时域,频域,复域以及对应的数学模型

时域–微分方程

时域也可通过拉普拉斯变换转换到复域当中,将微分方程求解转变为代数方程求解
然后再通过反拉普拉斯变换求解出方程的解。

频域–傅立叶变换

傅立叶变换是轻量版的拉普拉斯变换。

傅立叶变换有限制条件,就是函数一定要在指定的区间收敛,或者说有界。
假设一个函数比如单位阶跃函数,在自变量小于0的时候为0,在自变量大于0的时候为1,虽然这个函数有界,但是对它在
(-INF,INF)做积分,所得到的函数不收敛,是发散的,然而傅立叶变换的条件却要求函数在(-INF,INF)的积分是有界的,所以无法进行傅立叶变换了吗?答案当然是否定的,自然界太多的函数如果都因为积分不收敛,那么傅立叶变换也不至于能璀璨数学界几百年,那么用什么方法呢?既然你这个函数积分后不收敛,那么我们就找一个函数与之相乘,于是我们想到了指数函数,先问是不是,再问为什么?这才是学习的过程,我们发现当函数乘以指数函数(a<0,表示指数衰减)后,比如单位阶跃函数乘以指数函数,在自变量大于0的时候为1,变成了自变量大于0时函数逐渐衰减,并且趋向于0,那么将其在(-INF,INF)积分后所得到的函数肯定收敛,这时函数满足傅立叶变换的条件,可以对其进行傅立叶变换。

复域–拉普拉斯变换

前面所说的傅立叶变换是轻量版的拉普拉斯变换,就是因为在对一个函数进行傅立叶变换的时候,还要让该函数满足一定的条件。
而使用拉普拉斯变换的时候则完全不用考虑条件,所以拉普拉斯变换是对傅立叶变换的延伸和扩展。

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