tu(t)的拉普拉斯变换 ut的拉普拉斯变换是:(t-1)u(t-1)+3u(t-1),(t-1)u(t-1)是t*u(t)的拉式变换乘上一个因子,t*u(t)是u(t)的拉氏变换的求导。 可以用定义直接积分。也可以查表:L[u(t)]=1/s;对于L[u(t-1)],用时移定理,L[u(t-1)]=exp(-s)*1/s,因此,L[u(t)-u(t-1)]...
解:已知参数方程 \(x=1/2t^2+tu=t-ln(1+t)^2),分别对t求导可得:(dx)/(dt)=t+1,(dy)/(dt)=1-1/(1+t)=t/(1+t),则(dy)/(dx)=(x/e)/(((∂t)/(∂x))/(d^2))=t/(8+1)=t/((1+t)^2),所以 (d^2y)/(dx^2)=d/(dx)((dy)/(dx))=d/(dt)((dy)/(d...
t } u ( \end{matrix} \right.$$(2) 式(1)-式(2)得: $$ h ( t ) - \int _ { - a } ^ { 1 } h ( \tau ) d \tau = \delta ( t ) - 2 e ^ { - t } u ( t ) $$ 上式求导:$$ h ^ { \prime } ( t ) - h ( t ) = \delta ^ { \prime } ( t...
傅里叶变换的时域微分性质表明,时域中乘以 ( t ) 对应频域中对 ( \omega ) 求导并乘以 ( j ): [ \mathcal{F}{t f(t)} = j \frac{d}{d\omega} F(\omega). ] 已知单位阶跃函数 ( u(t) ) 的傅里叶变换为: [ \mathcal{F}{u(t)} = \frac{1}{j\om...
解答：当激励为tu(t) = r(t) ，是斜升函数，因为 r'(t) = u(t), u'(t) = δ(t)所以当激励为 δ(t) 时， δ(t) = r’‘(t) 是激励为r(t)的二阶导数 因为系统是线性时不变系统，所以根据系统的微分特性 y2(t) = y''1(t)求二阶导数后，得 y2(t) = 2e^(...
你是利用t的导数等于1,1的傅立叶变换和微分性质反过来求,这是不对的 来自Android客户端4楼2013-12-09 12:44 收起回复 huangong 名震江湖 13 第一种方法本身有问题,不是所有的都可以这样做,比如 x(t)=[常数+f(t)],求导后结果一样现在也不能就说 " t的频谱函数我算出来是2πδ(w)/(jw)" 是错误...
(1)\(x=t^2+2tu=1n(1+t).(dy)/(dx)=(1/(1+1))/(2t+2)=1/(2(1+t^2)^2)(2)b/(ab)=\frac(\frac(sin(1-x))(sin(\fracπ2x)(x+\fracπ2+\frac12x)(2\fracπ2+\frac12x)(2,\fracx(2考察参数方程的导数问题,利用公式即可求解。(dy)/(dx)=(y'(t))/(e^x(t))第一...
已知阶跃响应为$$ ( t ) = 2 c ^ { b } u ( t ) + \delta ( t $$,对该响应求导可得冲激响应为 $$ h ( t ) = 2 8 ( t ) - 4 e ^ { - 2 t } B ( t ) + \delta ^ { \prime } ( t ) $$ 当输入$$ f ( t ) = 3 c ^ { - 4 } u $$时,状态响应为 $...
我们把 T(X,Y) 称作这个connection的 torsion,把 R(X,Y) 称作这个connection的 curvature。 一个M 上的affine connection实际上也蕴含了一个线性映射: X(M)→EndR(X(M)),X↦∇X X(M) 和EndR(X(M)) 都是Lie algebra 之前在列举 ∇XY 的性质的时候 Y 并不是 F -linear的,然而torsi...
我们用向量表示神经元在t时刻的加权输入,因为: 因此: 我们用a表示列向量,用表示行向量。上式的第一项是向量函数对向量求导,其结果为Jacobian矩阵: 同理,上式第二项也是一个Jacobian矩阵: 其中,diag[a]表示根据向量a创建一个对角矩阵,即 最后,将两项合在一起,可得: ...