傅里叶变换和拉普拉斯变换
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傅里叶变换和拉普拉斯变换
一傅里叶变换在应用上的局限性
在第三章中,已经介绍了一个时间函数()t f 满足狄里赫利条件并且绝对可积时,即存在一对傅里叶变换。即
()()dt
e t
f j F t j ωω-∞
∞
-⎰∞= (正变换)
(5.1)
()()ω
ωπωd e j F t f t j ⎰
∞
∞
-=
21
(反变换)
(5.2)
但工程实际中常有一些信号并不满足绝对可积的条件,例如阶跃信号()t U ,斜变信号()t tU ,单边正弦信号()t tU ωsin 等,从而对这些信号就难以从傅里叶变换式求得它们的傅里叶变换。
还有一些信号,例如单边增长的指数信号
()t U e at ()
0>a 等,则根本就不存在傅里叶变换。
另外,在求傅里叶反变换时,需要求ω从∞-到∞区间的广义积分。求这个积分往往是十分困难的,甚至是不可能的,有时则需要引入一些特殊函数。
利用傅里叶变换法只能求系统的零状态响应,而不能求系统的零输入响应。在需要求零输入响应时,还得利用别的方法,例如时域经典法。由于上述几个原因,从而使傅里叶变换在工程应用上受到了一定的限制。所以,当今在研究线性系统问题时,拉普拉斯变换仍是主要工具之一。
实际上,信号()t f总是在某一确定的时刻接入系统的。若把信号()t f接入系统的时刻作为0=t的时刻(称为起始时刻),那么,在t<0的时间内即
有()t f =0。我们把具有起始时刻的信号称为因果信号。这样,式(5-1)即可改写为
()()dt
e t
f j F t j ωω-∞
⎰-=0
(5-3)
式(5-3)中的积分下限取为-
0,是考虑到在0
=t 的时刻()t f 中有可能包含有冲激函数()t δ。但要注意,式(5-2)中积分的上下限仍然不变(因积分变量是ω),不过此时要在公式后面标以t >0,意即只有在t >0时()t f 才有定义,即
()()ω
ωπ
ωd e j F t f t j ⎰
∞
∞
-=
21
t >
0 (5-4a)
或用单位阶跃函数()t U 加以限制而写成下式,即
()()()t U d e j F t f t
j ⎥⎦
⎤⎢
⎣⎡=⎰∞
∞-ωωπ
ω21
(5-4b)
二、从傅里叶变换到拉普拉斯变换
当函数()t f 不满足绝对可积条件时,可采取给
()
t f 乘以因子t
e σ-(σ为任意实常数)的办法,这样即
得到一个新的时间函数()t
e t
f σ-。今若能根据函数()
t f 的具体性质,恰当地选取σ的值,从而使当∞→t 时,函数()0
→-t
e
t f σ,即满足条件
()0
lim =-∞
→t t e t f σ
则函数()t
e t
f σ-即满足绝对可积条件了,因而它的傅里叶变换一定存在。可见因子t
e σ-起着使函数
()
t f 收敛的作用,故称t
e σ-为收敛因子。
设函数()t
e t
f σ-满足狄里赫利条件且绝对可积(这可
通过恰当地选取σ的值来达到),则根据式(5-3)有
()()()()dt
e t
f dt e
e t
f j F t j t
j t
ωσωσω+-∞
--∞
⎰⎰--==0
在上式中,ωj 是以()ωσj +的形式出现的。令ωσj s +=,
s
为一复数变量,称为复频率。σ的单位为s
1
,ω的
单位为s rad /。这样,上式即变为
()()dt
e t
f j F st -∞
⎰-=0ω
由于上式中的积分变量为t ,故积分结果必为复变量s 的函数,故应将()
ωj F 改写为
()
s F ,
即
()()dt
e t
f s F st -∞⎰-=0
(5-5)
复变量函数()s F 称为时间函数()t f 的单边拉普拉斯
变换。
()s F 称为()t f 的像函数,()t f 称为()s F 的原函数。一般记为
()()[]t f L s F =
符号[]•-1
L 为一算子,表示对括号内的时间函数()
t f 进行拉普拉斯变换。
利用式(5-4)可推导出求()s F 反变换的公式,即
()()ω
π
ωσd e s F e t f t j t ⎰
∞
∞
--=
21
对上式等号两边同乘以t
e σ,并考虑到t
e σ不是ω的函
数而可置于积分号内。于是得
()()()()()ω
π
ωπ
ωπ
ωσωσd e s F d e s F d e e s F t f st t j t j t ⎰
⎰
⎰
∞
∞
-∞
∞
-+∞
∞
-=
=
=
212121
(5-6)
由于式(5-6)中被积函数是()s F ,而积分变量却是实变量ω。所以欲进行积分,必须进行变量代换。因
ωσj s +=
故()ωωσjd d ds =+=(因σ为任意实常数)故
ds j
d 1
=
ω
且当-∞=ω时,∞-=j s σ;当∞=ω时,∞+=j s σ。将以上这些关系代入式(5-6)即得