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ラプラス変換フーリエ変換ので、フーリエ変換の一般化であるラプラスのための変換である（すなわち、Sは純虚数=ゼロ実部S）。S = jはωs=jωs = j\omegassssss 通知： フーリエ変換：バツ（ω ）= ∫x （t ）e- J ω トンdtX(ω)=∫x(t)e−jωtdtX(\omega) = \int x(t) e^{-j\omega t} dt ラプラス変換：バツ（s ）= ∫x （t ）e− s tdtX(s)=∫x(t)e−stdtX(s) = \int x(t) e^{-s t} dt また、信号は、そのフーリエ変換とラプラス変換から正確に再構築できます。 再構成に必要なのはラプラス変換の一部（の部分）のみであるため、残りのラプラス変換（ℜ （s ）≠ 0）は再構成には役に立たないようです...R(s)=0ℜ(s)=0\Re(s) = 0R(s)≠0ℜ(s)≠0\Re(s) \neq 0 本当ですか？ また、ラプラス変換の別の部分で信号を再構成できますか（例：またはℑ （s ）= 9）？R(s)=5ℜ(s)=5\Re(s)=5I(s)=9ℑ(s)=9\Im(s)=9 そして、信号のラプラス変換を計算し、ラプラス変換の1点のみを変更し、逆変換を計算するとどうなりますか。元の信号に戻りますか？

18 fourier-transform  laplace-transform 

私は最近、周波数1で無限の応答があるため、極s = 1を考慮して誤解に陥りました。しかし、応答は1のみでした。 第二に、理論は、極が左のs平面にあるとき、システムは安定しているため、時間の経過とともに減衰すると言います。ちょっと待って。「極」とは、無限の応答、つまり時間の経過を意味しますか？ 最後に、DSPでの正しい質問ですか？IMO、Dはデジタルを表し、sドメインはアナログです。投稿にラベルを付けるためのs-planeまたはLaplace変換タグが見つかりません。 更新答えてくれてありがとう。私はそれを持っているようですが、1つのマイナーだが基本的なこと-周波数との極（およびゼロ）の関係。基本的に、なぜ固有値（または、sss演算子/変数をどのように呼び出すか）が周波数に関連するのはなぜですか？それはどういうわけか指数関数的成長とラプラス変換と関係があるはずです。極がたまたま固有値であることをよく理解しています（特に離散的な繰り返しの場合）。しかし、これは周波数とどのように関係していますか？

16 continuous-signals  frequency-response  transfer-function  laplace-transform  poles-zeros 

それで、フーリエ変換を理解するようになりました。直感的に今、私はそれが何をするのかを明確に理解しており、すぐに数学のいくつかのクラスに従います（したがって、実際の主題です）。しかし、それから私はラプラス変換について読み続けて、そこでそれをちょっと失います。信号の瞬間は何ですか？フーリエ変換がラプラス変換の特別なケースであるのはなぜですか？ラプラス変換にどのように対処できますか？ 私がこの質問をする前に、これらのソースを調べました。 システムの「インパルス応答」と「周波数応答」とはどういう意味ですか？ 異なる周波数領域を区別するにはどうすればよいですか？ 振幅と周波数応答 フーリエ変換がなぜそれほど重要なのですか？ http://en.wikipedia.org/wiki/Laplace_transform

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フーリエ変換とラプラス変換で負の指数が必要な理由を誰かに説明してもらえますか？私はWebを調べましたが、何も取得できませんでした。これらの変換に正の指数が配置されていると、何も起こりません。 http://1drv.ms/1tbV45Sを見ると、 場合は急速に減少する関数になるが、s &lt;0の場合はtの急速に増加する関数になることが理解できなかったと誰もが理解できます。s&gt;0s&gt;0s>0s&lt;0s&lt;0s<0

10 fourier-transform  laplace-transform 

私は信号処理と制御をここしばらく研究しており、ラプラス変換とフーリエ変換をほぼ毎日使用しています。また、ナイキストまたはボード線図などの別のツール。 しかし、今日までこれについて考えたことはありませんでした。周波数を処理するときの複素数の物理的な意味は何ですか？ これはばかげているように聞こえるかもしれませんが、私はこの質問をされました。たとえば、フーリエ変換やボード線図またはナイキスト線図でだけでなく、について話すのはなぜですか？ラプラスドメインの零点または極の実数部と虚数部の物理的な感覚は何ですか？jωjωj\omegaωω\omega

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画像処理における分離可能なフィルターは、さらに2つの単純なフィルターの積として記述できます。通常、2次元畳み込み演算は2つの1次元フィルターに分離されます。これにより、オペレーターの計算コストが削減されます。 分離可能なフィルターを使用すると、なぜ計算コストが低くなりますか？理解できません。1つではなく2つのフィルタを使用するとパフォーマンスが向上する理由

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フーリエ変換とラプラス変換を理解しようとしています。と表記の違いは何 ですか？X(jω)X(jω)X(j\omega)X(ω)X(ω)X(\omega) 意味は何ですか？頻度を表すものですか？もしそうなら、虚数周波数の意味は何ですか？jωjωj\omega 前もって感謝します。

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