本文用於學習中的記錄,會在複習的過程中不斷修訂。
What is 拉普拉斯變換?
先放一張Matlab繪製的很有立體感的圖,我們後面會了解。
初學時我可看不大明白,因爲得先明白什麼是傅里葉變換,再放圖
傅里葉變換的真理就是任何一個原始的週期性(非週期性可以在T趨於∞時變成週期性)函數,可以由多個正餘弦波疊加來近似。它實質是是頻域函數和時域函數的轉換
一.
引入拉氏變換的實際背景:
傅氏變換必須在整個實軸上有定義,但在工程實際問題中,許多以時間t爲自變量的函數在時間t<0時是無意義的。通常在信號與系統中用到的就是這種單邊拉普拉斯變換(有時也將t=0_考慮進去),也就是因果信號(含有輸入信號和輸出信號的信號系統)的拉氏變換。
1.1定義
傅里葉正變換:
F(ω) = F[f(t)] = ∫−∞+∞f(t)e−jωtdt
在傅氏變換的基礎上,去掉t<0時的實軸範圍,並對於復參數s=β+jω,
則有積分:
F(S) = L[f(t)] = ∫0+∞f(t)e−stdt
我們稱F(s)是f(t)的拉普拉斯變換
反之f(t)是F(s)的拉普拉斯逆變換
例:
我們引入一個單位階躍函數 u(t)(初學復變時做題經常不認識了的函數),來求它的拉氏變換。
得
L[u(t)]=∫0+∞u(t)e−stdt=s1(Res>0)
用數形結合來表示:
圖中彩色螺旋即e−st,現在令f(t)=u(t),用階躍函數來乘e−st
得出來的結果如圖
這時再取積分就得到了如下圖中白色箭頭所指的值s1,也就是特定值s的拉普拉斯變換值。
但如果這個積分的結果是無限,那麼我們就認爲該特定值爲s時,函數的波形不存在拉普拉斯變換,因爲當s的實部爲一個趨於無窮小的負數,則會出現這樣的情況
積分結果將會是無窮大,所以去掉s < 0的區域,這樣一來一開始的那張圖就變成了
這就是爲什麼積分下限換成從0到無窮大。
1.2與傅氏變換的關係
通過剛纔引入的階躍函數u(t)我們就能將積分上下限換爲負無窮到正無窮,並找到拉氏變換和傅氏變換的關係了。
即
F(S) = L[f(t)] = ∫0+∞f(t)e−stdt = ∫−∞+∞f(t)u(t)e−βt⋅e−jωtdt (1)
= F(β+jω) = L[f(t)u(t)e−βt]
傅里葉逆變換:
f(t) = 2π1∫−∞+∞F(ω)ejωtdω
將式1代入傅氏逆變換有
f(t)u(t)e−βt=2π1∫−∞+∞F(β+jω)ejωtdω
兩邊同乘ejωt,並令s=β+jω
則有
f(t)u(t)=2πj1∫β−j∞β+j∞F(s)estds
階躍函數u(t)也就是t>0式爲1,去掉
即拉普拉斯變換的反演積分公式 f(t)=2πj1∫β−j∞β+j∞F(s)estds(t>0)
二.
總結一些重要性質(其實大部分也就是微積分)
2.1 線性性質
L[αf(t)+βg(t)]=αF(s)+βG(s)
L−1[αF(t)+βG(t)]=αf(t)+βg(t)
應用:可以快速求解cosωt和sinωt的拉氏變換
2.2 相似性質
L[f(αt)]=α1F(αs)
2.3 微分性質
導數的像函數:
L[f′(t)]=sF(s)−f(0)
L[f(n)(t)]=snF(s)−sn−1f(0)−sn−2f′(0)−⋅⋅⋅−f(n−1)(0)
應用:求解微分方程組的初值問題;求解冪函數f(t)=tm之類的拉氏變換
像函數的導函數:
F′(s)=−L[tf(t)]
F(n)(s)=(−1)nL[tnf(t)]
應用:求tsinωt、t2cos2t之類的拉氏變換
2.4 積分性質
積分的像函數:
L[∫0tf(t)dt]=s1F(s)
L∫0tdt∫0tdt⋅⋅⋅[∫0tf(t)dt]=sn1F(s)
應用:求函數f(t)=tsint之類的拉氏變換,當式中s取一些確定的數,可以用來求一些函數的反常積分(廣義積分(也就高數上考的最多的積分))
像函數的積分:
∫s∞F(s)ds=L[tf(t)]
∫s∞ds∫s∞ds⋅⋅⋅∫s∞F(s)ds=L[tnf(t)]
應用:s取一些特殊值時,拉氏變換也可以用來求一些函數的反常積分。
例:求積分∫0+∞tsintdt
即求s = 0時,函數f(t)=tsint的拉氏變換
已知 sint的像函數爲 F[s]=L[sint]=1+s21
由像函數的積分得
L[tsint]=∫s+∞1+s21ds=arccots
2.5 延遲性質與位移性質
L[f(t−τ)]=e−sτF(s)
L[eatf(t)]=∫0+∞eatf(t)e−stdt=∫0+∞f(t)e−(s−a)tdt=F(s−a)
應用:顧名思義延遲性質可以用來求sin(t−2π)之類的拉氏變換,解出來就是辣個答案
三.
基本的數學概念瞭解了後,再接觸一點拉氏變換的物理意義。
我們已經知道傅氏變換將信號分成時域和頻域兩個方面,而拉氏變換將頻率ω變成複頻率s,從而不僅能刻畫函數的振盪頻率,而且還能描述振盪頻率的增長(或衰減)速度,這也是拉氏變換和傅氏變換的區別。
s的虛部越大,振盪頻率增長得越快。
s的實部越大,波形振盪幅度越大。
拉氏變換擴大了傅氏變換的適用範圍,在數字領域,拉氏變換演變爲用於處理離散時間函數或者數字信號的z變換。
附:常見拉普拉斯變換表
References:
[1]複變函數與積分變換(第五版)
[2]直觀解釋-拉普拉斯變換 https://www.bilibili.com/video/av26328393?from=search&seid=14296184891945561564