Aufgaben:Aufgabe 5.1: Gaußsche AKF und Gaußtiefpass: Unterschied zwischen den Versionen
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/{\rm \nabla} \tau_x)^2}.$$ | /{\rm \nabla} \tau_x)^2}.$$ | ||
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:$$H(f) = H_{\rm 0} \cdot{\rm e}^{- \pi (f/ {\rm \Delta} f)^2}.$$ | :$$H(f) = H_{\rm 0} \cdot{\rm e}^{- \pi (f/ {\rm \Delta} f)^2}.$$ | ||
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+ | *Die Aufgabe gehört zum Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Stochastische_Systemtheorie|Stochastische Systemtheorie]]. | ||
+ | *Einige Grundlagen zur Anwendung von Vektoren und Matrizen finden sich auf den Seiten [[Stochastische_Signaltheorie/Verallgemeinerung_auf_N-dimensionale_Zufallsgrößen#Grundlagen_der_Matrizenrechnung:_Determinante_einer_Matrix|Determinante einer Matrix]] sowie [[Stochastische_Signaltheorie/Verallgemeinerung_auf_N-dimensionale_Zufallsgrößen#Grundlagen_der_Matrizenrechnung:_Inverse_einer_Matrix|Inverse einer Matrix]] | ||
+ | *Bezug genommen wird auch auf das Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Zweidimensionale_Gaußsche_Zufallsgrößen|Zweidimensionale Gaußsche Zufallsgrößen]]. | ||
+ | *Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.<br /> | ||
:<br /> <b>Hinweis:</b> Die Aufgabe bezieht sich auf die theoretischen Grundlagen von Kapitel 4.4 und Kapitel 5.1. Berücksichtigen Sie die folgende Fourierkorrespondenz: | :<br /> <b>Hinweis:</b> Die Aufgabe bezieht sich auf die theoretischen Grundlagen von Kapitel 4.4 und Kapitel 5.1. Berücksichtigen Sie die folgende Fourierkorrespondenz: |
Version vom 15. April 2017, 15:40 Uhr
Am Eingang eines Tiefpassfilters mit dem Frequenzgang $H(f)$ liegt ein gaußverteiltes mittelwertfreies Rauschsignal $x(t)$ mit folgender Autokorrelationsfunktion (AKF) an:
- $${\it \varphi_{x}(\tau)} = \sigma_x^2 \cdot {\rm e}^{- \pi (\tau /{\rm \nabla} \tau_x)^2}.$$
Diese AKF ist in der nebenstehenden 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:
- Die Aufgabe gehört zum Kapitel Stochastische Systemtheorie.
- Einige Grundlagen zur Anwendung von Vektoren und Matrizen finden sich auf den Seiten Determinante einer Matrix sowie Inverse einer Matrix
- Bezug genommen wird auch auf das Kapitel Zweidimensionale Gaußsche Zufallsgrößen.
- Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
Hinweis: Die Aufgabe bezieht sich auf die theoretischen Grundlagen von Kapitel 4.4 und Kapitel 5.1. Berücksichtigen Sie die folgende Fourierkorrespondenz:- $${\rm e}^{- \pi (f/{\rm \Delta} f)^2} \bullet\!\!-\!\!\!-\!\!\!\circ \hspace{0.15cm}{\rm \Delta} f \cdot {\rm e}^{- \pi ({\rm \Delta} f \hspace{0.03cm} \cdot \hspace{0.03cm} t)^2}.$$
Fragebogen
Musterlösung
- 1. Die Varianz σx2 ist gleich dem AKF-Wert bei τ = 0, also 0.04 V2. Daraus folgt σx = 0.2 V.
- 2. Die äquivalente AKF-Dauer kann über das flächengleiche Rechteck ermittelt werden und ergibt sich entsprechend der Skizze zu ∇τx = 1 μs.
- 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 gilt:
- $${\it \Phi_{x}(f {\rm = 0)}} = \sigma_x^2 \cdot {\rm \nabla} \tau_x = \rm 0.04 \hspace{0.1cm} V^2 \cdot 10^{-6} \hspace{0.1cm} s \hspace{0.15cm} \underline{= 4 \cdot 10^{-8} \hspace{0.1cm} V^2 / Hz}.$$
- 4. Allgemein gilt mit Φy(f) = Φx(f) · |H(f)|²:
- $${\it \Phi_{y}(f)} = \sigma_x^2 \cdot {\rm \nabla} \tau_x \cdot {\rm e}^{- \pi ({\rm \nabla} \tau_x \cdot f)^2}\cdot H_{\rm 0}^2 \cdot{\rm e}^{- 2 \pi (f/ {\rm \Delta} f)^2} .$$
- 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 Φy(f) ist gaußförmig und nie breiter als Φx(f).
- Für Δf → ∞ gilt die Näherung Φy(f) ≈ Φx(f). Mit kleiner werdendem Δf wird Φy(f) immer schmäler (also ist die zweite Aussage falsch). H0 beeinflusst tatsächlich nur die LDS-Höhe und nicht die Breite des LDS. Richtig sind somit die Lösungsvorschläge 1 und 3.
- 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 Δf auf und berücksichtigt die Werte ∇τx = 1 μs,
- ∇τy = 3 μs, 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 σy = σx ist gleichbedeutend mit φy(τ = 0) = φx(τ = 0). Da zudem ∇τy = 3 · ∇τx vorgegeben ist, muss deshalb auch Φy(f = 0) = 3 · Φx(f = 0) gelten. Daraus erhält man:
- $$H_{\rm 0} = \sqrt{\frac{\Phi_y (f = 0)}{\Phi_x (f = 0)}} = \sqrt {3}\hspace{0.15cm} \underline{=1.732}.$$