Tal como lo entiendo, para una señal \ $ f (t) \ $ a tiempo, su transformada de Laplace \ $ \ mathfrak {L} \ left \ {f (t) \ right \} = F_1 (s) \ $ y Z transforman \ $ \ mathfrak {Z} \ left \ {f (t) \ right \} = F_2 (z) \ $ están relacionados por una transformación \ $ z = e ^ {sT} \ leftrightarrow s = 1 / T \, \ log (z) \ $ donde \ $ T \ $ es el período de muestreo (ya que la transformación Z es discreta en el tiempo).
En la práctica, esto se aproxima al primer grado de la siguiente manera $$ \ begin {align *} z & = e ^ {sT} \\ & = \ frac {e ^ {sT / 2}} {e ^ {-sT / 2}} \\ & \ approx \ frac {1 + sT / 2} {1-sT / 2} \ end {align *} $$ y por lo tanto \ $ (1-sT / 2) z \ approx1 + sT / 2 \ $ so \ $ sT / 2 \ approx (z-1) / (z + 1) \ $ y finalmente \ $ s \ approx \ frac2T \ frac {z-1} {z + 1} = \ frac2T \ frac {1-z ^ {- 1}} {1 + z ^ {- 1}} \ $.
Ahora, entiendo hasta aquí, pero no entiendo por qué usamos esta aproximación de primer orden en particular, por ejemplo, \ $ z = e ^ {sT} \ approx1 + sT \ leftrightarrow s \ approx (z- 1) / T = \ frac {1-z ^ {- 1}} {Tz ^ {- 1}} \ $.
¿Esta aproximación se "comporta" de alguna manera significativamente peor para la mayoría de los propósitos?
Lo siento por las etiquetas: probé varias cosas como 'bilinear-transform' pero no existían y no tengo los puntos para crearlas.