Loading... ## 定义 在时间轴不可积的信号,无法使用傅里叶变换将其分解为正弦信号之和,但拉普拉斯变换可以将其分解为幅值增长的正弦信号之和。 傅里叶变换实际上就是拉普拉斯变换的一个特例($\sigma = 0$),也即$s=jw$,则拉普拉斯变换就成了傅里叶变换。 $$ F\left( s \right) =\mathbb{L}\left[ f\left( t \right) \right] =\int{f\left( t \right) e^{-\left( jw+\sigma \right) t}dt}=\int{f\left( t \right) e^{-st}dt} $$ ## 常见变换对 ![](https://assets.fangshirui.cn/typecho/uploads/2019/11/3739451682.png) 最后修改:2020 年 12 月 10 日 08 : 33 PM © 允许规范转载