将t域转换成s域（复数域）的话,这个就不再是傅里叶变换的,而是拉普拉斯变换
拉普拉斯变换是比傅里叶更加一般化的变换
傅里叶变换中,是对纯虚数进行积分,而有的时候某些函数的傅里叶变换式是不可积的,如u(t),单位阶跃函数,它的傅里叶变换不存在但是如果采用拉普拉斯变换,在复数域积分,则有
X(s)=∫u(t)e^-st dt(负无穷到正无穷积分)=∫e^-st(0到正无穷积分)=1/s
收敛域ROC为Re{s}>0
此时这个函数具有拉普拉斯变换,可以在线性时不变系统（LTI）用到了
总而言之,（连续时间）傅里叶变换是拉普拉斯变换的一种特殊情况,将t变为s,我想就是属于这样的转换当然,对于离散时间傅里叶变换,相应地有更一般的Z变换与之对应
这是我个人的理解,
将t域转换成s域（复数域）的话，这个就不再是傅里叶变换的，而是拉普拉斯变换。
拉普拉斯变换是比傅里叶更加一般化的变换。
傅里叶变换中，是对纯虚数进行积分，而有的时候某些函数的傅里叶变换式是不可积的，如u(t)，单位阶跃函数，它的傅里叶变换不存在。但是如果采用拉普拉斯变换，在复数域积分，则有
X(s)=∫u(t)e^-st
dt(负无穷到正无穷积分)=∫e^-st(0到正无穷积分)=1/s
收敛域ROC为Re{s}>0
此时这个函数具有拉普拉斯变换，可以在线性时不变系统（LTI）用到了。
总而言之，（连续时间）傅里叶变换是拉普拉斯变换的一种特殊情况，将t变为s，我想就是属于这样的转换。当然，对于离散时间傅里叶变换，相应地有更一般的Z变换与之对应。
这是我个人的理解，希望对你有帮助。
信号S = 07sin(2pi50t) + sin(2pi120t)。
信号在时域上仅仅表现为不同时间节点对应的信号幅值的大小，然而当信号发生叠加时我们很难将信号分离开来，比如在嘈杂的环境中，各种声音混杂在一起的时候，我们在时域上很难将信号分离。
但是，在频域上这些都不是问题，因为在频域上是不同频率信号的大小在频率上的反应，也可以理解为不同信号的能量大小在频率上的反应。
时域信号的频谱分析
以信号为例，信号在时域下的图形可以显示信号如何随着时间变化，而信号在频域下的图形（一般称为频谱）可以显示信号分布在哪些频率及其比例。
频域的表示法除了有各个频率下的大小外，也会有各个频率的相位，利用大小及相位的资讯可以将各频率的弦波给予不同的大小及相位，相加以后可以还原成原始的信号。
在频域的分析中，常会用频谱分析仪来将实际的信号转换为频域下的频谱。
电压源可看做eu(t)函数。电压源的s域模型是e/s的原因是电压源可看做eu(t)函数，该函数变换是e/s关于信号系统，电路S域模型问题，要有过程的，这是一个三阶系统，比较复杂。
当H（s)的极点全部在左平面时有H（jw)=H（s），其中s=jw。也就是说当s域的收敛域在JW的左边时，就可以实现S域变为频域，因为S域的收敛域包含JW，你画一个坐标轴，以Jw为纵轴，σ为横轴就能明白了。
将传递函数变换成时域的应该是拉普拉斯反变换，用ilaplace函数：
例如：
syms s
L=1/(2s+1)
F = ilaplace(L)
结果显示：
F =1/(2exp(t/2))
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