¿Dónde utilizamos las transformaciones de Fourier y Laplace prácticamente?

Bueno, es posible que desee saber qué frecuencias están presentes en una canción en particular. Es posible que le interese la frecuencia de su electroencefalograma para conocer su estado mental. A veces, desea comprimir un archivo, una imagen o un audio, para hablar. Por lo tanto, desea eliminar los datos redundantes. La Transformada de Fourier encuentra muchas aplicaciones. Gracias a Joseph Fourier!
No solo se limita al dominio EE, sino que se puede aplicar en otras ramas, como Ciencias de la Tierra, Química, Ingeniería Mecánica, etc.

Ahora viene a Laplace. Es una generalización de Fourier (tenga en cuenta que Laplace fue anterior a Fourier, muchas personas no se dan cuenta de esto). Es decir, puede ser útil manejar una amplia variedad de señales (o funciones), que no son transformables de Fourier.

También puede analizar un circuito eléctrico en el dominio s. La razón detrás de esta motivación es que, matemáticamente, es ideal usar la transformación de Laplace para resolver ecuaciones diferenciales. A medida que nuestro circuito se vuelve complejo y sucio con una serie de condensadores, inductores y resistencias, deberíamos ser capaces de resolver las ecuaciones diferenciales creadas por él para analizar el circuito.

Si estás interesado sigue los enlaces.
http://sces.phys.utk.edu/~moreo/…
http://see.stanford.edu/see/cour…

Salud.

Entonces, estos dos conceptos son básicamente herramientas para que los ingenieros vean una señal particular en un campo multidimensional. Lo que observamos en nuestro CRO regular es una señal de dominio de tiempo. Pero para ver qué componentes transportan estas señales, aplicamos estas técnicas de Fourier para ver cómo se ve en el dominio de la frecuencia. Por ejemplo, si tenemos una onda sinusoidal de X Hz (desconocida), en el tiempo dominante el eje es el tiempo frente a la amplitud. Pero no teníamos una forma específica de ver el mismo en el dominio de frecuencia (que es un parámetro básico), es decir, frecuencia Vs Amplitud. Entonces usamos la técnica llamada DFT (Transformada de Fourier discreta) para ver dónde se encuentran los componentes que nos indicarán el valor de X. Además, las series de Fourier son una forma de expresar cualquier onda compleja en sinusoides. Lo que nos proporciona la transformación de Fourier es la cantidad de esos coeficientes. La transformación wavelet nos da las especificaciones del dominio del tiempo de cuándo ocurre la frecuencia particular en el dominio del tiempo. Básicamente es una herramienta utilizada en el procesamiento de señales para hacer maravillas.

Hay tantos usos.
Filtrado de voz, procesamiento de imágenes, compresión de video, control de máquina, etc.