Laplace-Transformationen können als Super-Set für CTFT betrachtet werden. Sie sehen, auf einem ROC, wenn die Wurzeln der Übertragungsfunktion auf der imaginären Achse liegen, dh für s = σ + jω, σ = 0, wie in vorherigen Kommentaren erwähnt, wird das Problem der Laplace-Transformationen auf die kontinuierliche Zeit-Fourier-Transformation reduziert. Um ein wenig zurückzuspulen, wäre es gut zu wissen, warum Laplace-Transformationen als erstes entstanden sind, als wir Fourier-Transformationen hatten. Sie sehen, die Konvergenz der Funktion (des Signals) ist eine zwingende Voraussetzung für die Existenz einer Fourier-Transformation (absolut summierbar), aber es gibt auch Signale in der physikalischen Welt, in denen es nicht möglich ist, solche konvergenten Signale zu haben. Da es jedoch notwendig ist, sie zu analysieren, lassen wir sie konvergieren, indem wir ein monoton abnehmendes exponentielles e ^ σ mit ihm multiplizieren, wodurch sie ihrer Natur nach konvergieren. Diesem neuen σ + jω wird ein neuer Name "s" gegeben, den wir häufig als "jω" für die sinusförmige Signalantwort von kausalen LTI-Systemen einsetzen. Wenn in der S-Ebene der ROC einer Laplace-Transformation die imaginäre Achse abdeckt, ist die Fourier-Transformation immer vorhanden, da das Signal konvergiert. Es sind diese Signale auf der imaginären Achse, die aus periodischen Signalen bestehen.
In ähnlicher Weise ist z-transform eine Erweiterung von DTFT, um erstens die Konvergenz und zweitens die Vereinfachung unseres Lebens zu fördern. Es ist einfach, mit az umzugehen als mit ae ^ jω (Setzen von r, Radius des Kreises ROC als Uneinheitlichkeit).
Es ist auch wahrscheinlicher, dass Sie eine Fourier-Transformation als Laplace für Signale verwenden, die nicht kausal sind, da Laplace-Transformationen das Leben erheblich erleichtern, wenn sie als einseitige Transformationen verwendet werden. Sie können sie auch auf beiden Seiten verwenden, das Ergebnis wird mit einigen mathematischen Variationen dasselbe sein.