怎么理解拉普拉斯变换

怎么理解拉普拉斯变换

拉普拉斯变换是工程数学中常用的一种积分变换，又名拉氏变换。拉氏变换是一个线性变换，可将一个大于或等于零的有参数实数的函数转换为一个参数为复数的函数。在许多工程技术和科学研究领域中有着广泛的应用，特别是在力学系统、电学系统、自动控制系统、可靠性系统以及随机服务系统等系统科学中都起着重要作用。

它是为简化计算而建立的实变量函数和复变量函数间的一种函数变换。对一个实变量函数作拉普拉斯变换，并在复数域中作各种运算，再将运算结果作拉普拉斯反变换来求得实数域中的相应结果，往往比直接在实数域中求出同样

拉普拉斯变换，傅利叶变换，香农公式这些改怎么理解。看到那些公式，感觉啥都不懂。这些公式有什么用啊

拉普拉斯变换（英文：Laplace Transform)，是工程数学中常用的一种积分变换。
如果定义：
f(t),是一个关于t,的函数，使得当t<0,时候，f(t)=0,；
s, 是一个复变量；
mathcal 是一个运算符号，它代表对其对象进行拉普拉斯积分int_0^infty e^ ,dt；F(s),是f(t),的拉普拉斯变换结果。
则f(t),的拉普拉斯变换由下列式子给出：
F(s),=mathcal left =int_ ^infty f(t),e^ ,dt
拉普拉斯逆变换，是已知F(s),，求解f(t),的过程。用符号 mathcal ^ ,表示。
拉普拉斯逆变换的公式是：
对于所有的t>0,；
f(t)
= mathcal ^ left
=frac int_ ^ F(s),e^ ,ds
c,是收敛区间的横坐标值，是一个实常数且大于所有F(s),的个别点的实部值。
傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。
这是傅利叶变换
香农公式......不是很懂,没用过.

信号拉普拉斯变换

将时域内的函数拉普拉斯变换后，去掉了时间t参数，得到含S的虚函数。
对于周期函数或信号使用傅立叶变换是方便直观的，但对于非周期函数则傅立叶变换就不直观了。
拉普拉斯变换是傅立叶变换的特例，当周期趋近于无穷大，并对傅立叶变换后的函数作欧拉分解，就可得到拉普拉斯变换表达式。
拉普拉斯变换与傅立叶变换是互通的。
对于拉普拉斯变换后的S怎么理解，恐怕已使很多人迷惑过。
其实只有在S=jw时，（w为角频率）才有物理意义。

拉普拉斯变换和傅立叶变换的区别

傅立叶变换是拉普拉斯变换的一种特例，在拉普拉斯变换中，只要令Re[s]=1,就得到傅立叶变换。当然，两者可以转换的前提是信号的拉普拉斯变换的收敛域要包含单位圆（即包含圆周上的点）。
很多信号都不一定有傅立叶变换，因为狄力克雷条件比较苛刻，而绝大多数信号都有拉普拉斯变换。故对于连续信号，拉普拉斯变换比傅立叶变换用得更广泛。
傅立叶变换
中文译名
Transformée de Fourier有多种中文译名，常见的有“傅里叶变换”、“傅立叶变换”、“付立叶变换”、“富里叶变换”、“富里哀变换”等等。为方便起见，本文统一写作“傅里叶变换”。
应用
傅里叶变换在物理学、数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学、海洋学、结构动力学等领域都有着广泛的应用（例如在信号处理中，傅里叶变换的典型用途是将信号分解成幅值分量和频率分量）。
概要介绍
* 傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。最初傅里叶分析是作为热过程的解析分析的工具被提出的（参见：林家翘、西格尔著《自然科学中确定性问题的应用数学》，科学出版社，北京。原版书名为 C. C. Lin & L. A. Segel, Mathematics Applied to Deterministic Problems in the Natural Sciences, Macmillan Inc., New York, 1974）。
* 傅里叶变换属于谐波分析。
* 傅里叶变换的逆变换容易求出,而且形式与正变换非常类似;
* 正弦基函数是微分运算的本征函数,从而使得线性微分方程的求解可以转化为常系数的代数方程的求解.在线性时不变的物理系统内,频率是个不变的性质,从而系统对于复杂激励的响应可以通过组合其对不同频率正弦信号的响应来获取;
* 卷积定理指出:傅里叶变换可以化复杂的卷积运算为简单的乘积运算,从而提供了计算卷积的一种简单手段;
* 离散形式的傅里叶变换可以利用数字计算机快速的算出(其算法称为快速傅里叶变换算法(FFT)).
基本性质
线性性质
两函数之和的傅里叶变换等于各自变换之和。数学描述是：若函数f left( x ight )和g left(x ight)的傅里叶变换mathcal[f]和mathcal[g]都存在，α 和 β 为任意常系数，则mathcal[alpha f+eta g]=alphamathcal[f]+etamathcal[g]；傅里叶变换算符mathcal可经归一化成为么正算符；
频移性质
若函数f left( x ight )存在傅里叶变换，则对任意实数 ω0，函数f(x) e^{i omega_ x}也存在傅里叶变换，且有mathcal[f(x)e^{i omega_ x}]=F(omega + omega _0 ) 。式中花体mathcal是傅里叶变换的作用算子，平体F表示变换的结果（复函数），e 为自然对数的底，i 为虚数单位sqrt；
微分关系
若函数f left( x ight )当|x| ightarrowinfty时的极限为0，而其导函数f'(x)的傅里叶变换存在，则有mathcal[f'(x)]=-i omega mathcal[f(x)] ，即导函数的傅里叶变换等于原函数的傅里叶变换乘以因子 − iω 。更一般地，若f(pminfty)=f'(pminfty)=ldots=f^{(k-1)}(pminfty)=0，且mathcal[f^{(k)}(x)]存在，则mathcal[f^{(k)}(x)]=(-i omega)^ mathcal[f] ，即 k 阶导数的傅里叶变换等于原函数的傅里叶变换乘以因子( − iω)k。
卷积特性
若函数f left( x ight )及g left( x ight )都在(-infty,+infty)上绝对可积，则卷积函数f*g=int_{-infty}^{+infty} f(x-xi)g(xi)dxi的傅里叶变换存在，且mathcal[f*g]=mathcal[f]cdotmathcal[g] 。卷积性质的逆形式为mathcal^[F(omega)G(omega)]=mathcal^[F(omega)]*mathcal^[G(omega)] ，即两个函数乘积的傅里叶逆变换等于它们各自的傅里叶逆变换的卷积。
Parseval定理
若函数f left( x ight )可积且平方可积，则int_{-infty}^{+infty} f^2 (x)dx = frac{2pi}int_{-infty}^{+infty} |F(omega)|^domega 。其中 F(ω) 是 f(x) 的傅里叶变换。
傅里叶变换的不同变种
连续傅里叶变换
主条目：连续傅立叶变换
一般情况下,若“傅立叶变换”一词的前面未加任何限定语，则指的是“连续傅里叶变换”。“连续傅里叶变换”将平方可积的函数f(t) 表示成复指数函数的积分或级数形式。
f(t) = mathcal^[F(omega)] = frac{sqrt{2pi}} intlimits_{-infty}^infty F(omega) e^{iomega t},domega.
上式其实表示的是连续傅里叶变换的逆变换，即将时间域的函数f(t)表示为频率域的函数F(ω)的积分。反过来,其正变换恰好是将频率域的函数F(ω)表示为时间域的函数f(t)的积分形式。一般可称函数f(t)为原函数,而称函数F(ω)为傅里叶变换的像函数,原函数和像函数构成一个傅立叶变换对(transform pair)。
一种对连续傅里叶变换的推广称为分数傅里叶变换（Fractional Fourier Transform）。
当f(t)为奇函数(或偶函数)时,其余弦(或正弦)分量将消亡,而可以称这时的变换为余弦转换(cosine transform) 或 正弦转换(sine transform).
另一个值得注意的性质是,当f(t) 为纯实函数时,F(−ω) = F(ω)*成立.
傅里叶级数
主条目：傅里叶级数
连续形式的傅里叶变换其实是傅里叶级数的推广，因为积分其实是一种极限形式的求和算子而已。对于周期函数，其傅里叶级数是存在的：
f(x) = sum_{n=-infty}^{infty} F_n ,e^ ,
其中Fn 为复振幅。对于实值函数，函数的傅里叶级数可以写成：
f(x) = fraca_0 + sum_{n=1}^inftyleft[a_ncos(nx)+b_nsin(nx) ight],
其中an和bn是实频率分量的振幅。
离散时间傅里叶变换
主条目：离散时间傅里叶变换
离散傅里叶变换是离散时间傅里叶变换（DTFT）的特例（有时作为后者的近似）。DTFT在时域上离散，在频域上则是周期的。DTFT可以被看作是傅里叶级数的逆。
离散傅里叶变换
主条目：离散傅里叶变换
为了在科学计算和数字信号处理等领域使用计算机进行傅里叶变换，必须将函数xn 定义在离散点而非连续域内，且须满足有限性或周期性条件。这种情况下, 使用离散傅里叶变换，将函数 xn 表示为下面的求和形式：
x_n = frac1 sum_{k=0}^ X_k e^{ifrac{2pi} kn} qquad n = 0,dots,N-1
其中Xk是傅里叶振幅。直接使用这个公式计算的计算复杂度为mathcal(n^2)，而快速傅里叶变换（FFT）可以将复杂度改进为mathcal(n log n)。计算复杂度的降低以及数字电路计算能力的发展使得DFT成为在信号处理领域十分实用且重要的方法。
在阿贝尔群上的统一描述
以上各种傅里叶变换可以被更统一的表述成任意局部紧致的阿贝尔群上的傅里叶变换。这一问题属于调和分析的范畴。在调和分析中, 一个变换从一个群变换到它的对偶群(dual group)。此外，将傅里叶变换与卷积相联系的卷积定理在调和分析中也有类似的结论。傅里叶变换的广义理论基础参见庞特里雅金对偶性（英文版）中的介绍。
时频分析变换
主条目：时频分析变换
小波变换，chirplet转换和分数傅里叶转换试图得到时间信号的频率信息。同时解析频率和时间的能力在数学上受不确定性原理的限制。
傅里叶变换家族
下表列出了傅里叶变换家族的成员. 容易发现,函数在时(频)域的离散对应于其像函数在频(时)域的周期性.反之连续则意味着在对应域的信号的非周期性.
变换 时间 频率
连续傅里叶变换 连续, 非周期性 连续, 非周期性
傅里叶级数 连续, 周期性 离散, 非周期性
离散时间傅里叶变换 离散, 非周期性 连续, 周期性
离散傅里叶变换 离散, 周期性 离散, 周期性
傅里叶变换的基本思想首先由法国学者傅里叶系统提出，所以以其名字来命名以示纪念。
从现代数学的眼光来看，傅里叶变换是一种特殊的积分变换。它能将满足一定条件的某个函数表示成正弦基函数的线性组合或者积分。在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。
傅立叶变换属于调和分析的内容。"分析"二字，可以解释为深入的研究。从字面上来看，"分析"二字，实际就是"条分缕析"而已。它通过对函数的"条分缕析"来达到对复杂函数的深入理解和研究。从哲学上看，"分析主义"和"还原主义"，就是要通过对事物内部适当的分析达到增进对其本质理解的目的。比如近代原子论试图把世界上所有物质的本源分析为原子，而原子不过数百种而已，相对物质世界的无限丰富，这种分析和分类无疑为认识事物的各种性质提供了很好的手段。
在数学领域，也是这样，尽管最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的还原论和分析主义的特征。"任意"的函数通过一定的分解，都能够表示为正弦函数的线性组合的形式，而正弦函数在物理上是被充分研究而相对简单的函数类，这一想法跟化学上的原子论想法何其相似！奇妙的是,现代数学发现傅立叶变换具有非常好的性质,使得它如此的好用和有用,让人不得不感叹造物的神奇:
1. 傅立叶变换是线性算子,若赋予适当的范数,它还是酉算子;
2. 傅立叶变换的逆变换容易求出,而且形式与正变换非常类似;
3. 正弦基函数是微分运算的本征函数,从而使得线性微分方程的求解可以转化为常系数的代数方程的求解.在线性时不变的物理系统内,频率是个不变的性质,从而系统对于复杂激励的响应可以通过组合其对不同频率正弦信号的响应来获取;
4. 著名的卷积定理指出:傅立叶变换可以化复杂的卷积运算为简单的乘积运算,从而提供了计算卷积的一种简单手段;
5. 离散形式的傅立叶变换可以利用数字计算机快速的算出(其算法称为快速傅立叶变换算法(FFT)).
正是由于上述的良好性质,傅里叶变换在物理学、数论、组合数学、信号处理、概率、统计、密码学、声学、光学等领域都有着广泛的应用。
拉普拉斯变换
拉普拉斯变换（英文：Laplace Transform)，是工程数学中常用的一种积分变换。
如果定义：
f(t),是一个关于t,的函数，使得当t<0,时候，f(t)=0,；
s, 是一个复变量；
mathcal 是一个运算符号，它代表对其对象进行拉普拉斯积分int_0^infty e^ ,dt；F(s),是f(t),的拉普拉斯变换结果。
则f(t),的拉普拉斯变换由下列式子给出：
F(s),=mathcal left =int_ ^infty f(t),e^ ,dt
拉普拉斯逆变换，是已知F(s),，求解f(t),的过程。用符号 mathcal ^ ,表示。
拉普拉斯逆变换的公式是：
对于所有的t>0,；
f(t)
= mathcal ^ left
=frac int_ ^ F(s),e^ ,ds
c,是收敛区间的横坐标值，是一个实常数且大于所有F(s),的个别点的实部值。
为简化计算而建立的实变量函数和复变量函数间的一种函数变换。对一个实变量函数作拉普拉斯变换，并在复数域中作各种运算，再将运算结果作拉普拉斯反变换来求得实数域中的相应结果，往往比直接在实数域中求出同样的结果在计算上容易得多。拉普拉斯变换的这种运算步骤对于求解线性微分方程尤为有效，它可把微分方程化为容易求解的代数方程来处理，从而使计算简化。在经典控制理论中，对控制系统的分析和综合，都是建立在拉普拉斯变换的基础上的。引入拉普拉斯变换的一个主要优点，是可采用传递函数代替微分方程来描述系统的特性。这就为采用直观和简便的图解方法来确定控制系统的整个特性（见信号流程图、动态结构图）、分析控制系统的运动过程（见奈奎斯特稳定判据、根轨迹法），以及综合控制系统的校正装置（见控制系统校正方法）提供了可能性。
用 f(t)表示实变量t的一个函数，F(s)表示它的拉普拉斯变换，它是复变量s＝σ＋j&owega;的一个函数，其中σ和&owega; 均为实变数,j2＝-1。F(s)和f(t)间的关系由下面定义的积分所确定：
如果对于实部σ ＞σc的所有s值上述积分均存在，而对σ ≤σc时积分不存在，便称 σc为f(t)的收敛系数。对给定的实变量函数 f(t)，只有当σc为有限值时，其拉普拉斯变换F(s)才存在。习惯上,常称F(s)为f(t)的象函数,记为F(s)＝L[f(t)];称f(t)为F(s)的原函数,记为ft＝L-1[F(s)]。
函数变换对和运算变换性质 利用定义积分，很容易建立起原函数 f(t)和象函数 F(s)间的变换对，以及f(t)在实数域内的运算与F(s)在复数域内的运算间的对应关系。表1和表2分别列出了最常用的一些函数变换对和运算变换性质。

【信号与系统】拉普拉斯变换与z变换的收敛域理解

一直以来我做题的时候，碰到收敛域与系统稳定性的题都是直接利用两个套路，如下图所示分别是拉普拉斯和z变换的套路
简单点来说，我们一直被教育，碰到拉普拉斯变换，假如这是个因果的系统(出题一般也都是出因果的系统)，那么极点在s平面的左半平面，它就稳定。碰到z变换，它是因果的系统，极点在单位圆内，它就稳定。

我用这个套路解题一直到下面这个题时，我突然有了一些对于这个知识点深入一些的理解，它居然没有问你假如这个系统是稳定的，那么就要怎样怎样，它问你收敛域怎样，这个序列才是因果的。一场反套路大戏即将上演òᆺó
我们进行拉普拉斯变换和z变换是因为，一旦一个连续系统不绝对可积，离散系统不绝对可和，那么傅里叶变换就没有办法再将信号从时域转化到频域来进行分析，但是人类的智慧是无穷的(.öˬö.)，你不收敛，好，对于连续的系统我乘一个单边指数衰减函数，对于离散的系统乘一个单边指数衰减序列，主动的让你收敛(๑•̀ㅁ•́ฅ)，分别如下图所示
虽说，我可以让一个信号去衰减，但是事情远没有那么简单，请看下图。

可别忘了，我乘这两个东西，可是单边衰减的，也就是说对于因果的系统(输出不超前与输入，我的理解就是t或k小于零的那部分没什么值嘛，不过这一点有待商榷，望大神指出)它没有问题，因为t或k大于0的那部分乘上去确实是衰减的，起到了让信号收敛的作用。

可是碰到非因果的系统这就不行了啊，负半轴那边越来越大了

（╯‵□′）╯︵┴─┴

看来事情远没有那么简单，还让我慢慢道来。

终于到咱们的主角出场了，收敛域。

为什么要引入收敛域这个概念呢，其实很简单，请看下图
同样是乘以一个e的负4次方t,对于上面两个函数的最终效果是完全不同的，e的—4t可以让e的3t收敛，却不能让e的5t收敛。

怎么办・_・?规定一个范围呗！规定乘上的这个因子e的—st这个s必须大于5就都收敛了嘛，至于s取多少具体看函数的情况而定。这就是我们要引入收敛域的原因。

至于在离散系统那一边，同理的嘛，只不过z是个复数，我们就描述一下它的模值就好，以下是我的一个手稿，很乱o(´^｀)o，不过关于离散信号为什么是与圆相关的已经写清楚了
好，非因果的系统是挺讨厌的，但是我们还是要想想办法，我们手里拥有的武器就是收敛域。以连续系统为例，如果信号在负半轴有值，那么我就不能任意的让s大下去，因为这样会导致信号在0之前的那部分不收敛，所以我要找到一个微妙的平衡，让0之前和之后的值都收敛，如下图所示
这也就是，为什么一个系统只有是因果的情况下才能用极点来判断的原因(在套路中描述过极点解题套路)
至于在离散的那一边，道理是一样的，只不过换成了单位圆。
我把这个题再搬出来，这个题问收敛域怎样的时候，它是因果的。先回忆回忆，z是什么
也就是说z越大，它就越能够让信号大于0的那部分收敛，而让小于0的那部分发散，既然本题是因果的，那么z就可以放肆地大下去，但是也有一个限制条件，这个题里具体就是1/2和2，那么它是大于1/2还是2呢，其实很简单，他要是只大于1/2不大于2的时候，怎么让2反变换出来的那部分收敛嘛！所以这个题选C

试题纵有很多，我没有能力覆盖到所有的试题，我想传达的就是一个概念，一种我个人的理解，纵然套路可以让你获取高分，但是道理和观念才是无坚不摧的地方＾0＾~

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