阶跃响应和传递函数可以通过拉普拉斯变换互换（阶跃响应 -> 微分以获得脉冲响应 -> 拉普拉斯 -> 传递函数），但是您不能在从数据表中拉出的图形上运行拉普拉斯变换......

例如，当负载电流上升和下降时，LDO 的用户通常会对电压下降/过冲之类的事情感兴趣，因此在这种情况下，阶跃响应图很有用。

如果您为机械执行器之类的东西设计控制系统也是如此：瞬态响应通常比传递函数更重要，您希望避免过冲，避免过大的转换速率，具有良好的阻尼，诸如此类。阶跃响应以易于理解的方式显示所有这些，而传递函数不会（相反，它提供了对稳定性等的更多洞察）。

测试阶跃响应也比测量传递函数容易得多。

并且传递函数仅在系统为线性时有效，在回转时无效。如果涉及摆幅限制或其他大信号条件，则阶跃响应不再是传递函数的拉普拉斯变换，因为系统不再是线性时不变的。

Opamps 的数据表通常同时提供两者，因为我们都对频率响应、建立时间/振铃/过冲、削波恢复等感兴趣。

编辑：我刚刚意识到你问为什么使用阶跃响应而不是脉冲响应：

• 很容易产生一个快速的步骤，很难产生一个“无限短”的脉冲（或近似值）。
• 该步骤包含更多的能量，并将产生更大的响应。而脉冲只会在输出上产生一个小信号。一步的信噪比要好得多。
• 脉冲不允许测试转换速率。它提供的信息很少。
• 因此，该步骤在实践中更易于使用。如果你想要脉冲响应，做一个步骤，然后区分。

脉冲，即用锤子敲击它，不是很友好，尤其是在具有机械零件的系统中。

无法生成完美的脉冲，因此您必须根据系统调整脉冲持续时间。

提供有意义的响应数据的脉冲需要相对强，这意味着高幅度（强度 = 面积 = 高度 x 持续时间，持续时间 = 小，因此高度 = 大）

要从脉冲响应中获得阶跃响应，您必须进行积分，这意味着您需要知道初始条件。

脉冲响应不能轻易提供直流增益信息；阶跃响应确实如此。

一步不像冲动那么猛烈。

无论系统动力学如何，一个步骤都是一个步骤。

您可以通过微分从阶跃响应中获得脉冲响应 - 并且不需要初始条件。

阶跃响应通常是脉冲响应的固有积分（例如电机速度与电机位移），并且积分具有噪声抑制特性。

可以使用正参数 δ、ε 和 ε' 来描述“几乎完美”的阶跃函数，例如：

1. 对于 t<-δ 的所有值，输出将介于 -ε 和 +ε 之间。
2. 对于 t>+δ 的所有值，输出将介于 1-ε 和 1+ε 之间。
3. 对于所有其他 t 值，输出将介于 -ε' 和 1+ε' 之间。

从图形上看，这些函数可以通过说它们的输出总是在一个看起来像这样的“信封”内来描述：

 :                █
 :                █▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀ y=1
 :                █                
 :                █                
 :▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀█▔▔▔▔▔▔▔▔ y=0
 :                ▀ 

任何可以使用满足某些特定 δ、ε 和 ε' 值要求的所有函数的应用程序都可以通过满足这些参数的较小值要求的任何函数来满足。函数在包络内的确切位置可能很难定义，但大多数应用程序不会对超出 δ、ε 和 ε' 上限的细节级别感兴趣。因此，这使得描述一组对于特定目的“足够好”的函数变得容易，并确保现实世界系统的行为是该集合的成员。

相比之下，“几乎完美”的脉冲函数不能用这种方式来描述。行为可能在没有发生任何事情的地方得到了很好的定义，但是行为定义最不明确的域部分也是所有有趣的事情都发生的域的部分。