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直流激励可作为正弦激励ω等于零的特例来处理,对于周期信号,可借助于傅里叶级数将它分解为许多不同频率的正弦分量,由于线性网络服从叠加定理,可以用相量法分别求出其各个正弦分量的响应后再叠加即可。
非周期信号激励下的线性网络分析可借助拉普拉斯变换来求解,这种变换将网络的微积分方程转换成代数方程,将网络元件的电流电压关系用运算阻抗和运算导纳来表示,将网络中的和转换为复数的变换式V(s)和I(s)。
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本文概览:直流激励可作为正弦激励ω等于零的特例来处理,对于周期信号,可借助于傅里叶级数将它分解为许多不同频率的正弦分量,由于线性网络服从叠加定理,可以用相量法分别求出其各个正弦分量的响应后再叠加即可。非周期信号激励下的线性网络分析可借助拉普拉斯变换来求解,这种变换将网络的微积分方程转换成代数方程,将网络元件的电流电压关系用运算阻抗和运算导纳来表示,将网络中的和转换为复数的变换式V(s)和I(s)。