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[数据结构与算法]【信号与系统】(二十一)拉普拉斯变换与复频域分析——拉普拉斯变换及其性质

拉普拉斯变换及其性质

傅里叶变换: j w jw jw
拉普拉斯变换: s = σ + j w s=\sigma+jw s=σ+jw

1 双边拉普拉斯变换的定义

有些函数不满足绝对可积条件,求解傅里叶变换困难。为此,可用一衰减因子 e ? σ t e^{-\sigma t} e?σt σ \sigma σ为实常数)乘信号 f ( t ) f(t) f(t),适当选取 σ \sigma σ的值,使乘积信号 f ( t ) e ? σ t f(t)e^{-\sigma t} f(t)e?σt t → ∞ t\rightarrow \infty t时信号幅度趋近于0 ,从而使 f ( t ) e ? σ t f(t)e^{-\sigma t} f(t)e?σt的傅里叶变换存在。

在这里插入图片描述

相应的傅里叶逆变换为:

在这里插入图片描述
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2 收敛域

只有选择适当的 σ \sigma σ值才能使积分收敛,信号 f ( t ) f(t) f(t)的双边拉普拉斯变换存在。

收敛域:使 f ( t ) f(t) f(t) 拉氏变换存在的 σ \sigma σ取值范围。

2.1 因果信号

在这里插入图片描述

因果信号的收敛域在某一条直线之右。

2.2 反因果信号

在这里插入图片描述

反因果信号的收敛域在某一条直线之左。

2.3 双边信号

在这里插入图片描述
双边信号的收敛域在两条直线之间。
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结论:

(1) 对于双边拉普拉斯变换而言, F b ( s ) F_b(s) Fb?(s)和收敛域一起,可以唯一地确定 f ( t ) f(t) f(t)。即:

在这里插入图片描述

(2) 不同的信号可以有相同的 F b ( s ) F_b(s) Fb?(s),但收敛域不同。

3 (因果信号)单边拉氏变换的定义

通常遇到的信号都有初始时刻,不妨设其初始时刻为坐标原点。这样, t < 0 t<0 t<0时, f ( t ) = 0 f(t)=0 f(t)=0。从而拉氏变换式写为
F ( s ) = ∫ 0 ? ∞ f ( t ) e ? s t ? d t F(s)=\int_{0_{-}}^{\infty} f(t) \mathrm{e}^{-s t} \mathrm{~d} t F(s)=0???f(t)e?st?dt

称为单边拉氏变换。简称拉氏变换。其收敛域一定是 R e [ s ] > α Re[s]>\alpha Re[s]>α,可以省略。

在这里插入图片描述

ε ( t ) \varepsilon(t) ε(t):单边, t t t小于零部分 f ( t ) f(t) f(t)值为零。

4 单边拉氏变换与傅里叶变换的关系

在这里插入图片描述

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备注
∫ 1 a 2 + x 2 d x = 1 a arctan ? x a + C \int \frac{1}{a^{2}+x^{2}} d x=\frac{1}{a} \arctan \frac{x}{a}+C a2+x21?dx=a1?arctanax?+C


w =? 0 w\not = 0 w?=0时,
lim ? σ → 0 σ σ 2 + ω 2 = 0 = π δ ( ω ) \lim _{\sigma \rightarrow 0} \frac{\sigma}{\sigma^{2}+\omega^{2}}=0=\pi\delta(\omega) σ0lim?σ2+ω2σ?=0=πδ(ω)

w = 0 w= 0 w=0时,极限值为无穷大,等价于冲激函数 δ ( w ) \delta(w) δ(w),面积为 π \pi π
∫ ? ∞ ∞ σ σ 2 + ω 2 d ω = arctan ? ( x σ ) ∣ ? ∞ + ∞ = π \int_{-\infty}^{\infty}\frac{\sigma}{\sigma^{2}+\omega^{2}}d\omega= \arctan (\frac{x}{\sigma})|_{-\infty}^{+\infty}=\pi ??σ2+ω2σ?dω=arctan(σx?)?+?=π
π δ ( w ) \pi\delta(w) πδ(w)

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5 常见信号的拉普拉斯变换

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6 拉普拉斯变换的性质

6.1 线性、尺度变换

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6.2 时移、复频移特性

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6.3 时域和复频域的微积分特性

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我们可以通过求原函数倒数的拉氏变换来求原函数的拉氏变换。

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6.4 卷积定理

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6.5 初值、终值定理

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7 拉普拉斯反变换

直接利用定义式求反变换—复变函数积分,比较困难。常用的方法 :
(1)查表 ;

(2)利用性质;

(3) 部分分式展开 ----- 结合

若象函数 F ( s ) F(s) F(s) s s s 的有理分式,可写为
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m ≥ n m ≥ n mn (假分式), 可用多项式除法将象函数 F ( s ) F(s) F(s)分解为有理多项式 P ( s ) + 有 理 真 分 式 P(s)+有理真分式 P(s)+

在这里插入图片描述
例如:
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P ( s ) P(s) P(s)的拉普拉斯逆变换由冲激函数( δ \delta δ)及其各阶导数( δ ′ \delta' δ δ ′ ′ \delta'' δ…)构成。

下面主要讨论有理真分式。

部分分式展开法
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1 s ? ( ? α + j β ) → e ( ? α + j β ) t \frac{1}{s-(-\alpha+j\beta)}\rightarrow e^{(-\alpha+j\beta)t} s?(?α+jβ)1?e(?α+jβ)t

1 s ? ( ? α ? j β ) → e ( ? α ? j β ) t \frac{1}{s-(-\alpha-j\beta)}\rightarrow e^{(-\alpha-j\beta)t} s?(?α?jβ)1?e(?α?jβ)t

由欧拉公式,得到:

e j θ ? e ( ? α + j β ) t + e ? j θ ? e ( ? α ? j β ) t e^{j\theta}\cdot e^{(-\alpha+j\beta)t}+e^{-j\theta}\cdot e^{(-\alpha-j\beta)t} ejθ?e(?α+jβ)t+e?jθ?e(?α?jβ)t
= e ? α ( e j ( θ + β t ) + e ? j ( θ + β t ) ) =e^{-\alpha}(e^{j(\theta+\beta t)}+e^{-j(\theta+\beta t)}) =e?α(ej(θ+βt)+e?j(θ+βt))
= 2 e ? α cos ? ( β t + θ ) =2e^{-\alpha}\cos(\beta t+\theta) =2e?αcos(βt+θ)

真分式:
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假分式:
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中国大学MOOC:信号与系统 ,西安电子科技大学,郭宝龙,朱娟娟

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加:2022-03-03 16:39:43  更:2022-03-03 16:40:04 
 
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