4 卷积的拉普拉斯变换
卷积的拉普拉斯变换
- Laplace transform
- Convolution
系统输入的拉普拉斯变换 X(t)X(t)X(t) 乘以传递函数 H(s)H(s)H(s) 等于系统输出的拉普拉斯变换 Y(s)Y(s)Y(s)
Laplace transform
X(s)=L[X(t)]=∫0∞X(t)e−stdtX(s) = L[X(t)]=\int_{0}^{\infty} X(t) e^{-st} dt X(s)=L[X(t)]=∫0∞X(t)e−stdt
Convolution
x(t)∗g(t)=∫0τx(τ)g(t−τ)dτx(t) * g(t) = \int_0^{\tau} x(\tau) g(t-\tau) d \tau x(t)∗g(t)=∫0τx(τ)g(t−τ)dτ
证明: L[x(t)∗g(t)]=X(s)G(s)L[x(t) * g(t)]=X(s)G(s)L[x(t)∗g(t)]=X(s)G(s)
L[x(t)∗g(t)]=∫0∞∫0tx(τ)g(t−τ)dτe−stdt=∫0∞∫τ∞x(τ)g(t−τ)e−stdtdτ令:t−τ=ut=u+τdt=du+dτ=dut∈[τ,∞)⇒u=t−τ∈[0,∞)=∫0∞∫0∞x(τ)g(u)e−s(u+τ)dudτ=∫0∞x(τ)e−sτdτ∫0∞g(u)e−sudu=X(s)G(s)\begin{aligned} L[x(t)*g(t)] &=\int_{0}^{\infty} \int_0^{t} x(\tau) g(t-\tau) d \tau \; e^{-st} dt \\ &=\int_{0}^{\infty} \int_{\tau}^{\infty} x(\tau) g(t-\tau) \; e^{-st} dt \;d \tau \\ & 令: t-\tau = u \quad t=u+\tau \quad dt=du+d\tau=du \\ &t\in[\tau,\infty) \Rightarrow u=t-\tau \in [0,\infty) \\ &=\int_0^{\infty} \int_0^{\infty} x(\tau)g(u) e^{-s(u+\tau)}du\;d\tau \\ &=\int_0^{\infty}x(\tau)e^{-s\tau}d\tau \int_0^{\infty}g(u)e^{-su}du\\ &=X(s)G(s) \end{aligned} L[x(t)∗g(t)]=∫0∞∫0tx(τ)g(t−τ)dτe−stdt=∫0∞∫τ∞x(τ)g(t−τ)e−stdtdτ令:t−τ=ut=u+τdt=du+dτ=dut∈[τ,∞)⇒u=t−τ∈[0,∞)=∫0∞∫0∞x(τ)g(u)e−s(u+τ)dudτ=∫0∞x(τ)e−sτdτ∫0∞g(u)e−sudu=X(s)G(s)
结论:
L(x(t)∗g(t))=L[X(t)]L(G(t))=X(s)G(s)L(x(t)*g(t))=L[X(t)]L(G(t))=X(s)G(s) L(x(t)∗g(t))=L[X(t)]L(G(t))=X(s)G(s)
原视频:
https://www.bilibili.com/video/av26446618
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