高等數學,積分變換,自動控制原理,離散系統,傅立葉變換拉,拉

時間 2021-09-01 20:17:57

1樓:匿名使用者

離散訊號對應的「拉普拉斯變換」我們成為z變換

1.e(kt)=1-e^(-akt)對應連續訊號e(t)=1-e^(-at)

1對應z變換為z/z-1

e^(-at)對應z變換為z/z-e^-(at)

則:e(kt)=1-e^(-akt)對應z變換為z/z-1 -z/z-e^-(at)

2.e(kt)=e^(-akt)*cos(bkt)對應連續訊號e(t)=e^(-at)*cos(bt)

這個怎麼變換我也不會,其實考試不會考這樣的,一般來說你只要把常規z變換記住就行了,不需要會推導

2樓:帥翻皮

你好,上面的同學已經給你解的很好了,你先要明白這是一個按這是兩個對連續訊號按t取樣的結果。對於傅立葉變化只能做dft變換,即時域離散非週期傅立葉變換,按離散傅立葉最基本的思想為f(e^jw),(具體理論自己看)。f(e^jw)頻率特性是連續並以2pi為週期的。

對於拉斯變換則是取樣點上的拉斯變換,即z變換。。。單從在z變換,是看不出訊號的頻率特性的,這個概念要清楚。需要在從z變換,向dft變換轉化

闡述訊號與系統中三大變換(即傅立葉變換、拉普拉斯變換、z變換)的關係! 請高手解答 !!

3樓:月似當時

拉普拉斯變換是傅立葉變換的擴充套件,傅立葉變換是拉普拉斯變換的特例,z變換是離散的傅立葉變換在複平面上的擴充套件。

傅立葉變換是最基本得變換,由傅立葉級數推匯出。傅立葉級數只適用於週期訊號,把非週期訊號看成周期t趨於無窮的週期訊號,就推匯出傅立葉變換,能很好的處理非週期訊號的頻譜。但是傅立葉變換的弱點是必須原訊號必須絕對可積,因此適用範圍不廣。

拉普拉斯變換是傅立葉變換的推廣,傅立葉變換不適用於指數級增長的函式,而拉氏變換相當於是帶有一個指數收斂因子的傅立葉變換,把頻域推廣到複頻域,能分析的訊號更廣。然而缺點是從拉普拉斯變換的式子中,只能看到變數s,沒有頻率f的概念。

如果說拉普拉斯變換專門分析模擬訊號,那z變換就是專門分析數字訊號,z變換可以把離散卷積變成多項式乘法,對離散數字系統能發揮很好的作用。

z變換看系統頻率響應,就是令z在複頻域的單位圓上跑一圈,即z=e^(j2πf),即可得到頻率響應。由於傅立葉變換的特性「時域離散,則頻域週期」,因此離散訊號的頻譜必定是週期的,就是以這個單位圓為週期,z在單位圓上不停的繞圈,就是週期重複。

擴充套件資料

某些情形下一個實變數函式在實數域中進行一些運算並不容易,但若將實變數函式作拉普拉斯變換,並在複數域中作各種運算,再將運算結果作拉普拉斯反變換來求得實數域中的相應結果,

在經典控制理論中,對控制系統的分析和綜合,都是建立在拉普拉斯變換的基礎上的。引入拉普拉斯變換的一個主要優點,是可採用傳遞函式代替常係數微分方程來描述系統的特性。

這就為採用直觀和簡便的**方法來確定控制系統的整個特性、分析控制系統的運動過程,以及提供控制系統調整的可能性。

4樓:匿名使用者

先說一下三個

變換的定義,寫一下公式(包括逆變換)

然後說關係:

傅立葉變換是最基本得變換,由傅立葉級數推匯出。傅立葉級數只適用於週期訊號,把非週期訊號看成周期t趨於無窮的週期訊號,就推匯出傅立葉變換,能很好的處理非週期訊號的頻譜。但是傅立葉變換的弱點是必須原訊號必須絕對可積,因此適用範圍不廣。

拉普拉斯變換是傅立葉變換的推廣,傅立葉變換不適用於指數級增長的函式,而拉氏變換相當於是帶有一個指數收斂因子的傅立葉變換,把頻域推廣到複頻域,能分析的訊號更廣。然而缺點是從拉普拉斯變換的式子中,只能看到變數s,沒有頻率f的概念,要看幅頻響應和相頻響應,還得令s=j2πf

z變換的本質是離散時間傅立葉變換(dtft),如果說拉普拉斯變換專門分析模擬訊號,那z變換就是專門分析數字訊號,z變換可以把離散卷積變成多項式乘法,對離散數字系統能發揮很好的作用。z變換看系統頻率響應,就是令z在複頻域的單位圓上跑一圈,即z=e^(j2πf),即可得到頻率響應。由於傅立葉變換的特性「時域離散,則頻域週期」,因此離散訊號的頻譜必定是週期的,就是以這個單位圓為週期,z在單位圓上不停的繞圈,就是週期重複。

單位圓0°位置是實際頻率0hz,單位圓180度的實際頻率就是取樣頻率的一般,fs/2.

考試題目看分數多少,壓軸大題的話,就多寫點,自己再細化一下,我上面也只是點到為止,但內容基本上就是這些。

傅立葉變換和拉普拉斯變換的區別及應用。

5樓:是月流光

區別:1、 積分域與變換核

傅立葉變換與拉普拉斯變換都屬於積分變換,是兩種常見的數學變換手段,而所謂的積分變換就是通過積分運算,把一個函式變成另一個函式的變換,其作用就是將複雜的函式運算變成簡單的函式運算,當選取不同的積分域和變換核時,就得到不同名稱的積分變換,傅立葉變換與拉普拉斯變換就是因取不同的積分域與變換核得來的。

2、頻域和複頻域

傅立葉變換是拉普拉斯變換的特例。拉普拉斯變換是將時域訊號變換到「複頻域」,與變換的「頻域」有所區別。

應用:1、拉普拉斯變換主要用於電路分析,作為解微分方程的強有力工具(將微積分運算轉化為乘除運算)。

2、傅立葉變換在物理學、電子類學科、數論、組合數學、訊號處理、概率論、統計學、密碼學、聲學、光學、海洋學、結構動力學等領域都有著廣泛的應用(例如在訊號處理中,傅立葉變換的典型用途是將訊號分解成幅值譜——顯示與頻率對應的幅值大小)。則隨著fft演算法的發展已經成為最重要的數學工具應用於數字訊號處理領域。

傅立葉變換,表示能將滿足一定條件的某個函式表示成三角函式(正弦和/或餘弦函式)或者它們的積分的線性組合。在不同的研究領域,傅立葉變換具有多種不同的變體形式,如連續傅立葉變換和離散傅立葉變換。最初傅立葉分析是作為熱過程的解析分析的工具被提出的。

拉普拉斯變換是對於t>=0函式值不為零的連續時間函式x(t)通過關係式

(式中-st為自然對數底e的指數)變換為復變數s的函式x(s)。它也是時間函式x(t)的「複頻域」表示方式。

6樓:匿名使用者

fourier變換是將連續的時間域訊號轉變到頻率域;它可以說是laplace變換的特例,laplace變換是fourier變換的推廣,存在條件比fourier變換要寬,是將連續的時間域訊號變換到複頻率域(整個複平面,而fourier變換此時可看成僅在jω軸);z變換則是連續訊號經過理想取樣之後的離散訊號的laplace變換,再令z=e^st時的變換結果(t為取樣週期),所對應的域為數字複頻率域,此時數字頻率ω=ωt.

7樓:作風格

傅立葉變換可以看做拉普拉斯變換的特殊形式。拉氏變換就是將原時域函式乘上一個與 σ相關的衰減因子(因為傅氏變換要求絕對可積,但實際上很多函式不滿足,乘上衰減因子之後就基本都可以了。)之後做傅氏變換得來。

假如這個 σ為0就還是傅立葉變換。

另一個角度來看,傅立葉變換是將時域的函式變換到頻域,即ω域。 拉普拉斯變換是推廣到了複頻域,即s域。 如果這個複數的實部為0,那麼就回到單純的頻域。

8樓:wuli柾國喲

傅立葉變換,表示能將滿足一定條件的某個函式表示成三角函式(正弦和/或餘弦函式)或者它們的積分的線性組合。fourier變換是將連續的時間域訊號轉變到頻率域。

在不同的研究領域,傅立葉變換具有多種不同的變體形式,如連續傅立葉變換和離散傅立葉變換。最初傅立葉分析是作為熱過程的解析分析的工具被提出的。

拉普拉斯變換是工程數學中常用的一種積分變換,又名拉氏變換。 拉氏變換是一個線性變換,可將一個有引數實數t(t≥ 0)的函式轉換為一個引數為複數s的函式。

拉普拉斯變換在許多工程技術和科學研究領域中有著廣泛的應用,特別是在力學系統、電學系統、自動控制系統、可靠性系統以及隨機服務系統等系統科學中都起著重要作用。

拓展資料:

一般情況下,若「傅立葉變換」一詞的前面未加任何限定語,則指的是「連續傅立葉變換」。「連續傅立葉變換」將平方可積的函式表示成復指數函式的積分形式:

上式其實表示的是連續傅立葉變換的逆變換,即將時間域的函式表示為頻率域的函式的積分。反過來,其正變換恰好是將頻率域的函式。表示為時間域的函式的積分形式。

一般可稱函式為原函式,而稱函式為傅立葉變換的像函式,原函式和像函式構成一個傅立葉變換對(transform pair)。

當為奇函式(或偶函式)時,其餘弦(或正弦)分量為零,而可以稱這時的變換為餘弦變換(或正弦變換)。

學習自動控制原理為什麼用到拉普拉斯變換

9樓:康姆勒發電機

因為涉及的很多問題在實數域很難甚至不能解決,於是通過拉普拉斯變換把問題拿到複數域去研究。

10樓:中醫**乙

拉普拉斯變換,將微分方程變換為代數方程,處理問題就簡單多了

訊號與系統之中,傅立葉變換、拉普拉斯變換、z變換三者之間詳細的聯絡是什麼樣的?

11樓:匿名使用者

先想象一個複平面,拉普拉斯變換在上面,s取虛軸就是傅立葉變換

再想象把虛軸彎成一個圓,2π的週期將他重疊起來,就是極座標下,z變換,極徑=1,也就是單位圓上的變換就是傅立葉變換,z與拉普拉斯的關係自然就是z=e^st

12樓:匿名使用者

只要把傅立葉變換的部分學好了,後面的就很簡單了,我也在準備考呢,關鍵傅立葉這部分很不好學,理解與記憶相結合要,效果會好點可能!

訊號與系統中講到了三種變換(傅立葉變換、拉普拉斯變換、z變換),他們之間有何聯絡和區別?如何應用?

13樓:匿名使用者

傅立葉變換是在頻域分析,拉氏是對連續訊號的s域分析,z變換是對離散訊號的變換域分析,傅氏是後兩者的基礎,後兩者作用條件比傅氏寬鬆,可以用於不收斂的訊號分析

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