深度学习是以神经网络为出发点的，神经网络的原型模型是用单位阶跃函数作为激活函数(激活函数就是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端)的，它的图像如下所示。我们用式子来表示单位阶跃函数：u(x)=0(xu003c0)或u(x)=1(xu003e=0)，从这个式子我们可以知道，单位阶跃函数在原点处不连续，也就是在原点不可导。
1、单位阶跃函数为什么u(1-e^-t因为u(1e^t)也是在1e^t>o时候才为一,即e^t<1,这时候t<0即t>0所以和u(t)是等价的!这个问题是从性质上而非数量上来理解的。您并不需要纠结于计算。单位阶跃函数u(x)是一个单位冲激函数的积分，是从负无穷积分到x.而单位冲激函数只在0点有一个极大的值，所以u(x)在x<0时值都为0，在x>0时值都为1函数的定义中，自变量x可以写成任何你喜欢的形式，只要它合理，那么我们自然可以用t或者是1e^t来表示x,
那么我们假设tx1,1e^tx2那么当t<0时，x1<0,1e^t也小于零（这是个基本函数，很容易画出来）当t>0时，x1>0,1e^t也大于零并且t和1e^t都是单调递增的这样看来，很明显x1和x2都满足使u(x)成为单位阶跃函数的条件。因此两个函数是一样的。建议您仔细看看奥本海姆的《信号与系统》，中文版或者英文版都可以，这是本通讯学的经典。
2、拉普拉斯反变换什么时候需要加阶跃函数ε（t）是阶跃函数，看你图片里第二张，Is是δ函数是冲激函数，你可以理解为，冲激函数的拉氏反变换就是阶跃函数。至于你说的为什么有的题要乘ε（t）有的题不要乘，那是因为，电路在考虑储能器件的时候（电容电感），要考虑电路的瞬时变化，而ε（t）函数就像是开关的“函数”，瞬间从0变化到1。都是学电气的我相信你懂我的意思。而不考虑储能器件的时候，时间对电路没有任何影响是一个时不变体系。
3、如何构成比例积分环节,它的阶跃响应曲线是如何的?对积分环节，积分时间常数T的数值等于输出信号变化到与输入信号的阶跃变化量相等时所经过的一段时间。在单位阶跃响应曲线上就能确定。对惯性环节，时间常数T就是当输入信号为阶跃函数时，输出信号以起始速度变化到最后平衡值所需的时间。从单位阶跃响应曲线的起始点做切线与最后平衡值相交，则起始点到此交点所经历的时间就是惯性环节的时间常数T。
扩展资料：单位阶跃函数用ε（t）表示，其定义式如下：t<0时，ε（t）0；t>0时，ε（t）1；该定义式表明，在该函数t<0时，其值为0,t>0时，其值为1；当t0时，发生跳变，其值未定，而当t由负值或正值趋近于0时，其值则是确定的，即ε（t0）0，ε（t0 ）1。阶跃函数可以用来描述开关动作。