Signaldarstellung/Gleichsignal - Grenzfall eines periodischen Signals: Unterschied zwischen den Versionen

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Ein '''Gleichsignal''' ist ein deterministisches Signal, dessen Augenblickswerte für alle Zeiten $t$ von $-\infty$ bis $+\infty$ konstant sind. Ein solches Signal ist der Grenzfall einer [[Signaldarstellung/Harmonische_Schwingung|harmonischen Schwingung]], wobei die Periodendauer $T_{0}$ einen unendlich großen Wert besitzt.}}
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Ein  $\text{Gleichsignal}$  ist ein deterministisches Signal, dessen Augenblickswerte für alle Zeiten  $t$  von  $-\infty$  bis  $+\infty$  konstant sind.  Ein solches Signal ist der Grenzfall einer  [[Signaldarstellung/Harmonische_Schwingung|harmonischen Schwingung]], wobei die Periodendauer  $T_{0}$  einen unendlich großen Wert besitzt.}}
  
  
 
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Entsprechend dieser Definition reicht ein Gleichsignal immer von $t = -\infty$ bis $t = +\infty$.  
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Entsprechend dieser Definition reicht ein Gleichsignal immer von  $t = -\infty$  bis  $t = +\infty$. 
Wird das Signal erst zum Zeitpunkt $t = 0$ eingeschaltet, so liegt kein Gleichsignal vor.
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Wird das Signal erst zum Zeitpunkt  $t = 0$  eingeschaltet, so liegt also kein Gleichsignal vor.
  
*Ein Gleichsignal kann niemals Träger von Information im nachrichtentechnischen Sinne sein, doch können Nachrichtensignale durchaus einen ''Gleichsignalanteil''  besitzen.  
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*Ein Gleichsignal kann niemals Träger von Information im nachrichtentechnischen Sinne sein, doch können Nachrichtensignale durchaus einen  „Gleichsignalanteil”  besitzen.  
 
*Alle im Folgenden für das Gleichsignal getroffenen Aussagen gelten in gleicher Weise auch für einen solchen Gleichsignalanteil.
 
*Alle im Folgenden für das Gleichsignal getroffenen Aussagen gelten in gleicher Weise auch für einen solchen Gleichsignalanteil.
 
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Für den '''Gleichsignalanteil''' $A_{0}$ eines beliebigen Signals $x(t)$ gilt:
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Für den&nbsp; $\text{Gleichsignalanteil}$&nbsp; $A_{0}$ eines beliebigen Signals&nbsp; $x(t)$&nbsp; gilt:
 
   
 
   
 
:$$A_0  =  \lim_{T_{\rm M}\to\infty}\,\frac{1}{T_{\rm M} }\cdot\int^{T_{\rm M}/2}_{-T_{\rm M}/2}x(t)\,{\rm d} t. $$
 
:$$A_0  =  \lim_{T_{\rm M}\to\infty}\,\frac{1}{T_{\rm M} }\cdot\int^{T_{\rm M}/2}_{-T_{\rm M}/2}x(t)\,{\rm d} t. $$
  
*Die Messdauer  $T_{\rm M}$ sollte stets möglichst groß  gewählt werden (im Grenzfall unendlich).   
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*Die Messdauer&nbsp; $T_{\rm M}$&nbsp; sollte stets möglichst groß  gewählt werden (im Grenzfall unendlich).   
*Die angegebene Gleichung gilt allerdings nur dann, wenn $T_{\rm M}$ symmetrisch um den Zeitpunkt $t=0$ liegt.}}
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*Die angegebene Gleichung gilt allerdings nur dann, wenn&nbsp; $T_{\rm M}$&nbsp; symmetrisch um den Zeitpunkt&nbsp; $t=0$&nbsp; liegt.}}
  
  
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Die Grafik zeigt ein stochastisches Signal $x(t)$.
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Die Grafik zeigt ein stochastisches Signal&nbsp; $x(t)$.
*Der Gleichsignalanteil $A_{0}$ ist hierbei $2\ \rm  V$.
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*Der Gleichsignalanteil&nbsp; $A_{0}$&nbsp; ist hierbei&nbsp; $2\ \rm  V$.
*Im Sinne der Statistik entspricht $A_{0}$ dem linearen Mittelwert.}}
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*Im Sinne der Statistik entspricht&nbsp; $A_{0}$&nbsp; dem linearen Mittelwert.}}
  
  
 
==Spektraldarstellung==
 
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Wir betrachten nun den Sachverhalt im Frequenzbereich. Aus der Zeitfunktion ist bereits ersichtlich, dass diese – spektral gesehen – nur eine einzige (physikalische) Frequenz beinhaltet, nämlich die Frequenz $f=0$.  
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Wir betrachten nun den Sachverhalt im Frequenzbereich.&nbsp; Aus der Zeitfunktion ist bereits ersichtlich, dass diese – spektral gesehen – nur eine einzige (physikalische) Frequenz beinhaltet, nämlich die Frequenz&nbsp; $f=0$.  
  
Dieses Ergebnis soll nun mathematisch hergeleitet werden.
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Dieses Ergebnis soll nun mathematisch hergeleitet werden.&nbsp;
Im Vorgriff auf das Kapitel [[Signaldarstellung/Fouriertransformation_und_-rücktransformation#Das_erste_Fourierintegral|Fouriertransformation]]  wird bereits hier der Zusammenhang zwischen dem Zeitsignal $x(t)$ und dem korrespondierenden Spektrum $X(f)$ angegeben:
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Im Vorgriff auf das Kapitel&nbsp; [[Signaldarstellung/Fouriertransformation_und_-rücktransformation#Das_erste_Fourierintegral|Fouriertransformation]]&nbsp; wird bereits hier der Zusammenhang zwischen dem Zeitsignal&nbsp; $x(t)$&nbsp; und dem korrespondierenden Spektrum&nbsp; $X(f)$&nbsp; angegeben:
  
 
:$$X(f)= \hspace{0.05cm}\int_{-\infty} ^{{+}\infty} x(t) \, \cdot \, { \rm e}^{-\rm j 2\pi \it ft} \,{\rm d}t.$$
 
:$$X(f)= \hspace{0.05cm}\int_{-\infty} ^{{+}\infty} x(t) \, \cdot \, { \rm e}^{-\rm j 2\pi \it ft} \,{\rm d}t.$$
  
Man bezeichnet die so berechnete Spektralfunktion $X(f)$ nach dem französischen Mathematiker [https://de.wikipedia.org/wiki/Joseph_Fourier Jean Baptiste Joseph Fourier] als die Fouriertransformierte von $x(t)$ und verwendet als Kurzbezeichnung für diesen Funktionalzusammenhang
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Man bezeichnet die so berechnete Spektralfunktion&nbsp; $X(f)$&nbsp; nach dem französischen Mathematiker&nbsp; [https://de.wikipedia.org/wiki/Joseph_Fourier Jean Baptiste Joseph Fourier]&nbsp; als die Fouriertransformierte von&nbsp; $x(t)$&nbsp; und verwendet als Kurzbezeichnung für diesen Funktionalzusammenhang
 
   
 
   
 
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Beschreibt $x(t)$ beispielsweise einen Spannungsverlauf, so hat $X(f)$ die Einheit „V/Hz“.
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Beschreibt&nbsp; $x(t)$&nbsp; beispielsweise einen Spannungsverlauf, so hat&nbsp; $X(f)$&nbsp; die Einheit „V/Hz“.
  
Wendet man diese Transformationsgleichung auf das Gleichsignal $x(t)=A_{0}$ an, so erhält man die Spektralfunktion
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Wendet man diese Transformationsgleichung auf das Gleichsignal&nbsp; $x(t)=A_{0}$&nbsp; an, so erhält man die Spektralfunktion
 
   
 
   
 
:$$X(f)= A_0 \cdot \int_{-\infty} ^{+\hspace{0.01cm}\infty}\rm e \it ^{-\rm {j 2\pi} \it ft} \,{\rm d}t.$$
 
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mit folgenden Eigenschaften:
 
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*Das Integral divergiert für $f=0$, das heißt, es liefert einen unendlich großen Wert (Integration über den konstanten Wert 1).  
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*Das Integral divergiert für&nbsp; $f=0$, das heißt, es liefert einen unendlich großen Wert&nbsp; $($Integration über den konstanten Wert&nbsp; $1)$.  
*Für eine Frequenz $f\ne 0$ ist das Integral dagegen Null; der dazugehörige Beweis ist allerdings nicht trivial (siehe nächste Seite).
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*Für eine Frequenz&nbsp; $f\ne 0$&nbsp; ist das Integral dagegen Null; der dazugehörige Beweis ist allerdings nicht trivial&nbsp; $($siehe nächste Seite$)$.
  
  
 
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Die gesuchte Spektralfunktion $X(f)$ wird kompakt durch folgende Gleichung ausgedrückt:
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Die gesuchte Spektralfunktion&nbsp; $X(f)$&nbsp; wird kompakt durch folgende Gleichung ausgedrückt:
 
   
 
   
 
:$$X(f) = A_0 \, \cdot \, \rm \delta(\it f).$$
 
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*Man bezeichnet $\delta(f)$ als '''Diracfunktion''', auch bekannt unter dem Namen „Distribution”.  
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*Man bezeichnet&nbsp; $\delta(f)$&nbsp; als&nbsp; $\text{Diracfunktion}$, auch bekannt unter dem Namen „Distribution”.  
*$\delta(f)$ ist eine mathematisch komplizierte Funktion; die Herleitung finden Sie auf der nächsten Seite.}}
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*$\delta(f)$&nbsp; ist eine mathematisch komplizierte Funktion;&nbsp; die Herleitung finden Sie auf der nächsten Seite.}}
  
  
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Die Grafik zeigt den Funktionalzusammenhang  
 
Die Grafik zeigt den Funktionalzusammenhang  
*zwischen einem Gleichsignal $x(t)=A_{0}$ und  
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*zwischen einem Gleichsignal&nbsp; $x(t)=A_{0}$&nbsp; und  
*der dazugehörigen Spektralfunktion $X(f)=A_{0} \cdot \delta(f)$.  
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*der dazugehörigen Spektralfunktion&nbsp; $X(f)=A_{0} \cdot \delta(f)$.  
  
  
Die Diracfunktion bei der Frequenz $f=0$ ist durch einen Pfeil dargestellt, der mit dem Gewicht $A_{0}$ versehen ist.}}
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Die Diracfunktion bei der Frequenz&nbsp; $f=0$&nbsp; ist durch einen Pfeil dargestellt, der mit dem Gewicht&nbsp; $A_{0}$&nbsp; versehen ist.}}
  
  
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Die für die funktionale Beschreibung von nachrichtentechnischen Systemen äußerst wichtige '''Diracfunktion''' weist folgende Eigenschaften auf:
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Die für die funktionale Beschreibung von nachrichtentechnischen Systemen äußerst wichtige&nbsp; $\text{Diracfunktion}$&nbsp; weist folgende Eigenschaften auf:
*Die Diracfunktion ist unendlich schmal, das heißt, es ist $\delta(f)=0$ für $f \neq 0$.
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*Die Diracfunktion ist unendlich schmal, das heißt, es ist&nbsp; $\delta(f)=0$&nbsp; für&nbsp; $f \neq 0$.
*Die Diracfunktion $\delta(f)$ ist bei der Frequenz $f = 0$ unendlich hoch.
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*Die Diracfunktion&nbsp; $\delta(f)$&nbsp; ist bei der Frequenz&nbsp; $f = 0$&nbsp; unendlich hoch.
*Die Impulsfläche der Diracfunktion ergibt einen endlichen Wert, nämlich $1$:  
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*Die Impulsfläche der Diracfunktion ergibt einen endlichen Wert, nämlich&nbsp; $1$:  
 
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*Aus dieser letzten Eigenschaft folgt, dass $\delta(f)$ die Einheit ${\rm Hz}^{-1} = {\rm s}$ besitzt.}}
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*Aus dieser letzten Eigenschaft folgt, dass&nbsp; $\delta(f)$&nbsp; die Einheit&nbsp; ${\rm Hz}^{-1} = {\rm s}$&nbsp; besitzt.}}
  
  
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Zur mathematischen Herleitung obiger Eigenschaften gehen wir von einem dimensionslosen Gleichsignal aus. Um die Konvergenz des Fourierintegrals zu erzwingen, wird das nicht energiebegrenzte Signal $x(t)$ mit einer beidseitig abfallenden Exponentialfunktion multipliziert. Die Grafik zeigt das Signal $x(t)=1$ und das energiebegrenzte Signal
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Zur mathematischen Herleitung obiger Eigenschaften gehen wir von einem dimensionslosen Gleichsignal aus.  
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*Um die Konvergenz des Fourierintegrals zu erzwingen, wird das nicht energiebegrenzte Signal&nbsp; $x(t)$&nbsp; mit einer beidseitig abfallenden Exponentialfunktion multipliziert.&nbsp; Die Grafik zeigt das Signal&nbsp; $x(t)=1$&nbsp; und das energiebegrenzte Signal
  
 
:$$x_{\varepsilon} (t) = \rm e^{\it -\varepsilon \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm} \vert \hspace{0.01cm} t \hspace{0.01cm}\vert}{.}$$
 
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Hierbei gelte $\varepsilon > 0$. Im Grenzübergang $\varepsilon \to 0$ geht $x_{\varepsilon}(t)$ in $x(t)=1$ über.
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:Hierbei gelte&nbsp; $\varepsilon > 0$.&nbsp; Im Grenzübergang&nbsp; $\varepsilon \to 0$&nbsp; geht&nbsp; $x_{\varepsilon}(t)$&nbsp; in&nbsp; $x(t)=1$&nbsp; über.
  
Zur Spektraldarstellung kommt man durch Anwendung des vorne angegebenen Fourierintegrals:
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*Zur Spektraldarstellung kommt man durch Anwendung des vorne angegebenen Fourierintegrals:
 
   
 
   
 
:$$X_\varepsilon (f)=\int_{-\infty}^{0} {\rm e}^{\varepsilon{t} }\, {\cdot}\, {\rm e}^{-\rm j 2\pi \it ft} \,{\rm d}t \hspace{0.2cm}+ \hspace{0.2cm} \int_{0}^{+\infty} {\rm e}^{-\varepsilon t} \,{\cdot}\, { \rm e}^{-\rm j 2\pi \it ft} \,{\rm d}t.$$
 
:$$X_\varepsilon (f)=\int_{-\infty}^{0} {\rm e}^{\varepsilon{t} }\, {\cdot}\, {\rm e}^{-\rm j 2\pi \it ft} \,{\rm d}t \hspace{0.2cm}+ \hspace{0.2cm} \int_{0}^{+\infty} {\rm e}^{-\varepsilon t} \,{\cdot}\, { \rm e}^{-\rm j 2\pi \it ft} \,{\rm d}t.$$
  
Nach Integration und Zusammenfassen beider Anteile erhalten wir die rein reelle Spektralfunktion des energiebegrenzten Signals $x_{\varepsilon}(t)$:
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*Nach Integration und Zusammenfassen beider Anteile erhalten wir die rein reelle Spektralfunktion des energiebegrenzten Signals&nbsp; $x_{\varepsilon}(t)$:
 
   
 
   
 
:$$X_\varepsilon (f)=\frac{1}{\varepsilon -\rm  j \cdot 2\pi \it f} + \frac{1}{\varepsilon+\rm j \cdot 2\pi \it  f} = \frac{2\varepsilon}{\varepsilon^2 + (\rm 2\pi {\it f}\hspace{0.05cm} ) \rm ^2} \, .$$
 
:$$X_\varepsilon (f)=\frac{1}{\varepsilon -\rm  j \cdot 2\pi \it f} + \frac{1}{\varepsilon+\rm j \cdot 2\pi \it  f} = \frac{2\varepsilon}{\varepsilon^2 + (\rm 2\pi {\it f}\hspace{0.05cm} ) \rm ^2} \, .$$
  
Die Fläche unter der $X_\varepsilon (f)$&ndash;Kurve ist unabhängig vom Parameter $\varepsilon$ gleich $1$. Je kleiner ε gewählt wird, um so schmaler und höher wird die Funktion, wie das Lernvideo [[Herleitung_und_Visualisierung_der_Diracfunktion_(Lernvideo)|Herleitung und Visualisierung der Diracfunktion]] zeigt.
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*Die Fläche unter der&nbsp; $X_\varepsilon (f)$&ndash;Kurve ist unabhängig vom Parameter&nbsp; $\varepsilon$&nbsp; gleich&nbsp; $1$.&nbsp; Je kleiner&nbsp; $ε$&nbsp; gewählt wird, um so schmaler und höher wird die Funktion, wie das Lernvideo&nbsp; [[Herleitung_und_Visualisierung_der_Diracfunktion_(Lernvideo)|Herleitung und Visualisierung der Diracfunktion]]&nbsp; zeigt.
  
Der Grenzübergang für $\varepsilon \to 0$ liefert die Diracfunktion mit dem Gewicht $1$:
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*Der Grenzübergang für&nbsp; $\varepsilon \to 0$&nbsp; liefert die Diracfunktion mit dem Gewicht&nbsp; $1$:
  
 
:$$\lim_{\varepsilon \hspace{0.05cm} \to \hspace{0.05cm} 0}X_\varepsilon (f)= \delta(f).$$}}
 
:$$\lim_{\varepsilon \hspace{0.05cm} \to \hspace{0.05cm} 0}X_\varepsilon (f)= \delta(f).$$}}

Aktuelle Version vom 12. April 2021, 14:27 Uhr


Zeitsignaldarstellung


$\text{Definition:}$  Ein  $\text{Gleichsignal}$  ist ein deterministisches Signal, dessen Augenblickswerte für alle Zeiten  $t$  von  $-\infty$  bis  $+\infty$  konstant sind.  Ein solches Signal ist der Grenzfall einer  harmonischen Schwingung, wobei die Periodendauer  $T_{0}$  einen unendlich großen Wert besitzt.


Gleichsignal im Zeitbereich

Entsprechend dieser Definition reicht ein Gleichsignal immer von  $t = -\infty$  bis  $t = +\infty$.  Wird das Signal erst zum Zeitpunkt  $t = 0$  eingeschaltet, so liegt also kein Gleichsignal vor.

  • Ein Gleichsignal kann niemals Träger von Information im nachrichtentechnischen Sinne sein, doch können Nachrichtensignale durchaus einen  „Gleichsignalanteil”  besitzen.
  • Alle im Folgenden für das Gleichsignal getroffenen Aussagen gelten in gleicher Weise auch für einen solchen Gleichsignalanteil.


$\text{Definition:}$  Für den  $\text{Gleichsignalanteil}$  $A_{0}$ eines beliebigen Signals  $x(t)$  gilt:

$$A_0 = \lim_{T_{\rm M}\to\infty}\,\frac{1}{T_{\rm M} }\cdot\int^{T_{\rm M}/2}_{-T_{\rm M}/2}x(t)\,{\rm d} t. $$
  • Die Messdauer  $T_{\rm M}$  sollte stets möglichst groß gewählt werden (im Grenzfall unendlich).
  • Die angegebene Gleichung gilt allerdings nur dann, wenn  $T_{\rm M}$  symmetrisch um den Zeitpunkt  $t=0$  liegt.


Zufallssignal mit Gleichanteil

$\text{Beispiel 1:}$  Die Grafik zeigt ein stochastisches Signal  $x(t)$.

  • Der Gleichsignalanteil  $A_{0}$  ist hierbei  $2\ \rm V$.
  • Im Sinne der Statistik entspricht  $A_{0}$  dem linearen Mittelwert.


Spektraldarstellung


Wir betrachten nun den Sachverhalt im Frequenzbereich.  Aus der Zeitfunktion ist bereits ersichtlich, dass diese – spektral gesehen – nur eine einzige (physikalische) Frequenz beinhaltet, nämlich die Frequenz  $f=0$.

Dieses Ergebnis soll nun mathematisch hergeleitet werden.  Im Vorgriff auf das Kapitel  Fouriertransformation  wird bereits hier der Zusammenhang zwischen dem Zeitsignal  $x(t)$  und dem korrespondierenden Spektrum  $X(f)$  angegeben:

$$X(f)= \hspace{0.05cm}\int_{-\infty} ^{{+}\infty} x(t) \, \cdot \, { \rm e}^{-\rm j 2\pi \it ft} \,{\rm d}t.$$

Man bezeichnet die so berechnete Spektralfunktion  $X(f)$  nach dem französischen Mathematiker  Jean Baptiste Joseph Fourier  als die Fouriertransformierte von  $x(t)$  und verwendet als Kurzbezeichnung für diesen Funktionalzusammenhang

$$X(f)\ \bullet\!\!-\!\!\!-\!\!\circ\,\ x(t).$$

Beschreibt  $x(t)$  beispielsweise einen Spannungsverlauf, so hat  $X(f)$  die Einheit „V/Hz“.

Wendet man diese Transformationsgleichung auf das Gleichsignal  $x(t)=A_{0}$  an, so erhält man die Spektralfunktion

$$X(f)= A_0 \cdot \int_{-\infty} ^{+\hspace{0.01cm}\infty}\rm e \it ^{-\rm {j 2\pi} \it ft} \,{\rm d}t.$$

mit folgenden Eigenschaften:

  • Das Integral divergiert für  $f=0$, das heißt, es liefert einen unendlich großen Wert  $($Integration über den konstanten Wert  $1)$.
  • Für eine Frequenz  $f\ne 0$  ist das Integral dagegen Null; der dazugehörige Beweis ist allerdings nicht trivial  $($siehe nächste Seite$)$.


$\text{Definition:}$  Die gesuchte Spektralfunktion  $X(f)$  wird kompakt durch folgende Gleichung ausgedrückt:

$$X(f) = A_0 \, \cdot \, \rm \delta(\it f).$$
  • Man bezeichnet  $\delta(f)$  als  $\text{Diracfunktion}$, auch bekannt unter dem Namen „Distribution”.
  • $\delta(f)$  ist eine mathematisch komplizierte Funktion;  die Herleitung finden Sie auf der nächsten Seite.


Gleichsignal und dessen Spektralfunktion

$\text{Beispiel 2:}$  Die Grafik zeigt den Funktionalzusammenhang

  • zwischen einem Gleichsignal  $x(t)=A_{0}$  und
  • der dazugehörigen Spektralfunktion  $X(f)=A_{0} \cdot \delta(f)$.


Die Diracfunktion bei der Frequenz  $f=0$  ist durch einen Pfeil dargestellt, der mit dem Gewicht  $A_{0}$  versehen ist.


Diracfunktion im Frequenzbereich


$\text{Definition:}$  Die für die funktionale Beschreibung von nachrichtentechnischen Systemen äußerst wichtige  $\text{Diracfunktion}$  weist folgende Eigenschaften auf:

  • Die Diracfunktion ist unendlich schmal, das heißt, es ist  $\delta(f)=0$  für  $f \neq 0$.
  • Die Diracfunktion  $\delta(f)$  ist bei der Frequenz  $f = 0$  unendlich hoch.
  • Die Impulsfläche der Diracfunktion ergibt einen endlichen Wert, nämlich  $1$:
$$\int_\limits{-\infty} ^{+\infty} \delta( f)\,{\rm d}f =1.$$
  • Aus dieser letzten Eigenschaft folgt, dass  $\delta(f)$  die Einheit  ${\rm Hz}^{-1} = {\rm s}$  besitzt.


Zur Herleitung der Diracfunktion

$\text{Beweis:}$  Zur mathematischen Herleitung obiger Eigenschaften gehen wir von einem dimensionslosen Gleichsignal aus.

  • Um die Konvergenz des Fourierintegrals zu erzwingen, wird das nicht energiebegrenzte Signal  $x(t)$  mit einer beidseitig abfallenden Exponentialfunktion multipliziert.  Die Grafik zeigt das Signal  $x(t)=1$  und das energiebegrenzte Signal
$$x_{\varepsilon} (t) = \rm e^{\it -\varepsilon \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm} \vert \hspace{0.01cm} t \hspace{0.01cm}\vert}{.}$$
Hierbei gelte  $\varepsilon > 0$.  Im Grenzübergang  $\varepsilon \to 0$  geht  $x_{\varepsilon}(t)$  in  $x(t)=1$  über.
  • Zur Spektraldarstellung kommt man durch Anwendung des vorne angegebenen Fourierintegrals:
$$X_\varepsilon (f)=\int_{-\infty}^{0} {\rm e}^{\varepsilon{t} }\, {\cdot}\, {\rm e}^{-\rm j 2\pi \it ft} \,{\rm d}t \hspace{0.2cm}+ \hspace{0.2cm} \int_{0}^{+\infty} {\rm e}^{-\varepsilon t} \,{\cdot}\, { \rm e}^{-\rm j 2\pi \it ft} \,{\rm d}t.$$
  • Nach Integration und Zusammenfassen beider Anteile erhalten wir die rein reelle Spektralfunktion des energiebegrenzten Signals  $x_{\varepsilon}(t)$:
$$X_\varepsilon (f)=\frac{1}{\varepsilon -\rm j \cdot 2\pi \it f} + \frac{1}{\varepsilon+\rm j \cdot 2\pi \it f} = \frac{2\varepsilon}{\varepsilon^2 + (\rm 2\pi {\it f}\hspace{0.05cm} ) \rm ^2} \, .$$
  • Die Fläche unter der  $X_\varepsilon (f)$–Kurve ist unabhängig vom Parameter  $\varepsilon$  gleich  $1$.  Je kleiner  $ε$  gewählt wird, um so schmaler und höher wird die Funktion, wie das Lernvideo  Herleitung und Visualisierung der Diracfunktion  zeigt.
  • Der Grenzübergang für  $\varepsilon \to 0$  liefert die Diracfunktion mit dem Gewicht  $1$:
$$\lim_{\varepsilon \hspace{0.05cm} \to \hspace{0.05cm} 0}X_\varepsilon (f)= \delta(f).$$


Aufgaben zum Kapitel


Aufgabe 2.2: Gleichsignalanteile

Aufgabe 2.2Z: Nichtlinearitäten