2Fs(2s)
L n f(t)(dt)nFs(ns)
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2.2 拉氏变换的运算定理
例一:求单位阶跃函数(Unit Step Function)的象函数。
在自动控制原理中,单位阶跃函数是一个突加作用信号,相当一个开关的闭合(或断开)。 在求它的象函数前,首先应给出单位阶跃函数的定义式
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2.1 拉氏变换的概念
0
(t 0)
见图2-1(a)
1
(t
)
1
t
F(s)L et 0 etestdt
(2.7)
例六. 求正弦函数(Sinusoidal Function)
的象函数。
e (s )td t1e ( s)t
0
s
0s 1
f(t)sint
F (s ) L s int s inte s td t 1 (e j t e j t)e s td t

拉普拉斯变换基本应用

拉普拉斯变换基本应用

拉普拉斯变换的应用-拉普拉斯变换的应用拉普拉斯变换在许多领域中都有着重要的作用,在工程学上应用拉普拉斯变换解常变量齐次微分方程,可以将微分方程化为代数方程,使问题得以解决。

在工程学上,拉普拉斯变换的重大意义在于:将一个信号从时域上,转换为复频域(s域)上来表示;在线性系统,控制自动化上都有广泛的应用。

在计算机图像处理方面,拉普拉斯变换在Matlab 上的拉普拉斯算子在图像处理上有很强的应用性,例如:在图像的边缘检测、对图像进行拉普拉斯锐化、对图像进行滤波等。

二•拉普拉斯变换在图像处理方面的应用计算机进行图像处理一般有两个目的:(1)产生更适合人观察和识别的图像。

⑵ 希望能由计算机自动识别和理解图像。

数字图像的边缘检测是图像分害IJ、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础,图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。

物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的,也就是指图像局部亮度变化最显著的部分,例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等,同时物体的边缘也是不同区域的分界处。

图像边缘有方向和幅度两个特性,通常沿边缘的走向灰度变化平缓,垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。

根据灰度变化的特点,图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。

首先要研究图像边缘检测,就要先研究图像去噪和图像锐化。

前者是为了得到飞更真实的图像,排除外界的干扰,后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片,即加大图像特征。

早期的经典算法有边缘算子法、曲面拟合法、模版匹配法等。

经典的边缘检测算法是对原始图像中像素的某小领域米构造边缘检测算子,常用的边缘检测算子有Roberts算子、Sobel算子、Laplacian算子、Canny 算子等。

三•应用步骤用拉普拉斯变换进行数字图像处理,需要借用计算机上的Matlab软件去进行程序编码和运行来实现。

下边是应用步骤:(一)、选好需要进行处理的照片,用拉普拉斯算子实现数字图像的边缘检测。

第2章拉普拉斯变换及其应用

第2章拉普拉斯变换及其应用
F (s) L (t ) (t )est dt
0
st lim (t )e dt (t )e st dt 0 0
1 st s lim e dt lim 1 e st | lim 1 e 1 0 0 0 0 0 s s
1 1 L f t dt F s f -1 0 s s


【例】已知f(t),求F(s)=?
2.3 拉氏反变换
由象函数F(s)求取原函数f(t)的运算称为拉氏 反变换(Inverse Laplace Transform)。拉氏 反变换常用下式表示:
f(t)= L-1[F(s)]
常见函数的拉氏变换
【1】求单位阶跃函数(Unit Step Function) 1(t)的象函数。
解:在自动控制系统中,单位阶跃函数是一个突加
作用信号,相当于一个开关的闭合(或断开),
设函数
0 (t 0) 1 1 (t ) t (0 t ) (t ) 1
第2章 拉普拉斯变换及其应用
在经典自动控制理论中,自动控制系统的数学模 型是建立在传递函数基础之上的,而传递函数的概 念又是建立在拉氏变换的基础上的,因此,拉氏变 换是经典控制理论的数学基础。
2.1 拉氏变换的概念
2.2 拉氏变换的运算定理
2.3 拉氏反变换
2.4 应用拉氏变换求解微分方程
2.1 拉氏变换的概念
和 的关系:
【3】求斜坡函数(Ramp Function)的象函数。 斜坡函数的定义式为: 式中, K为常数
解:在自动控制系统中,斜坡函数是一个对时间作均匀变
化的信号。在研究跟随系统时,常以斜坡信号作为典型 的输入信号。 同理,根据拉氏变换的定义式有 : st

自动控制原理-附录拉氏变换

自动控制原理-附录拉氏变换

附录1: 拉普拉斯(LapLace )变换机电控制工程所涉及的数学问题较多,经常要解算一些线性微分方程。

按照一般方法解算比较麻烦,如果用拉普拉斯变换求解线性微分方程,可将经典数学中的微积分运算转化为代数运算,又能够单独地表明初始条件的影响,并有变换表可查找,因而是一种较为简便的工程数学方法。

一、拉普拉斯变换的定义如果有一个以时间t 为自变量的实变函数)(t f ,它的定义域是0≥t ,那么)(t f 的拉普拉斯变换定义为⎰∞-==0)()()]([dt e t f s F t f L st (1-1)式中,s 是复变数, ωσj s +=(σ、ω均为实数),⎰∞-0st e 称为拉普拉斯积分; )(s F 是函数)(t f 的拉普拉斯变换,它是一个复变函数,通常也称)(s F 为)(t f 的象函数,而称)(t f 为)(s F 的原函数;L 是表示进行拉普拉斯变换的符号。

式(1-1)表明:拉氏变换是这样一种变换,即在一定条件下,它能把一实数域中的实变函数变换为一个在复数域内与之等价的复变函数)(s F 。

二、几种典型函数的拉氏变换1.单位阶跃函数)(1t 的拉氏变换)(t f 单位阶跃函数是机电控制中最常用的典型输入信号之一,常以它作为评价系统性能的标准输入,这一函数定义为)0()0(101≥<⎩⎨⎧∆t t t )(图1-1 单位阶跃函数单位阶跃函数如图1-1所示,它表示在0=t 时刻突然作用于系统一个幅值为1的不变量。

单位阶跃函数的拉氏变换式为∞--∞-===⎰00|1)(1)](1[)(st st e sdt e t t L s F 当 0)Re(>s ,则 0lim →-∞→stt e所以 ss e ss F st1)]1(0[1)(0=--=-=∞-(1-2)2.指数函数atet f -=)(的拉氏变换指数函数也是控制理论中经常用到的函数,其中 是常数。

dt e dt ee eL s F t s a atst at⎰⎰∞+--∞--===0)(0][)(令a s s +=1则与求单位阶跃函数同理,就可求得 as e L s F sat+===-11][)(1(1-3) 3.正弦函数与余弦函数的拉氏变换 设t t f ωsin )(1=, t t f ωcos )(2=,则dt te t L s F st ⎰∞-==01sin ][sin )(ωω由欧拉公式,有je e t tj t j 2sin ωωω--=所以⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎰⎰∞∞---001j 21)(dt e e dt e e s F stt j st t j ωω ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎰⎰∞∞+---00)()(j 21dt e dt e t j s t j s ωω ⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡+--=∞+-∞--0)(0)(j s 1j -s 1j 21t j s t j s e e ωωωω22s j s 1j -s 1j 21ωωωω+=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+--=(1-4)同理 222][cos )(ωω+==s st L s F (1-5)4.单位脉冲函数 δ(t ) 的拉氏变换单位脉冲函数是在持续时间)0(→=εεt 期间幅值为ε1的矩形波。

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The Laplace Transform with Applications in Machine Learning The Laplace Transform Examples
The Laplace Transform with Applications in Machine Learning The Laplace Transform Definition
The Laplace Transform
Suppose that f is a real-or complex-valued function of the variable t ≥ 0. The Laplace transform of function f (t ) is defined by
where Kγ (·) represents the modified Bessel function of the second kind with the index γ . We denote this distribution by GIG(γ, β, α). It is well known that its special cases include the gamma distribution Ga(γ, α/2) when β = 0 and γ > 0, the inverse gamma distribution IG(−γ, β/2) when α = 0 and γ < 0, the inverse Gaussian distribution when γ = −1/2, and the hyperbolic distribution when γ = 0.
The Laplace Transform with Applications in Machine Learning
The Laplace Transform with Applications in Machine Learning
The Laplace Transform with Applications in Machine Learning Outline
Example 2
Let X be α-stable distribution of the density 1 p (X = x ) = πx
∞ k =1
Γ(1+k α) (−1)k +1 x −k α sin(k απ ), k!
x >0
for 0 < α < 1. The α-stable distribution has Laplace transform φ(s ) = exp(−s α ), s ≥ 0.
Especially, the Laplace transform of the inverse Gaussian distribution (i.e., γ = −1/2) is φ(s ) = exp(− (α + 2s )β + due to K1/2 (z ) = K−1/2 (z ) =
π 2zBiblioteka The Laplace Transform with Applications in Machine Learning The Laplace Transform Definition
The Laplace Transform
We are especially interested in that F (x ) is a probability measure concentrated on [0, ∞). In this case, if X is a random variable with probability distribution F , then the Laplace transform is given by the expectation; namely, φ(s ) = E(exp(−sX )). By abuse of language, we also speak of “the Laplace transform of the random variable X .” Note that replacing s by −s gives the moment generating function of X .
The Laplace Transform with Applications in Machine Learning The Laplace Transform Definition
The Laplace Transform
Suppose that {an } is a sequence of real numbers. The Laplace transform is a Dirichlet series of the form

φ(s ) =
0
exp(−st )dF (t ).
If F (t ) is absolutely continuous, it becomes the Laplace integral; if F (t ) is a step-function, it is the Dirichlet series.
∞ z
φ(s ) =
0
exp(−ts )f (t )dt
z →∞ 0
lim
exp(−ts )f (t )dt
whenever the limit exists. If the limit does not exist, the integral is said to diverge and there is no Laplace transform defined for f . Here s is a real or complex parameter. However, we always assume that f is a real function and s is a real nonnegative number. Usually, the above equation is also called the Laplace integral.
Backgrounds
The Laplace transform is a classical mathematical theory and has also received wide applications in science and engineering. The Laplace transform is named after mathematician and astronomer Pierre-Simon Laplace, who used a similar transform (now called z transform) in his work on probability theory. The current widespread use of the transform came about soon after World War II although it had been used in the 19th century by Abel, Lerch, Heaviside, and Bromwich.
The Laplace Transform with Applications in Machine Learning The Laplace Transform Introduction
Backgrounds
The Laplace transform is essentially an integral transform. In probability theory and statistics, the Laplace transform is defined as expectation of a random variable. This lecture will provide an detailed illustration for the application of the Laplace transform in machine learning. We will see that the Laplace transform helps us establish a bridge of connecting some machine learning methods from different approaches.
∞ N
φ(s ) =
n=1
an exp(−tn s ) = lim
N →∞
an exp(−tn s ),
n=1
where the discrete set {tn } of exponents corresponds to the continuous variable t in the integral. Both the Laplace integral and the Dirichlet series can be included in the Laplace-Stieltjes integral:
γ
,
which can be also followed from (1) by using the fact 2Kγ (z ) z γ lim Γ( = 1 for γ > 0. γ) 2
z →0
The Laplace Transform with Applications in Machine Learning The Laplace Transform Examples
αβ )
exp(−z ).
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Example 1
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