Aufgaben:Aufgabe 5.2: Fehlerkorrelationsfunktion: Unterschied zwischen den Versionen

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Zur Charakterisierung von digitalen Kanalmodellen verwendet man unter Anderem
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Zur Charakterisierung von digitalen Kanalmodellen verwendet man unter anderem
 
* die Fehlerkorrelationsfunktion (FKF)
 
* die Fehlerkorrelationsfunktion (FKF)
:$$\varphi_{e}(k) = {\rm E}[e_{\nu} \cdot e_{\nu +
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:$$\varphi_{e}(k) = {\rm E}\big[e_{\nu} \cdot e_{\nu +
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* die Fehlerabstandswahrscheinlichkeiten
 
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Hierbei bezeichnen
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* $〈e_{\rm \nu}〉$ die Fehlerfolge mit $e_{\rm \nu} ∈ \{0, 1\}$, und
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* $〈e_{\rm \nu}〉$  ist die Fehlerfolge mit  $e_{\rm \nu} ∈ \{0, 1\}$.
* $a$ den Fehlerabstand.
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* $a$  gibt den Fehlerabstand an.
  
  
Zwei direkt aufeinanderfolgende Bitfehler werden somit durch den Fehlerabstand $a = 1$ gekennzeichnet.
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Zwei direkt aufeinanderfolgende Bitfehler werden somit durch den Fehlerabstand  $a = 1$  gekennzeichnet.
  
Die Tabelle zeigt beispielhafte Werte der Fehlerabstandswahrscheinlichkeiten ${\rm Pr}(a = k)$ sowie der Fehlerkorrelationsfunktion $\varphi_e(k)$. Einige Angaben fehlen in der Tabelle. Diese Werte sollen aus den gegebenen Werten berechnet werden.
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Die Tabelle zeigt beispielhafte Werte der Fehlerabstandswahrscheinlichkeiten  ${\rm Pr}(a = k)$  sowie der Fehlerkorrelationsfunktion  $\varphi_e(k)$.  
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*Einige Angaben fehlen in der Tabelle.  
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*Diese Werte sollen aus den gegebenen Werten berechnet werden.
  
''Hinweise:''
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* Die Aufgabe behandel den Lehrstoff des Kapitels [[Digitalsignal%C3%BCbertragung/Beschreibungsgr%C3%B6%C3%9Fen_digitaler_Kanalmodelle| Beschreibungsgrößen digitaler Kanalmodelle]].
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* Die Aufgabe behandelt den Lehrstoff des Kapitels  [[Digitalsignal%C3%BCbertragung/Beschreibungsgr%C3%B6%C3%9Fen_digitaler_Kanalmodelle| Beschreibungsgrößen digitaler Kanalmodelle]].
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===Fragebogen===
 
===Fragebogen===
 
<quiz display=simple>
 
<quiz display=simple>
{Multiple-Choice
+
{Welcher Wert ergibt sich für die mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit?
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+
|type="{}"}
+ correct
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 +
{Welcher Wert ergibt sich für den mittleren Fehlerabstand?
 +
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 +
 
 +
{Berechnen Sie den Wert der Fehlerkorrelationsfunktion (FKF) für&nbsp; $k = 1$.
 +
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 +
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{Input-Box Frage
+
{Welche Näherung gilt für die Wahrscheinlichkeit des Fehlerabstands&nbsp; $a = 2$?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
$xyz \ = \ ${ 5.4 3% } $ab$
+
${\rm Pr}(a = 2) \ = \ ${ 0.1715 3% }  
 
</quiz>
 
</quiz>
  
 
===Musterlösung===
 
===Musterlösung===
 
{{ML-Kopf}}
 
{{ML-Kopf}}
'''(1)'''&nbsp;  
+
'''(1)'''&nbsp; Die mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit ist gleich dem FKF&ndash;Wert für $k = 0$. Wegen $e_{\nu} &#8712; \{0, 1\}$ gilt nämlich:
'''(2)'''&nbsp;  
+
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'''(3)'''&nbsp;  
+
p_{\rm M} \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm}p_{\rm M}\hspace{0.15cm}\underline { = 0.1}
'''(4)'''&nbsp;  
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\hspace{0.05cm}.$$
'''(5)'''&nbsp;  
+
 
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'''(2)'''&nbsp; Der mittlere Fehlerabstand ist gleich dem Kehrwert der mittleren Fehlerwahrscheinlichkeit. Das heißt:
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:$${\rm E}\big[a\big] = 1/p_{\rm M} \ \underline {= 10}.$$
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'''(3)'''&nbsp; Nach der Definitionsgleichung und dem [[Stochastische_Signaltheorie/Statistische_Abh%C3%A4ngigkeit_und_Unabh%C3%A4ngigkeit#Bedingte_Wahrscheinlichkeit| Satz von Bayes]] erhält man folgendes Ergebnis:
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:$$\varphi_{e}(k = 1) \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} {\rm
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 +
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 +
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\hspace{0.05cm}.$$
 +
 
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*Die erste Wahrscheinlichkeit ist gleich ${\rm Pr}(a = 1)$ und die zweite Wahrscheinlichkeit ist gleich $p_{\rm M}$:
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:$$\varphi_{e}(k = 1) = 0.3091 \cdot 0.1\hspace{0.15cm}\underline { = 0.0309}
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\hspace{0.05cm}.$$
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'''(4)'''&nbsp; Der FKF&ndash;Wert $\varphi_e(k = 2)$ kann (näherungsweise) folgendermaßen interpretiert werden:
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:$$\varphi_{e}(k = 2) ={\rm Pr}(e_{\nu + 2}=1
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\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} e_{\nu} = 1) \cdot p_{\rm M} \hspace{0.3cm}
 +
\Rightarrow \hspace{0.3cm}{\rm Pr}(e_{\nu + 2}=1
 +
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 +
= 2)}{p_{\rm M}} = \frac{0.0267}{0.1} = 0.267\hspace{0.05cm}.$$
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Diese Wahrscheinlichkeit setzt sich zusammen aus &nbsp;&bdquo;Zum Zeitpunkt $\nu+1$ tritt ein Fehler auf&rdquo;&nbsp; sowie &nbsp;&bdquo;Zum Zeitpunkt $\nu+1$ gibt es keinen Fehler&rdquo;:
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:$${\rm Pr}(e_{\nu + 2}=1 \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} e_{\nu} =
 +
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 +
\Rightarrow \hspace{0.3cm}{\rm Pr}( a =2)= 0.267 - 0.3091^2 \hspace{0.15cm}\underline {= 0.1715}\hspace{0.05cm}.$$
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Bei der Rechnung wurde davon ausgegangen, dass die einzelnen Fehlerabstände statistisch voneinander unabhängig sind.
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*Diese Annahme gilt allerdings nur für eine besondere Klasse von Kanalmodellen, die man als &bdquo;erneuernd&rdquo; bezeichnet.
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*Das hier betrachtete Bündelfehlermodell erfüllt diese Bedingung nicht.
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*Die tatsächliche Wahrscheinlichkeit&nbsp; ${\rm Pr}(a = 2) = 0.1675$&nbsp; weicht deshalb vom hier berechneten Wert&nbsp; $(0.1715)$&nbsp; geringfügig ab.
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[[Category:Aufgaben zu Digitalsignalübertragung|^5.1 Zu den Digitalen Kanalmodellen^]]
 
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Aktuelle Version vom 25. März 2019, 12:33 Uhr

Wahrscheinlichkeiten der Fehlerabstände und FKF

Zur Charakterisierung von digitalen Kanalmodellen verwendet man unter anderem

  • die Fehlerkorrelationsfunktion (FKF)
$$\varphi_{e}(k) = {\rm E}\big[e_{\nu} \cdot e_{\nu + k}\big]\hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm} k \ge 0\hspace{0.05cm},$$
  • die Fehlerabstandswahrscheinlichkeiten
$${\rm Pr}( a =k) \hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm} k \ge 1\hspace{0.05cm}.$$

Hierbei bezeichnen:

  • $〈e_{\rm \nu}〉$  ist die Fehlerfolge mit  $e_{\rm \nu} ∈ \{0, 1\}$.
  • $a$  gibt den Fehlerabstand an.


Zwei direkt aufeinanderfolgende Bitfehler werden somit durch den Fehlerabstand  $a = 1$  gekennzeichnet.

Die Tabelle zeigt beispielhafte Werte der Fehlerabstandswahrscheinlichkeiten  ${\rm Pr}(a = k)$  sowie der Fehlerkorrelationsfunktion  $\varphi_e(k)$.

  • Einige Angaben fehlen in der Tabelle.
  • Diese Werte sollen aus den gegebenen Werten berechnet werden.




Hinweis:


Fragebogen

1

Welcher Wert ergibt sich für die mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit?

$p_{\rm M} \ = \ $

2

Welcher Wert ergibt sich für den mittleren Fehlerabstand?

${\rm E}\big[a\big] \ = \ $

3

Berechnen Sie den Wert der Fehlerkorrelationsfunktion (FKF) für  $k = 1$.

$\varphi_e(k = 1) \ = \ $

4

Welche Näherung gilt für die Wahrscheinlichkeit des Fehlerabstands  $a = 2$?

${\rm Pr}(a = 2) \ = \ $


Musterlösung

(1)  Die mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit ist gleich dem FKF–Wert für $k = 0$. Wegen $e_{\nu} ∈ \{0, 1\}$ gilt nämlich:

$$\varphi_{e}(k = 0) = {\rm E}[e_{\nu}^2 ]= {\rm E}[e_{\nu} ]= p_{\rm M} \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm}p_{\rm M}\hspace{0.15cm}\underline { = 0.1} \hspace{0.05cm}.$$


(2)  Der mittlere Fehlerabstand ist gleich dem Kehrwert der mittleren Fehlerwahrscheinlichkeit. Das heißt:

$${\rm E}\big[a\big] = 1/p_{\rm M} \ \underline {= 10}.$$


(3)  Nach der Definitionsgleichung und dem Satz von Bayes erhält man folgendes Ergebnis:

$$\varphi_{e}(k = 1) \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} {\rm E}[e_{\nu} \cdot e_{\nu + 1}] = {\rm E}[(e_{\nu} = 1) \cdot (e_{\nu + 1}=1)]={\rm Pr}(e_{\nu + 1}=1 \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} e_{\nu} = 1) \cdot {\rm Pr}(e_{\nu} = 1) \hspace{0.05cm}.$$
  • Die erste Wahrscheinlichkeit ist gleich ${\rm Pr}(a = 1)$ und die zweite Wahrscheinlichkeit ist gleich $p_{\rm M}$:
$$\varphi_{e}(k = 1) = 0.3091 \cdot 0.1\hspace{0.15cm}\underline { = 0.0309} \hspace{0.05cm}.$$


(4)  Der FKF–Wert $\varphi_e(k = 2)$ kann (näherungsweise) folgendermaßen interpretiert werden:

$$\varphi_{e}(k = 2) ={\rm Pr}(e_{\nu + 2}=1 \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} e_{\nu} = 1) \cdot p_{\rm M} \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm}{\rm Pr}(e_{\nu + 2}=1 \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} e_{\nu} = 1) = \frac{\varphi_{e}(k = 2)}{p_{\rm M}} = \frac{0.0267}{0.1} = 0.267\hspace{0.05cm}.$$

Diese Wahrscheinlichkeit setzt sich zusammen aus  „Zum Zeitpunkt $\nu+1$ tritt ein Fehler auf”  sowie  „Zum Zeitpunkt $\nu+1$ gibt es keinen Fehler”:

$${\rm Pr}(e_{\nu + 2}=1 \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} e_{\nu} = 1) = {\rm Pr}( a =1) \cdot {\rm Pr}( a =1) + {\rm Pr}( a =2)\hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm}{\rm Pr}( a =2)= 0.267 - 0.3091^2 \hspace{0.15cm}\underline {= 0.1715}\hspace{0.05cm}.$$

Bei der Rechnung wurde davon ausgegangen, dass die einzelnen Fehlerabstände statistisch voneinander unabhängig sind.

  • Diese Annahme gilt allerdings nur für eine besondere Klasse von Kanalmodellen, die man als „erneuernd” bezeichnet.
  • Das hier betrachtete Bündelfehlermodell erfüllt diese Bedingung nicht.
  • Die tatsächliche Wahrscheinlichkeit  ${\rm Pr}(a = 2) = 0.1675$  weicht deshalb vom hier berechneten Wert  $(0.1715)$  geringfügig ab.