6 The Laplace Transform

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三角函数拉氏变换常用公式

三角函数拉氏变换常用公式

三角函数拉氏变换常用公式
拉氏变换(Laplace transform)是应用数学中常用的一种积分变换,其符号为L[f(t)]。

拉氏变换是一个线性变换,可将一个有实数变数的函数转换为一个变数为复数s的函数:
拉氏变换在大部份的应用中都是对射的,最常见的f(t)和F(s)组合常印制成表,方便查阅。

拉氏变换和傅立叶变换有关,不过傅立叶变换将一个函数或是信号表示为许多弦波的叠加,属于「频域变换」;而拉氏变换则是将一个函数表示为许多矩的叠加,属于「时域变换」。

拉氏变换的好处就是能够将复杂的积分与微分的问题,变换成比较容易计算的代数方法,为什么要进行变换?因为很多时候频域变换比时域变换直观得多。

因此,拉氏变换较多被用于解决:
(1).常数系数的线性微分或积分方程式;
(2).分析线性非时变系统的输入输出信号。

实务上,拉氏变换在物理及工程上常用来分析线性非时变系统,可用来分析电子电路、谐振子、光学仪器及机械设备,在这些分析中,拉氏变换可以作时域和频域之间的转换,在时域中输入和输出都是时间的函数,在频域中输入和输出则是复变角频率的函数。

拉普拉斯变换法 Laplace Transform

拉普拉斯变换法  Laplace Transform

§2 Properties of Laplace Transform
例1 如果原函数为 为实函数,则 显然,若

f (t ) u(t ) iv(t ), u, v
L[ f (t )] L[u(t )] iL[v(t )]

s 为实函数,
0 0 0
L[ f (t )] e st f (t )dt e st u (t )dt i e st v(t )dt

s3 s3 F ( s) 2 s 3s 2 ( s 1)(s 2) 2 1 s 1 s 2
2 1 1 f (t ) L [ F ( s)] L [ ] L [ ] s 1 s2
1 1
2e e
t
2t
t0
§3 Inverse of Laplace Transform
iwt ( s wi ) t
§2 Properties of Laplace Transform
2 原函数的微分性质 如果
f (t ), f (t ),, f ( n) (t )
都是原函数,则有 或
n 1
L[ f (t )] sL[ f (t )] f (0)
L[ f
( n)
练习 求方程
x a 2 x sin at
x(0) x(0) 0
满足初始条件
的特解,其中 a 为非零常数 。 作业:用Laplace Transform 求 P.146 第 25, 26 题
c1L [ F1 (s)] c2 L [ F2 (s)]
1
1
§3 Inverse of Laplace Transform

浅谈拉普拉斯变换的应用

浅谈拉普拉斯变换的应用

浅谈拉普拉斯变换的应用
拉普拉斯变换(Laplace transform)是一种实用的数学处理方法,它使本经常以振动形式变化的函数在时间维度上单调变化,为解决许
多不能立即解决的动态问题提供了有效的方法。

拉普拉斯变换与傅里
叶变换、快速傅里叶变换等傅里叶分析方法同属基础数学处理方法之一,它具有易于理解、快速计算等特点,可将一些线性或非线性的积
分形式的问题转换成求解一个简单的算式来进行计算,因此在工程中
有着广泛的应用。

拉普拉斯变换主要应用于积分微分方程求解,它可以将一些本不
能立即求出的复杂的积分形式的动态问题变形为简单的算式,从而快
速得出解析解。

拉普拉斯变换可广泛应用于工程模型的建立与分析,
比如可以应用于惯性对称模型、拉格朗日水淹模型等,求解一些复杂
的随机变量模型;也可以用于状态空间方程,能够快速求出所需的状
态变量;此外,它还可以用于系统的平滑滤波等,使系统模型的分析
更加准确。

拉普拉斯变换在工程中的应用还不仅于此,它在信号处理、传感
器过滤、非线性系统的分析,以及控制系统分析中也都有着重要作用。

在信号处理中,拉普拉斯变换可以用来提取有用的低频信息,以及用
来去除高频干扰信号;在非线性系统分析中,它可以用来精确分析系
统动态行为,确定系统稳定性等;在控制系统分析中,它能够用来分
析系统跟踪误差,确定控制策略等。

综上所述,拉普拉斯变换有着广泛的应用,在工程中可以用来解
决许多复杂的动态问题,并且具有易于理解、快速计算等特点,使得
它成为工程中不可多得的有效处理方法。

拉普拉斯变换法

拉普拉斯变换法

拉氏变换定义
原函数f(t)旳拉氏变换F(S)定义为:
就是将原函数乘以e-st,并将乘积从时间为0→∞之间 作定积分。
拉氏变换旳实质是将时间函数体现式转换为拉氏运 算子s旳函数体现式。 f(t) --- 原函数 F(S)--- 象函数
二、 简朴函数L氏变换 1. 常数 f(t)=A
2. 指数函数 f(t)= e-at
3.导函数
三、L氏变换旳主要性质 ❖ L氏变换是线性变换 设

即 代数多项式旳L氏变换等于各项 变换旳代数和。
❖ 微分性质
若 则
某些常用函数旳Laplace变换表
函数,F(t) A t
Ae-at
L氏变换,f(s) A/s 1/s2
A/(s+a)
A/s(s+a)
Ate-at
A/(s+a)(s+b) A/(s+a)2
拉普拉斯变换 (Laplace Transform)
一、 概述
❖ 线性方程组:表征表观零级或一级过程旳速度旳方 程组。
❖ 拉普拉斯变换(L氏变换):是一种微分方程或积 分方程求解旳简化措施。可用于解线性微分方程 组。
❖ 进行L氏变换旳实质,在于把速度方程式中旳时间 定义域置换成拉普拉斯运算子s旳复。
四、L氏变换解线性微分方程
1. 零级静脉输注
速度体现式:
dX k 0 kX
dt
L氏变换
sL[ X (t)] X (0) k 0 kL[ X (t)] s
s X X (0) k 0 k X S
X k0 s(s k)
方程终解 X k 0 (1 ekt ) K
2. 静脉注射
dX kX dt
( t=0, X=X0)

拉普拉斯变换-精选文档

拉普拉斯变换-精选文档

1 5 6 所 F 以 ( s ) s 1s 2s 3
共轭极点出现在 α jβ K K 1 2 F s ...... s α j β s α j β F α jβ 1 K s α j β F s 1 s α j β 2jβ
10


2 2 s 3 s 3 ( s 1 ) 1 所以 k 1 1 ( s 1 )( s 2 )( s 3 )s 1
同 : k 理 ( s 2 ) F ( s ) 5 , 2 s 2
k ( s 3 ) F ( s ) 6 3 s 3



L t t te d
st 0
1 st t de s 0
1 1 st 1 e 2 s s 0 s n 2 2 21 2 2 L t L t 2 3 s ss s n 3 3 2 32 6 3 L t L t 3 4 s ss s n! n 所 以 L t n1 s

σ α
st L t t e d t 1 全s域平面收敛
L t t t t e d t e 0 0
st 0
st 0
4.tnu(t)
L t t t e d
n st 0
三.拉氏逆变换的过程
找出 F s 的极点
s展 成 部 分 分 式 将 F
查拉氏变换表求 f t
第 页
7
四.部分分式展开法(m<n)
1.第一种情况:单阶实数极点
A ( s ) F ( s ) ( s p )( s p ) ( s p ) 1 2 n

(完整版)拉普拉斯变换

(完整版)拉普拉斯变换

t
Re(s) 0
4)卷积特性(convolution)
若 则有
f1 (t) L F1 (s) f 2 (t) L F2 (s)
Re( s) s 1 Re( s) s 2
f1 (t) f 2 (t) L F1 (s)F2 (s) Re( s) max( s 1,s 2 )
L[ f1(t) f2 (t)] 0
F
(
s)
1 s2
e - s 1
Re(s) -
例:单边周期信号的Laplace变换。 f(t)
单边周期信号的定义:
f(t)=f(t+nT); t0, n=0,1,2,...
0 T 2T 3T
t
定义:f1
(t)
f 0
(t
)
0t T 其它
单边周期信号
f (t)
k 0
f1(t - kT)u(t - kT)
L[ f (t)]
k 0
e-skT F1(s)
F1(s) 1- e-sT
Re(s) 0
例:求如图所示周期方波的Laplace变换。
f(t) 1
01
2345 周期方波信号
L[u(t) - u(t -1)] 1- e-s s
F(s) 1- e-s s
1 1- e-2s
1 s(1 e-s )

f (t) L F (s) Re( s) s 0
则有 f (at) L 1 F ( s ) aa
a 0, Re( s) as 0
L[ f (t)]
0-
f (at)e-st dt
1 a 0-
f
-st
(t)e a dt
1
F(

拉普拉斯变换(推荐完整)

拉普拉斯变换(推荐完整)

f
-st
(t)e a dt

1
F(
s
)
aa
收敛域:
Re(s/a) s0 Re(s) as0
3)时移特性(Time Shifting)
若 f (t) L F (s) Re( s) s 0
则有 f (t - t0 )u(t - t0 ) L e-st0 F (s) t0 0, Re(s) s 0
例:求信号f
(t)

sin 0
t
0 t 其它

的Laplace变换。
f (t) sin(t)u(t) sin(t - )u(t - )
F
(
s)

1 s2
e - s 1
Re(s) -
例:单边周期信号的Laplace变换。 f(t)
单边周期信号的定义:
f(t)=f(t+nT); t0, n=0,1,2,...
拉普拉斯变换 (the Laplace Transform)
1、从傅里叶变换到拉普拉斯变换
傅里叶分析具有清晰的物理意义,但某些信号的傅里 叶变换不存在 (t<0,无意义的函数)。引入拉普拉斯变换, 从而也可以对这些信号进行分析。拉普拉斯变换实质 是将信号f(t)乘以衰减因子e-s t的傅里叶分析。
L[cos(w0t)u(t)]
s
s2

w
2 0
Re(s) 0
L[sin(w0t)u(t)]
w0
s2

w
2 0
Re(s) 0
单边拉普拉斯的基本性质 (properties of Laplace Transform)
1 ) 线性特性(linearity)

多项式拉氏变换

多项式拉氏变换

多项式拉氏变换
多项式拉氏变换(Laplace Transform)是数学中的一个重要概念,它主要应用在微积分、信号处理和控制系统等领域。

多项式拉氏变换是一种积分变换,将一个时间域中的函数转化为一个复数域中的函数,这种变换在处理线性时不变系统、求解微分方程以及信号分析中非常有用。

多项式拉氏变换的基本定义是:对于给定的实数函数f(t),如果它在实数轴上具有有限个第一类间断点,并且当t趋向于正负无穷时,f(t)的增长速度不超过e^(σt)(σ是一个实数),那么f(t)的拉氏变换F(s)定义为:
F(s) = ∫[0,∞) f(t)e^(-st) dt
其中,s是一个复数,∫表示对t从0到正无穷进行积分。

多项式拉氏变换具有一些重要的性质,如线性性、时移性、频移性、微分性、积分性等。

这些性质使得多项式拉氏变换在求解线性时不变系统的微分方程时非常方便。

通过拉氏变换,可以将微分方程转化为代数方程,从而大大简化了问题的求解过程。

此外,多项式拉氏变换在信号处理中也发挥着重要作用。

在信号处理中,我们常常需要分析信号的频率特性,而多项式拉氏变换正是一种将时间域信号转换为频域信号的工具。

通过对信号的拉氏变换,我们可以得到信号的频谱,从而了解信号在不同频率下的分布情况。

总之,多项式拉氏变换是一种非常有用的数学工具,它在微积分、信号处理和控制系统等领域有着广泛的应用。

通过学习和掌握多项式拉氏变换的理论和方法,我们可以更好地理解和解决这些领域中的实际问题。

拉普拉斯变换LAPLACE TRANSFORM

拉普拉斯变换LAPLACE TRANSFORM

17
若 x(t ) 是右边信号,即 T 则有
t , 0 在ROC内,
绝对可积,即:
x(t )e
0t

T

T
x(t )e
0t
dt
若1
0 ,则
e


dt

T
x(t )e 1t dt
x(t )e e
( 1 0 )T 2 Re[ s] 1 此时 x(t ) 是双边信号。
26
27
作业5月8日
• 9.2 • 9.3 • 9.21(b)(h)
28
§9.3 拉氏反变换
The Inverse Laplace Transform
一. 定义: 由 X (s) x(t )e st dt

例2.反因果信号: x(t ) e at u(t )
X ( s ) e e dt e
at st
0
0
( s a )t
1 dt , Re[s] a sa
8
由以上例子,可以看出: 1. 拉氏变换与傅里叶变换一样存在收敛问题。并非 任何信号的拉氏变换都存在,也不是 S 平面上的任 何复数都能使拉氏变换收敛。 2.拉氏变换积分收敛的那些复数 S 的集合,称为拉
础可以用几何求值的方法从零极点图求得 X ( j ) 的特性。这在定性分析系统频率特性时有很大
用处。
34
作两个矢量 s 和 a ,则 1
矢量
X (s1 )
1.单零点情况: X ( s) s a 零点s a , 要求出 s s1 时的 X (s1 ),可以
X (s1 ) (s1 a)

反因果信号拉氏变换

反因果信号拉氏变换

反因果信号拉氏变换拉氏变换(Laplace Transform)是一种重要的数学工具,用于研究动态系统的行为。

它是对时间域函数进行频域分析的方法,可以将微分和积分方程转换为代数方程,从而简化系统的分析和求解过程。

拉氏变换在控制理论、信号处理、电路分析等领域得到广泛应用。

拉氏变换的基本定义是将一个时间域函数f(t)变换成s域函数F(s),其中s是一个复变量。

这个变换可以将时间域中的函数转换为频域中的函数,从而能够更方便地分析系统的频率特性和稳定性。

拉氏变换的基本公式是:F(s) = L[f(t)] = ∫[f(t)e^(-st)]dt其中,L[ ]表示拉氏变换算子,e^(-st)是一个指数函数,s是一个复变量。

这个公式表达了拉氏变换的数学表达形式,通过对f(t)乘以一个指数函数并对其进行积分,得到了F(s)作为s的函数。

F(s)描述了在频域中函数f(t)的特性。

拉氏变换的一大优势是能够简化微分和积分方程的求解过程。

通过将微分和积分方程转换为代数方程,在拉氏域中进行分析和求解更加方便。

拉氏变换具有线性性质和时间平移性质,使得系统的分析更加灵活和简洁。

在控制理论中,拉氏变换被广泛应用于系统的分析和设计。

通过将系统描述函数转换到频域中,可以更好地研究系统的频率响应和稳定性。

控制系统的设计和优化可以通过对拉氏变换后的系统函数进行频域分析和合成,从而实现对系统性能的改善和优化。

在信号处理领域,拉氏变换用于分析和处理连续时间信号。

通过将信号转换到频域中,可以更好地分析信号的频率特性和滤波效果。

拉氏变换在滤波器设计、频域滤波、信号重建等方面发挥着重要作用,为实现信号的清晰传输和高效处理提供了有力工具。

在电路分析领域,拉氏变换用于求解电路中的电压和电流关系。

通过将电路方程转换到拉氏域中,可以更便捷地求解电路的响应和稳定性。

拉氏变换在电路分析和设计中具有重要意义,为电路工程师提供了一种更高效、更简洁的分析手段。

总之,拉氏变换作为一种强大的数学工具,在控制理论、信号处理、电路分析等领域具有重要应用价值。

拉普拉斯变换(The Laplace Transform)课件

拉普拉斯变换(The Laplace Transform)课件
L

1 : X ( s) ( s 1)( s 2)
( s) 2
1 1 , ( s 1) ( s 2)
对X(s) 进行部分分式展开:
X ( s)
1 A B 1 1 ( s 1)( s 2) (s 1) (s 2) ( s 1) ( s 2)
S平面
j 0
j
s0 0 j0
0

• S平面上虚轴上的所有点代表整个周期 jt 复指数信号集 {e }
9.1 拉氏变换
一个信号x(t)的拉氏变换定义如下:
X (s) x(t )e dt ( where s j )
st

记作:
x(t ) X (s)
假设信号x(t)的拉氏变换X(s)没有多阶极 点,且分母多项式的阶次高于分子多项 式的阶次(有理真分式),那么X(s) 就可以展开成如下形式:
Ai X ( s) i 1 s ai
L {Ai /(s ai )}
1
M
Ai eait u(t )
Re{s} ai
Ai eait u(t ) Re{s} ai
性质3:如果x(t)是有限持续期,并 且是绝对可积的,那么ROC就是 整个s平面。
Im
s平面
Re
性质4:如果x(t)是右边信号,而且如果 Re{s} 0 这条线位于ROC内,那么 Re{s} 0 的全部s值都一定在ROC内。
0
Im s平面 Re
• 性质5:如果x(t)是左边信号,而且如果 • Re{s} 0 这条线位于ROC内,那么 • Re{s} 0 的全部s值都一定在ROC内。
1 2

拉氏变换_精品文档

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拉氏变换什么是拉氏变换拉氏变换(Laplace Transform)是一种将函数从时间域转换到复频域的数学工具。

它在工程学科和物理学中有广泛的应用,特别是在控制系统分析和信号处理领域。

拉氏变换通过积分运算将一个函数从时间域(t-domain)变换到频域(s-domain),其中s是一个复变量。

拉氏变换的定义给定一个函数f(t),其拉氏变换F(s)定义为:F(s) = L{f(t)} = ∫[0, ∞] e^(-st) f(t) dt这里,s是复变量,e是自然对数的底数,t表示时间。

拉氏变换的性质拉氏变换具有许多有用的性质,以下是一些常见的性质:1.线性性质:L{af(t) + bg(t)} = aF(s) + bG(s),其中a和b是常数。

2.移位性质:L{f(t - a)} = e^(-as)F(s),其中a是常数。

3.初值定理:lim_[s→∞] sF(s) = f(0),其中f(0)是函数f(t)在t=0时的初值。

4.终值定理:lim_[s→0] sF(s) = lim_[t→∞] f(t),即函数f(t)在t→∞时的极限等于F(s)在s=0时的极限。

这些性质使得拉氏变换成为了解决微分方程问题以及计算复杂电路的有效工具。

拉氏变换的应用1. 信号处理在信号处理领域,拉氏变换用于分析和处理连续时间信号。

通过将信号从时间域转换到频域,可以更好地理解信号的频谱特性,并进行滤波、降噪、调制等处理。

2. 控制系统在控制系统分析中,拉氏变换被广泛用于研究和设计控制系统的性能和稳定性。

通过将控制系统表示为拉氏域的传输函数,可以方便地进行频率响应、稳定性分析和控制器设计。

3. 电路分析在电路分析中,拉氏变换用于求解电路的幅频特性、相频特性和传输函数。

通过将电路中的电压和电流转换到拉氏域,可以更方便地进行复杂电路的分析和计算。

4. 信号传输拉氏变换在信号传输中的应用非常广泛。

信号的拉氏变换可以帮助我们理解信号在传输过程中的衰减、失真和干扰等问题,从而优化信号传输的方案。

高斯格林公式

高斯格林公式

高斯格林公式高斯格林公式,又称高斯-拉普拉斯方程,是物理学和数学上重要的积分形式。

这个公式由普林斯顿大学数学教授卡尔高斯(Carl Friedrich Gauss)和德国数学家罗伯特拉普拉斯(Rudolf Lipschitz)一起应用拉普拉斯变换(the Laplace transform)研究出来的。

高斯格林公式有两种形式。

一种是积分的形式,如下所示:∫[-∞,∞]e-axdx =√π/a其中,a是一个正实数。

这个公式表明,一个函数的Fourier变换与其特征函数成正比。

另一种是微分形式,如下所示:(-d/dx +a)e-ax =0这是微分形式表示,表示ae-ax是一个函数的积分形式,它也可以用来引入函数的Fourier变换。

此外,它还可以用来解决方程的常微分方程组,以及求解热传导和磁力学方程。

高斯格林公式在现代物理学中应用广泛,它可以用来分析和解决问题,如原子核物理,多体物理学,量子力学,电磁学,热力学等等。

它也可以用来处理高维数学问题,如线性系统,偏微分方程,计算复变函数等等。

高斯格林公式的发展是一个复杂而漫长的历程,从古典物理学家卡尔高斯到现代数学家罗伯特拉普拉斯,都对它的发展贡献良多。

卡尔高斯在19世纪解决了一系列积分问题,而拉普拉斯则在20世纪给出了证明的完整形式。

高斯格林公式的发展受到了众多数学家,物理学家和普通大众的尊重,它被认为是一个伟大的数学发现,也是现代科学的基础。

这个公式的发展给现代科学和技术带来了很多有趣的突破和发展,对改善人类的生活也有着重要的作用。

总之,高斯格林公式是一个十分重要的科学公式,它在现代科学中被广泛应用,并且给人类生活带来了很多便利。

第六章 拉普拉斯变换

第六章 拉普拉斯变换


ROC为整个S平面
• 当 X ( s )的ROC包括 j 轴时, X ( j) 存在,且有:
X ( j ) X ( s ) s j
例如: x(t ) et u(t )
1 1 X ( j) j 1 s 1 s j 当 X ( s ) 的ROC不包含 j 轴时, X ( j) 可能不存在。 一般地说,如果ROC不包含 j 轴, j 轴也不是
ROC的边界时,X ( j) 不存在,例如:
第六章:拉普拉斯变换
主讲教师:阎鸿森 教授 王 霞 副教授
X (s) 1 ,( 1) s 1 由于ROC不包含 j 轴,因此 X ( j) 不存在。 • 如果ROC不包含 j 轴,但 j 轴是ROC的边界时, x(t ) e u(t ),
右边信号。

2. ROC: Re[s] 2 此时x(t ) 是
左边信号。
3. ROC: 2 Re[ s] 1 此时 x(t )
是双边信号。
• 根据极点分布和ROC的特征,可以判断信号的种类。
第六章:拉普拉斯变换
主讲教师:阎鸿森 教授 王 霞 副教授
6.3 拉氏变换的性质: ( Properties of the Laplace Transform )
T
x(t )e
0t
dt
若 1 0 ,则

T

T
x(t )e 1t dt
0t (1 0 ) t
x(t )e e
(1 0 )T

e
dt dt


T
x(t )e
0t
1
第六章:拉普拉斯变换
也在收敛域内

拉氏变换 (3)

拉氏变换 (3)

拉氏变换1. 简介拉氏变换(Laplace Transform)是一种用于解决常微分方程(ODE)的数学工具。

它将一个随时间变化的函数转换为一个复数域中的函数,使得常微分方程可以转化为代数方程来求解。

通过拉氏变换,我们可以将时域中的问题转化到频域中,从而简化问题的分析和求解。

拉氏变换的应用非常广泛,在控制系统、通信系统、信号处理等领域中起着重要的作用。

通过拉氏变换,我们可以分析系统的稳定性、阻尼特性、频率响应等性能指标。

2. 定义与性质拉氏变换是对一个函数f(t)的积分变换。

给定一个函数f(t)和复数s,拉氏变换可以用如下公式来表示:L{f(t)} = F(s) = ∫[0,∞] e^(-st) f(t) dt其中,e是自然常数,s是复变量。

拉氏变换有许多重要的性质。

以下是一些常见的性质:•线性性质:即拉氏变换满足线性运算。

对于任意常数a和b,以及函数f(t)和g(t),有 L{a f(t) + b g(t)} = a F(s) + b G(s)。

•积分性质:对于函数f(t)的导数,有L{f’(t)} = sF(s) - f(0),其中f(0)为f(t)在t=0时的初始值。

类似地,对于f(t)的n阶导数,有 L{f^(n)(t)} = s^n F(s) - s^(n-1) f(0) -s^(n-2) f’(0) - … - f^(n-1)(0)。

•初值定理:初值定理指出,当s趋于无穷大时,拉氏变换是函数f(t)的初始值的一阶逼近。

即lim(s→∞) sF(s) = f(0)。

•终值定理:终值定理指出,当s趋于零时,拉氏变换是函数f(t)的稳态值的一阶逼近。

即lim(s→0) sF(s) =lim(t→∞) f(t)。

3. 拉氏变换的应用3.1. 控制系统在控制系统中,拉氏变换被广泛应用于系统的稳定性分析、阻尼特性分析等。

通过将系统的微分方程转化为拉氏域的代数方程,可以求解系统的传递函数,从而分析系统的频率响应和稳定性。

预备知识 拉普拉斯变换(Laplace Transform)

预备知识 拉普拉斯变换(Laplace Transform)
3 4 Gx ( s)
自动控制原理
1
2010/9/2
提纲
一、复变量和复变函数 二、拉普拉斯变换 三、拉普拉斯变换定理 四、拉普拉斯反变换
拉普拉斯变换
拉普拉斯变换(又称为运算微积分,或称为算子微 拉普拉斯变换 (又称为运算微积分,或称为算子微 积分)是在19 积分)是在 19世纪末发展起来的.首先是英国工程师亥 世纪末发展起来的.首先是英国工程师亥 维赛德 维赛德( (O.Heaviside O.Heaviside) )发明了用运算法解决当时电工计算 中出现的一些问题,但是缺乏严密的数学论证.后来由 法国数学家拉普拉斯 法国数学家 拉普拉斯( (place place) )给出了严密的数学定 义,称之为拉普拉斯变换方法.
0 u (t ) 1
t 0 t 0
则可选取 f (t ) (t )u (t ) ,其傅氏变换为
自动控制原理
自动控制原理
2
2010/9/2
傅里叶变换拉普拉斯变换
F [ f ( t ) ] F [ ( t ) u ( t ) ]
傅里叶变换拉普拉斯变换
F [ f ( t ) e t ] F [ ( t ) u ( t ) e t ]
0

A sa
L [ A] Ae st dt
0
A s
阶跃函数可看作指数函数在a=0时的特例。
自动控制原理
自动控制原理
3
2010/9/2
拉普拉斯变换
例:斜坡函数的拉氏变换
0 f (t ) At t 0 t0
st
拉普拉斯变换
例:正弦函数的拉氏变换 式中,A为常数
通过该处理,在t<0 <0区间 区间φ(t)没有定义的问题得到了 解决,但是仍然不能回避 f(t)在[0, [0,+∞)上绝对可积的限 +∞)上绝对可积的限 制。为此,考虑加入 t +∞ +∞时衰减速度很快的函数: 时衰减速度很快的函数:

第九章 拉普拉斯变换分解

第九章 拉普拉斯变换分解
L
X ( s) L{x(t )}
几个典型信号的拉氏变换
(1) x(t ) e u(t )
at
1 X ( s) sa 1 X ( s) sa
Re{ s} a Re{ s} a
(2) x(t ) e u(t )
at
1 (3) x(t ) u (t ) X ( s ) s


1 X (s ) (s 1)(s 2)
求其可能有的所有的收敛域
Im s平面 Im s平面 Re
× × -2 -1
× × -2 -1
Re
1 X (s ) (s 1)(s 2)
Im s平面
Im
s平面
Re × × -2 -1 Re
× × -2 -1
1 X (s ) (s 1)(s 2)
能应用拉氏变换分析具体电路。
9.0 引言 Introduction

连续时间对应的复频域是用直角坐标 s j 表示的复数平面,简称为S平面或 连续时间复频域(s域).
• S平面上的每一个点s都代表一个复指数信号 e st , 整个S平面上所有的点代表了整个复指数信号集。
S平面
j 0
0
Im s平面 Re
• 性质5:如果x(t)是左边信号,而且如果 • Re{s} 0 这条线位于ROC内,那么 • Re{s} 0 的全部s值都一定在ROC内。
Im x(t) e-1t e-0t
0
s平面 Re
T2
t
性质6:如果x(t)是双边信号,而且如果 Re{s} 0 这条线位于ROC内,那么ROC 就一定是由s平面的一条带状区域所组成, Re{s} 0 直线 位于带中。

拉普拉斯变换和向量的联系

拉普拉斯变换和向量的联系

拉普拉斯变换和向量的联系拉普拉斯变换(Laplace Transform)和向量在数学和工程领域中有着广泛的应用。

一、拉普拉斯变换拉普拉斯变换是一种将实数函数转换为复数函数的数学方法。

它可以将一个有界函数表示为一个复数函数,使得我们可以对其进行更高级的分析和运算。

拉普拉斯变换的公式如下:F(s) = ∫(0 to ∞) f(t) e^(-st) dt其中,F(s) 是s 域中的函数,f(t) 是t 域中的函数。

通过这个公式,我们可以将一个在t 域中的有界函数f(t) 转换成一个在s 域中的函数F(s)。

拉普拉斯变换的应用范围非常广泛,包括信号处理、控制系统、微分方程、概率论等领域。

通过拉普拉斯变换,我们可以将一个时域中的问题转换到频域中进行处理,从而简化问题并得到更好的结果。

二、向量向量是一种几何量,它可以用一个既有大小又有方向的量来表示。

向量的基本元素是分量,每个分量对应一个坐标轴。

在二维空间中,一个向量可以表示为(x, y),其中x 和y 分别是横坐标和纵坐标的分量。

在三维空间中,一个向量可以表示为(x, y, z),其中x、y 和z 分别是横坐标、纵坐标和竖直坐标的分量。

向量的运算包括加法、减法、数乘、点积和叉积等。

向量的点积可以用来计算两个向量之间的角度,向量的叉积可以用来计算一个向量相对于另一个向量的方向。

三、拉普拉斯变换和向量的联系拉普拉斯变换和向量之间存在一些联系。

首先,拉普拉斯变换可以将一个有界函数转换为一个复数函数,而复数可以表示为向量形式。

因此,我们可以将一个函数的拉普拉斯变换看作是一个向量在不同坐标轴上的分量。

其次,拉普拉斯变换在信号处理中有着广泛的应用,它可以用来分析信号的频谱和稳定性。

而信号可以看作是一个时间序列,也可以看作是一个向量序列。

通过拉普拉斯变换,我们可以将一个信号的时间序列转换为一个复数序列,这个复数序列可以表示为向量的形式。

因此,我们可以使用向量的运算来对信号进行处理和分析。

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0
( s 13 j ) lim t 1 1 t e s 1 3 j s 1 3 j
Thus,
e
(1 3 j ) t
e
(13 j ) t
1 u (t ) , Re{s} 1, s (1 3 j )
LT
1 u (t ) , Re{s} 1, s (1 3 j )
Example 6.2
X (s)
Consider the signal x(t ) e t u(t ).



e
t st
e u ( t )dt
0

0

e ( s )t dt
1 ( s )t e s
Thus,
lim t 1 1 ( s ) t e s s
Re{s} 2.
Pole-zero plot and ROC
6.2 The Region of Convergence for Laplace Transform
Property 1: The ROC of X(s) consists of stripes parallel to the jωaxis in the s-plane. Property 2: For rational Laplace transforms, the ROC does not contain any poles.
t LT
2s 2 5s 12 2 , Re{s} 1. ( s 2s 10)( s 2)
Some useful LT pairs:
cost u (t )
LT LT
s s
2 2
, Re {s} 0,
sint u (t ) , Re {s} 0 2 2 s
LT
LT e 2t u(t )
1 , Re{s} 2. s2
Beijing Jiaotong University (BJTU)
Consequently,
e
2t
1 1 1 1 1 u (t ) e (cos 3t )u (t ) s 2 2 s (1 3 j ) 2 s (1 3 j )
–α
Re
–α
Re
ROC for Example 5.1
ROC for Example 6.2
j s-plane
0

Example 6.3
Consider the signal
x(t ) e 2t u(t ) e t (cos 3t )u(t ).
Using Euler’s relation, we can write
Consider the signal
x(t ) e t u(t ).
X (s)



e
t
u (t )e dt
0
st


0
e ( s )t dt
1 ( s )t e s
Thus,
t 1 ( s ) tlim 1 e s s
X (s) x(t )est dt
0

In practice, the term Laplace Transform means the unilateral Laplace Transform
Beijing Jiaotong University (BJTU)
Example 6.1
The Laplace transform of x(t)
bilateral (or two-sided )
Beijing Jiaotong University (BJTU)
unilateral (or one-sided ) Laplace Transform
Handle only causal signal
Beijing Jiaotong University (BJTU)
Contents
6.0 6.1 6.2 6.3 6.4 6.5 6.6 6.7 6.8 6.9 Introduction The Laplace Transform The Region of Convergence for Laplace Transform The Inverse Laplace Transform Geometric Evaluation of the Fourier Transform from the Pole-Zero Plot Properties of the Laplace Transform The Unilateral Laplace Transform System Function Analysis and characterization of LTI system using the Laplace transform Frequency Response of An LTIC System
For convergence, we require that Re{s + α} > 0, or Re{s} > –α ,
1 X (s) , Re {s} s
region of convergence (ROC ) (收敛域)
Beijing Jiaotong University (BJTU)
Beijing Jiaot the infinity ( 无穷远点 ): in general, if the order of the denominator exceeds the order of the numerator by k, X(s) will have k zeros at infinity. Similarly, if the order of the numerator exceeds the order of the denominator by k, X(s) will have k poles at infinity.
Property 3: If x(t) is of finite duration and is absolutely integrable, then the ROC is the entire s-plane.
Example 6.5
Let
e
x(t ) et u(t ) u(t T ) T 1 t st X ( s) e e dt 1 e ( s )T . 0 s n n ( 1 ) ( s ) T ( s )T
Beijing Jiaotong University (BJTU)
Chapter 6 The Laplace Transform
The Laplace transform ( 拉 普 拉 斯 变 换 ) is a generalization of the continuous-time Fourier transform. The Laplace transform provides us with a representation for signals as linear combinations of complex exponentials of the form e st with s=σ + jω With Laplace transform, we expand the application in which Fourier analysis can be used.
Beijing Jiaotong University (BJTU)
6.0 Introduction
拉普拉斯(Pierre-Simon Laplace,1749-1827)
Beijing Jiaotong University (BJTU)
6.1 The Laplace Transform
For some signals which have not Fourier transforms, if we preprocess them by multiplying with a real exponential signal e t , then they may have Fourier transforms.
2t 1 (13 j )t 1 (13 j )t x(t ) e e e u(t ) 2 2
X (s)



e
(13 j ) t
u (t )e dt
st


0
e ( s 13 j )t dt
1 e ( s 13 j )t s 1 3 j
For convergence, we require that Re{s + α} < 0, or Re{s} < –α ,
1 e u(t ) , Re{s} s
t LT
Beijing Jiaotong University (BJTU)
Im s-plane Im s-plane
X ( j ) x(t )e e
t
jt
dt
Let s = σ+ jω, and using X(s) to denote this integral, we obtain
X ( s)



x(t )e st dt
The Laplace transform is an extension of the Fourier transform; the Fourier transform is a special case of the Laplace transform when σ= 0.
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