Aufgaben:Aufgabe 5.1: Gaußsche AKF und Gaußtiefpass: Unterschied zwischen den Versionen

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[[Datei:P_ID487__Sto_A_5_1.png|right|Gaußsche AKF am Eingang und Ausgang]]
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[[Datei:P_ID487__Sto_A_5_1.png|right|frame|Gaußsche AKF am Eingang und Ausgang des Filters]]
Am Eingang eines Tiefpassfilters mit dem Frequenzgang $H(f)$ liegt ein gaußverteiltes mittelwertfreies Rauschsignal $x(t)$ mit folgender Autokorrelationsfunktion (AKF) an:
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Am Eingang eines Tiefpassfilters mit dem Frequenzgang  $H(f)$  liegt ein gaußverteiltes mittelwertfreies Rauschsignal  $x(t)$  mit folgender Autokorrelationsfunktion  $\rm (AKF)$  an:
:$${\it \varphi_{x}(\tau)} = \sigma_x^2 \cdot {\rm e}^{- \pi (\tau
+
:$${\it \varphi}_{x}(\tau) = \sigma_x^2 \cdot {\rm e}^{- \pi (\tau
 
/{\rm \nabla} \tau_x)^2}.$$
 
/{\rm \nabla} \tau_x)^2}.$$
  
Diese AKF ist in der nebenstehenden Grafik oben dargestellt.
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Diese AKF ist in nebenstehender Grafik oben dargestellt.
  
Das Filter sei gaußförmig mit der Gleichsignalverstärkung $H_0$ und der äquivalenten Bandbreite $\Delta f$. Für den Frequenzgang kann somit geschrieben werden:
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Das Filter sei gaußförmig mit der Gleichsignalverstärkung  $H_0$  und der äquivalenten Bandbreite  $\Delta f$.  Für den Frequenzgang kann somit geschrieben werden:
 
:$$H(f) = H_{\rm 0} \cdot{\rm e}^{-  \pi (f/ {\rm \Delta} f)^2}.$$
 
:$$H(f) = H_{\rm 0} \cdot{\rm e}^{-  \pi (f/ {\rm \Delta} f)^2}.$$
  
Im Verlaufe dieser Aufgabe sollen die beiden Filterparameter $H_0$ und $\Delta f$ so dimensioniert werden, dass das Ausgangssignal $y(t)$ eine AKF entsprechend der unteren Skizze aufweist.  
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Im Verlaufe dieser Aufgabe sollen die beiden Filterparameter  $H_0$  und  $\Delta f$  so dimensioniert werden,  dass das Ausgangssignal  $y(t)$  eine AKF entsprechend der unteren Skizze aufweist.  
  
  
''Hinweise:''
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*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Stochastische_Systemtheorie|Stochastische Systemtheorie]].
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*Bezug genommen wird auch auf das  Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Autokorrelationsfunktion_(AKF)|ZAutokorrelationsfunktion]].
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*Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
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Hinweise:  
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*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel  [[Stochastische_Signaltheorie/Stochastische_Systemtheorie|Stochastische Systemtheorie]].
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*Bezug genommen wird auch auf das  Kapitel  [[Stochastische_Signaltheorie/Autokorrelationsfunktion_(AKF)|Autokorrelationsfunktion]].
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*Berücksichtigen Sie die folgende Fourierkorrespondenz:
 
*Berücksichtigen Sie die folgende Fourierkorrespondenz:
:$${\rm e}^{-  \pi (f/{\rm \Delta} f)^2}
+
:$${\rm e}^{-  \pi (f/{\rm \Delta} f)^2} \hspace{0.15cm}
 
\bullet\!\!-\!\!\!-\!\!\!\hspace{0.03cm}\circ \hspace{0.15cm}{\rm \Delta} f \cdot
 
\bullet\!\!-\!\!\!-\!\!\!\hspace{0.03cm}\circ \hspace{0.15cm}{\rm \Delta} f \cdot
 
{\rm e}^{- \pi ({\rm \Delta} f \hspace{0.03cm} \cdot \hspace{0.03cm} t)^2}.$$
 
{\rm e}^{- \pi ({\rm \Delta} f \hspace{0.03cm} \cdot \hspace{0.03cm} t)^2}.$$
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{Wie groß ist der Effektivwert des Filtereingangssignals?
 
{Wie groß ist der Effektivwert des Filtereingangssignals?
 
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$\sigma_x$ = { 0.2 3% } V
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$\sigma_x \ = \ $ { 0.2 3% } $\ \rm V$
  
  
{Bestimmen Sie aus der skizzierten AKF auch die äquivalente AKF-Dauer des Signals <i>x</i>(<i>t</i>). Wie kann diese allgemein ermittelt werden?
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{Bestimmen Sie aus der skizzierten AKF auch die äquivalente AKF-Dauer&nbsp; $\nabla\tau_x$&nbsp; des Signals&nbsp; $x(t)$.&nbsp; Wie kann diese allgemein ermittelt werden?
 
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$\nabla\tau_x$ = { 1 3% } $\mu s$
+
$\nabla\tau_x \ =  \ $ { 1 3% } $\ &micro; \rm s$
  
  
{Wie lautet das Leistungsdichtespektrum <i>&Phi;<sub>x</sub></i>(<i>f</i>) des Eingangsignals? Wie groß ist der LDS-Wert bei <i>f</i> = 0?
+
{Wie lautet das Leistungsdichtespektrum&nbsp; ${\it Φ}_x(f)$ des Eingangsignals?&nbsp; Wie groß ist der LDS-Wert bei $f= 0$?
 
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$\phi_x(f = 0)$ = { 4 3% } $\cdot 10^{-8}\ V^2/Hz$
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${\it Φ}_x(f=0) \ =  \ $ { 40 3% } $\ \cdot 10^{-9}\ \rm V^2/Hz$
  
  
{Berechnen Sie das LDS <i>&#934;<sub>y</sub></i>(<i>f</i>) am Filterausgang allgemein als Funktion von  <i>&#963;<sub>x</sub></i>, &#8711;<i>&#964;<sub>x</sub></i>, <i>H</i><sub>0</sub> und &#916;<i>f</i>. Welche der folgenden Aussagen sind zutreffend?
+
{Berechnen Sie das Leistungsdichtespektrum&nbsp; ${\it Φ}_y(f)$&nbsp; am Filterausgang allgemein als Funktion von&nbsp; $\sigma_x$,&nbsp; $\nabla \tau_x$,&nbsp; $H_0$&nbsp; und&nbsp; $\Delta f$.&nbsp; Welche Aussagen treffen zu?
 
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+ Das LDS <i>&Phi;<sub>y</sub></i>(<i>f</i>) ist ebenfalls gaußförmig.
+
+ Das LDS&nbsp; ${\it Φ}_y(f)$&nbsp; ist ebenfalls gaußförmig.
- Je kleiner &Delta;<i>f</i> ist, um so breiter ist <i>&Phi;<sub>y</sub></i>(<i>f</i>).
+
- Je kleiner&nbsp; $\Delta f$&nbsp; ist,&nbsp; um so breiter ist&nbsp; ${\it Φ}_y(f)$.
+ <i>H</i><sub>0</sub> beeinflusst nur die Höhe, aber nicht die Breite von <i>&Phi;<sub>y</sub></i>(<i>f</i>).
+
+ $H_0$&nbsp; beeinflusst nur die Höhe,&nbsp; aber nicht die Breite von&nbsp; ${\it Φ}_y(f)$.
  
  
{Wie groß muss die äquivalente Filterbandbreite &Delta;<i>f</i> gewählt werden, damit für die äquivalente AKF-Dauer &#8711;<i>&tau;<sub>y</sub></i> = 3 &mu;s gilt?
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{Wie groß muss die äquivalente Filterbandbreite&nbsp; $\Delta f$&nbsp; gewählt werden, damit für die äquivalente AKF-Dauer&nbsp; $\nabla \tau_y = 3 \ \rm  &micro; s$&nbsp; gilt?
 
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$\Delta f$ = { 0.5 3% } $MHz$
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$\Delta f \ =  \ $ { 0.5 3% } $\ \rm MHz$
  
  
{Wie groß muss man den Gleichsignalübertragungsfaktor <i>H</i><sub>0</sub> wählen, damit die Bedingung <i>&sigma;<sub>y</sub></i> = <i>&sigma;<sub>x</sub></i> erfüllt wird?
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{Wie groß muss man den Gleichsignalübertragungsfaktor&nbsp; $H_0$&nbsp; wählen,&nbsp; damit die Bedingung&nbsp; $\sigma_y = \sigma_x$&nbsp; erfüllt wird?
 
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$H_0$ = { 1.732 3% }
+
$H_0 \ =  \ $ { 1.732 3% }
  
  
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===Musterlösung===
 
===Musterlösung===
 
{{ML-Kopf}}
 
{{ML-Kopf}}
:<b>1.</b>&nbsp;&nbsp;Die Varianz <i>&#963;<sub>x</sub></i><sup>2</sup> ist gleich dem AKF-Wert bei <i>&#964;</i> = 0, also 0.04 V<sup>2</sup>. Daraus folgt <i>&#963;<sub>x</sub></i> <u>= 0.2 V</u>.</i>
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'''(1)'''&nbsp; Die Varianz ist gleich dem AKF-Wert bei&nbsp; $\tau = 0$,&nbsp; also &nbsp;$\sigma_x^2 = 0.04 \ \rm V^2$.
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*Daraus folgt &nbsp;$\sigma_x\hspace{0.15cm}\underline {= 0.2 \ \rm V}$.
  
:<b>2.</b>&nbsp;&nbsp;Die äquivalente AKF-Dauer kann über das flächengleiche Rechteck ermittelt werden und ergibt sich entsprechend der Skizze zu &#8711;<i>&tau;<sub>x</sub></i> <u>= 1 &mu;s</u>.
 
  
:<b>3.</b>&nbsp;&nbsp;Das LDS ist die Fouriertransformierte der AKF. Mit der gegebenen Fourierkorrespondenz gilt:
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:$${\it \Phi_{x}(f)} = \sigma_x^2 \cdot  {\rm \nabla} \tau_x \cdot
+
'''(2)'''&nbsp; Die äquivalente AKF-Dauer kann man über das flächengleiche Rechteck ermitteln.  
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*Gemäß der Skizze erhält man &nbsp;$\nabla \tau_x\hspace{0.15cm}\underline {= 1 \ \rm &micro; s}$.
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'''(3)'''&nbsp; Das LDS ist die Fouriertransformierte der AKF.  
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*Mit der gegebenen Fourierkorrespondenz gilt:
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:$${\it \Phi}_{x}(f) = \sigma_x^2 \cdot  {\rm \nabla} \tau_x \cdot
 
{\rm e}^{- \pi ({\rm \nabla} \tau_x \hspace{0.03cm}\cdot \hspace{0.03cm}f)^2} .$$
 
{\rm e}^{- \pi ({\rm \nabla} \tau_x \hspace{0.03cm}\cdot \hspace{0.03cm}f)^2} .$$
  
:Bei der Frequenz <i>f</i> = 0 gilt:
+
*Bei der Frequenz&nbsp; $f = 0$&nbsp; erhält man:
:$${\it \Phi_{x}(f {\rm = 0)}} = \sigma_x^2 \cdot  {\rm \nabla} \tau_x =
+
:$${\it \Phi}_{x}(f = 0) = \sigma_x^2 \cdot  {\rm \nabla} \tau_x =
\rm 0.04 \hspace{0.1cm} V^2 \cdot 10^{-6} \hspace{0.1cm} s \hspace{0.15cm} \underline{= 4
+
\rm 0.04 \hspace{0.1cm} V^2 \cdot 10^{-6} \hspace{0.1cm} s \hspace{0.15cm} \underline{= 40
\cdot 10^{-8} \hspace{0.1cm} V^2 / Hz}.$$
+
\cdot 10^{-9} \hspace{0.1cm} V^2 / Hz}.$$
  
:<b>4.</b>&nbsp;&nbsp;Allgemein gilt mit <i>&#934;<sub>y</sub></i>(<i>f</i>) = <i>&#934;<sub>x</sub></i>(<i>f</i>) · |<i>H</i>(<i>f</i>)|²:
+
 
:$${\it \Phi_{y}(f)} =  \sigma_x^2 \cdot  {\rm \nabla} \tau_x \cdot
+
 
 +
'''(4)'''&nbsp; Richtig sind die&nbsp; <u>Lösungsvorschläge 1 und 3</u>:
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*Allgemein gilt&nbsp; ${\it \Phi}_{y}(f) = {\it \Phi}_{x}(f) \cdot |H(f)|^2$.&nbsp; Daraus folgt:
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:$${\it \Phi}_{y}(f) =  \sigma_x^2 \cdot  {\rm \nabla} \tau_x \cdot
 
{\rm e}^{- \pi ({\rm \nabla} \tau_x \cdot f)^2}\cdot H_{\rm 0}^2
 
{\rm e}^{- \pi ({\rm \nabla} \tau_x \cdot f)^2}\cdot H_{\rm 0}^2
 
\cdot{\rm e}^{- 2 \pi (f/ {\rm \Delta} f)^2} .$$
 
\cdot{\rm e}^{- 2 \pi (f/ {\rm \Delta} f)^2} .$$
 +
*Durch Zusammenfassen der beiden Exponentialfunktionen erhält man:
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:$${\it \Phi}_{y}(f) =  \sigma_x^2 \cdot  {\rm \nabla} \tau_x \cdot H_0^2 \cdot
 +
{\rm e}^{- \pi\cdot  ({\rm \nabla} \tau_x^2 + 2/\Delta f^2  ) \hspace{0.1cm}\cdot f^2}.$$
 +
*Auch&nbsp; ${\it \Phi}_{y}(f)$&nbsp; ist gaußförmig und nie breiter als&nbsp; ${\it \Phi}_{x}(f)$.&nbsp; Für $f \to \infty$&nbsp; gilt die Näherung&nbsp; ${\it \Phi}_{y}(f) \approx {\it \Phi}_{x}(f)$.
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*Mit kleiner werdendem&nbsp; $\Delta f$&nbsp; wird&nbsp; ${\it \Phi}_{y}(f)$&nbsp; immer schmäler&nbsp; (also ist die zweite Aussage falsch).
 +
*$H_0$&nbsp; beeinflusst tatsächlich nur die LDS-Höhe,&nbsp; aber nicht die Breite des LDS.
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:Durch Zusammenfassen der beiden Exponentialfunktionen erhält man:
 
:$${\it \Phi_{y}(f)} =  \sigma_x^2 \cdot  {\rm \nabla} \tau_x \cdot H_0^2 \cdot
 
{\rm e}^{- \pi\cdot  ({\rm \nabla} \tau_x^2 + 2/(\Delta f^2)  ) \hspace{0.1cm}\cdot f^2}.$$
 
 
:Auch <i>&#934;<sub>y</sub></i>(<i>f</i>) ist gaußförmig und nie breiter als <i>&#934;<sub>x</sub></i>(<i>f</i>).
 
:Für &#916;<i>f</i> &#8594; &#8734; gilt die Näherung <i>&#934;<sub>y</sub></i>(<i>f</i>) &#8776; <i>&#934;<sub>x</sub></i>(<i>f</i>). Mit kleiner werdendem &#916;<i>f</i> wird <i>&#934;<sub>y</sub></i>(<i>f</i>) immer schmäler (also ist die zweite Aussage falsch). <i>H</i><sub>0</sub> beeinflusst tatsächlich nur die LDS-Höhe und nicht die Breite des LDS. Richtig sind somit die <u>Lösungsvorschläge 1 und 3</u>.
 
  
:<b>5.</b>&nbsp;&nbsp;Analog zum Aufgabenteil (1) kann für das LDS des Ausgangssignals <i>y</i>(<i>t</i>) geschrieben werden:
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'''(5)'''&nbsp; Analog zum Aufgabenteil&nbsp; '''(1)'''&nbsp; kann für das LDS des Ausgangssignals&nbsp; $y(t)$&nbsp; geschrieben werden:
:$${\it \Phi_{y}(f)} =  \sigma_y^2 \cdot  {\rm \nabla} \tau_y \cdot
+
:$${\it \Phi}_{y}(f) =  \sigma_y^2 \cdot  {\rm \nabla} \tau_y \cdot
 
{\rm e}^{- \pi  \cdot {\rm \nabla} \tau_y^2 \cdot f^2 }.$$
 
{\rm e}^{- \pi  \cdot {\rm \nabla} \tau_y^2 \cdot f^2 }.$$
  
:Durch Vergleich mit dem Ergebnis aus (4) ergibt sich:
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*Durch Vergleich mit dem Ergebnis aus&nbsp; '''(4)'''&nbsp; ergibt sich:
 
:$${{\rm \nabla} \tau_y^2} = {{\rm \nabla} \tau_x^2} + \frac {2}{{\rm
 
:$${{\rm \nabla} \tau_y^2} = {{\rm \nabla} \tau_x^2} + \frac {2}{{\rm
 
\Delta} f^2}.$$
 
\Delta} f^2}.$$
 
+
*Löst man die Gleichung nach&nbsp; $\Delta f$&nbsp; auf und berücksichtigt die Werte&nbsp; $\nabla \tau_x {= 1 \ \rm &micro; s}$&nbsp; sowie&nbsp;   $\nabla \tau_y {= 3 \ \rm &micro; s}$,&nbsp;  so folgt:
:Löst man die Gleichung nach &Delta;<i>f</i> auf und berücksichtigt die Werte &#8711;<i>&tau;<sub>x</sub></i> = 1 &mu;s
 
:&#8711;<i>&tau;<sub>y</sub></i> = 3 &mu;s, so folgt:
 
 
:$${\rm \Delta} f = \sqrt{\frac{2}{{\rm \nabla} \tau_y^2 - {\rm
 
:$${\rm \Delta} f = \sqrt{\frac{2}{{\rm \nabla} \tau_y^2 - {\rm
 
\nabla} \tau_x^2}} = \sqrt{\frac{2}{9 - 1}} \hspace{0.1cm}\rm MHz
 
\nabla} \tau_x^2}} = \sqrt{\frac{2}{9 - 1}} \hspace{0.1cm}\rm MHz
 
\hspace{0.15cm} \underline{= 0.5\hspace{0.1cm} MHz} .$$
 
\hspace{0.15cm} \underline{= 0.5\hspace{0.1cm} MHz} .$$
  
:<b>6.</b>&nbsp;&nbsp;Die Bedingung <i>&#963;<sub>y</sub></i> = <i>&#963;<sub>x</sub></i> ist gleichbedeutend mit <i>&#966;<sub>y</sub></i>(<i>&#964;</i> = 0) = <i>&#966;<sub>x</sub></i>(<i>&#964;</i> = 0). Da zudem &#8711;<i>&#964;<sub>y</sub></i> = 3 · &#8711;<i>&#964;<sub>x</sub></i> vorgegeben ist, muss deshalb auch <i>&#934;<sub>y</sub></i>(<i>f</i> = 0) = 3 · <i>&#934;<sub>x</sub></i>(<i>f</i> = 0) gelten. Daraus erhält man:
+
 
:$$H_{\rm 0} = \sqrt{\frac{\Phi_y (f = 0)}{\Phi_x (f = 0)}} = \sqrt
+
 
 +
'''(6)'''&nbsp; Die Bedingung&nbsp; $\sigma_y = \sigma_x$&nbsp; ist gleichbedeutend mit&nbsp; $\varphi_y(\tau = 0)= \varphi_x(\tau = 0)$.  
 +
*Da zudem&nbsp; $\nabla \tau_y = 3 \cdot \nabla \tau_x$&nbsp; vorgegeben ist,&nbsp; muss deshalb auch&nbsp; ${\it \Phi}_{y}(f= 0) = 3 \cdot {\it \Phi}_{x}(f= 0)$&nbsp; gelten.  
 +
*Daraus erhält man:
 +
:$$H_{\rm 0} = \sqrt{\frac{\it \Phi_y (f \rm = 0)}{\it \Phi_x (f = \rm 0)}} = \sqrt
 
{3}\hspace{0.15cm} \underline{=1.732}.$$
 
{3}\hspace{0.15cm} \underline{=1.732}.$$
  

Aktuelle Version vom 9. Februar 2022, 17:52 Uhr

Gaußsche AKF am Eingang und Ausgang des Filters

Am Eingang eines Tiefpassfilters mit dem Frequenzgang  $H(f)$  liegt ein gaußverteiltes mittelwertfreies Rauschsignal  $x(t)$  mit folgender Autokorrelationsfunktion  $\rm (AKF)$  an:

$${\it \varphi}_{x}(\tau) = \sigma_x^2 \cdot {\rm e}^{- \pi (\tau /{\rm \nabla} \tau_x)^2}.$$

Diese AKF ist in nebenstehender Grafik oben dargestellt.

Das Filter sei gaußförmig mit der Gleichsignalverstärkung  $H_0$  und der äquivalenten Bandbreite  $\Delta f$.  Für den Frequenzgang kann somit geschrieben werden:

$$H(f) = H_{\rm 0} \cdot{\rm e}^{- \pi (f/ {\rm \Delta} f)^2}.$$

Im Verlaufe dieser Aufgabe sollen die beiden Filterparameter  $H_0$  und  $\Delta f$  so dimensioniert werden,  dass das Ausgangssignal  $y(t)$  eine AKF entsprechend der unteren Skizze aufweist.



Hinweise:

  • Berücksichtigen Sie die folgende Fourierkorrespondenz:
$${\rm e}^{- \pi (f/{\rm \Delta} f)^2} \hspace{0.15cm} \bullet\!\!-\!\!\!-\!\!\!\hspace{0.03cm}\circ \hspace{0.15cm}{\rm \Delta} f \cdot {\rm e}^{- \pi ({\rm \Delta} f \hspace{0.03cm} \cdot \hspace{0.03cm} t)^2}.$$


Fragebogen

1

Wie groß ist der Effektivwert des Filtereingangssignals?

$\sigma_x \ = \ $

$\ \rm V$

2

Bestimmen Sie aus der skizzierten AKF auch die äquivalente AKF-Dauer  $\nabla\tau_x$  des Signals  $x(t)$.  Wie kann diese allgemein ermittelt werden?

$\nabla\tau_x \ = \ $

$\ µ \rm s$

3

Wie lautet das Leistungsdichtespektrum  ${\it Φ}_x(f)$ des Eingangsignals?  Wie groß ist der LDS-Wert bei $f= 0$?

${\it Φ}_x(f=0) \ = \ $

$\ \cdot 10^{-9}\ \rm V^2/Hz$

4

Berechnen Sie das Leistungsdichtespektrum  ${\it Φ}_y(f)$  am Filterausgang allgemein als Funktion von  $\sigma_x$,  $\nabla \tau_x$,  $H_0$  und  $\Delta f$.  Welche Aussagen treffen zu?

Das LDS  ${\it Φ}_y(f)$  ist ebenfalls gaußförmig.
Je kleiner  $\Delta f$  ist,  um so breiter ist  ${\it Φ}_y(f)$.
$H_0$  beeinflusst nur die Höhe,  aber nicht die Breite von  ${\it Φ}_y(f)$.

5

Wie groß muss die äquivalente Filterbandbreite  $\Delta f$  gewählt werden, damit für die äquivalente AKF-Dauer  $\nabla \tau_y = 3 \ \rm µ s$  gilt?

$\Delta f \ = \ $

$\ \rm MHz$

6

Wie groß muss man den Gleichsignalübertragungsfaktor  $H_0$  wählen,  damit die Bedingung  $\sigma_y = \sigma_x$  erfüllt wird?

$H_0 \ = \ $


Musterlösung

(1)  Die Varianz ist gleich dem AKF-Wert bei  $\tau = 0$,  also  $\sigma_x^2 = 0.04 \ \rm V^2$.

  • Daraus folgt  $\sigma_x\hspace{0.15cm}\underline {= 0.2 \ \rm V}$.


(2)  Die äquivalente AKF-Dauer kann man über das flächengleiche Rechteck ermitteln.

  • Gemäß der Skizze erhält man  $\nabla \tau_x\hspace{0.15cm}\underline {= 1 \ \rm µ s}$.


(3)  Das LDS ist die Fouriertransformierte der AKF.

  • Mit der gegebenen Fourierkorrespondenz gilt:
$${\it \Phi}_{x}(f) = \sigma_x^2 \cdot {\rm \nabla} \tau_x \cdot {\rm e}^{- \pi ({\rm \nabla} \tau_x \hspace{0.03cm}\cdot \hspace{0.03cm}f)^2} .$$
  • Bei der Frequenz  $f = 0$  erhält man:
$${\it \Phi}_{x}(f = 0) = \sigma_x^2 \cdot {\rm \nabla} \tau_x = \rm 0.04 \hspace{0.1cm} V^2 \cdot 10^{-6} \hspace{0.1cm} s \hspace{0.15cm} \underline{= 40 \cdot 10^{-9} \hspace{0.1cm} V^2 / Hz}.$$


(4)  Richtig sind die  Lösungsvorschläge 1 und 3:

  • Allgemein gilt  ${\it \Phi}_{y}(f) = {\it \Phi}_{x}(f) \cdot |H(f)|^2$.  Daraus folgt:
$${\it \Phi}_{y}(f) = \sigma_x^2 \cdot {\rm \nabla} \tau_x \cdot {\rm e}^{- \pi ({\rm \nabla} \tau_x \cdot f)^2}\cdot H_{\rm 0}^2 \cdot{\rm e}^{- 2 \pi (f/ {\rm \Delta} f)^2} .$$
  • Durch Zusammenfassen der beiden Exponentialfunktionen erhält man:
$${\it \Phi}_{y}(f) = \sigma_x^2 \cdot {\rm \nabla} \tau_x \cdot H_0^2 \cdot {\rm e}^{- \pi\cdot ({\rm \nabla} \tau_x^2 + 2/\Delta f^2 ) \hspace{0.1cm}\cdot f^2}.$$
  • Auch  ${\it \Phi}_{y}(f)$  ist gaußförmig und nie breiter als  ${\it \Phi}_{x}(f)$.  Für $f \to \infty$  gilt die Näherung  ${\it \Phi}_{y}(f) \approx {\it \Phi}_{x}(f)$.
  • Mit kleiner werdendem  $\Delta f$  wird  ${\it \Phi}_{y}(f)$  immer schmäler  (also ist die zweite Aussage falsch).
  • $H_0$  beeinflusst tatsächlich nur die LDS-Höhe,  aber nicht die Breite des LDS.


(5)  Analog zum Aufgabenteil  (1)  kann für das LDS des Ausgangssignals  $y(t)$  geschrieben werden:

$${\it \Phi}_{y}(f) = \sigma_y^2 \cdot {\rm \nabla} \tau_y \cdot {\rm e}^{- \pi \cdot {\rm \nabla} \tau_y^2 \cdot f^2 }.$$
  • Durch Vergleich mit dem Ergebnis aus  (4)  ergibt sich:
$${{\rm \nabla} \tau_y^2} = {{\rm \nabla} \tau_x^2} + \frac {2}{{\rm \Delta} f^2}.$$
  • Löst man die Gleichung nach  $\Delta f$  auf und berücksichtigt die Werte  $\nabla \tau_x {= 1 \ \rm µ s}$  sowie  $\nabla \tau_y {= 3 \ \rm µ s}$,  so folgt:
$${\rm \Delta} f = \sqrt{\frac{2}{{\rm \nabla} \tau_y^2 - {\rm \nabla} \tau_x^2}} = \sqrt{\frac{2}{9 - 1}} \hspace{0.1cm}\rm MHz \hspace{0.15cm} \underline{= 0.5\hspace{0.1cm} MHz} .$$


(6)  Die Bedingung  $\sigma_y = \sigma_x$  ist gleichbedeutend mit  $\varphi_y(\tau = 0)= \varphi_x(\tau = 0)$.

  • Da zudem  $\nabla \tau_y = 3 \cdot \nabla \tau_x$  vorgegeben ist,  muss deshalb auch  ${\it \Phi}_{y}(f= 0) = 3 \cdot {\it \Phi}_{x}(f= 0)$  gelten.
  • Daraus erhält man:
$$H_{\rm 0} = \sqrt{\frac{\it \Phi_y (f \rm = 0)}{\it \Phi_x (f = \rm 0)}} = \sqrt {3}\hspace{0.15cm} \underline{=1.732}.$$