Applets:Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktionen: Unterschied zwischen den Versionen

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'''Das neue Applet ist gerade in Bearbeitung –Hier auch das alte (ungeeignet für Smartphones)'''
 
  
  
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'''Das neue Applet ist noch in Bearbeitung –Hier auch die Vorgängerversion (ungeeignet für Smartphones)'''    
 
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==Programmbeschreibung==
 
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Dieses Applet ermöglicht die Berechnung und graphische Darstellung der Gaußschen Fehlerfunktionen ${\rm Q}(x)$ und $1/2\cdot {\rm erfc}(x)$, die für die Fehlerwahrscheinlichkeitsberechnung von großer Bedeutung sind.  
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Dieses Applet ermöglicht die Berechnung und graphische Darstellung der Gaußschen Fehlerfunktionen&nbsp; ${\rm Q}(x)$&nbsp; und &nbsp;$1/2\cdot {\rm erfc}(x)$, die für die Fehlerwahrscheinlichkeitsberechnung von großer Bedeutung sind.  
*Sowohl die Abszisse als auch der Funktionswert kann entweder linear oder logarithmisch dargestellt werden.
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*Sowohl die Abszisse als auch der Funktionswert können entweder linear oder logarithmisch dargestellt werden.
*Für beide Funktionen wird jeweils eine obere Schranke (englisch: ''Upper Bound '') und eine untere Schranke (englisch: ''Lower Bound'') angegeben.
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*Für beide Funktionen wird jeweils eine obere Schranke (englisch:&nbsp; ''Upper Bound '') und eine untere Schranke (englisch:&nbsp; ''Lower Bound'') angegeben.
  
  
 
==Theoretischer Hintergrund==
 
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Bei der Untersuchung digitaler Übertragungssysteme muss oft die Wahrscheinlichkeit bestimmt werden, dass eine (mittelwertfreie) gaußverteilte Zufallsgröße $x$ mit der Varianz $σ^2$ einen vorgegebenen Wert $x_0$ überschreitet. Für diese Wahrscheinlichkeit gilt:  
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Bei der Untersuchung digitaler Übertragungssysteme muss oft die Wahrscheinlichkeit bestimmt werden, dass eine (mittelwertfreie) gaußverteilte Zufallsgröße&nbsp; $x$&nbsp; mit der Varianz&nbsp; $σ^2$&nbsp; einen vorgegebenen Wert&nbsp; $x_0$&nbsp; überschreitet. Für diese Wahrscheinlichkeit gilt:  
 
:$${\rm Pr}(x > x_0)={\rm Q}(\frac{x_0}{\sigma}) = 1/2 \cdot {\rm erfc}(\frac{x_0}{\sqrt{2} \cdot \sigma}).$$
 
:$${\rm Pr}(x > x_0)={\rm Q}(\frac{x_0}{\sigma}) = 1/2 \cdot {\rm erfc}(\frac{x_0}{\sqrt{2} \cdot \sigma}).$$
 
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===Die Funktion ${\rm Q}(x )$===
 
===Die Funktion ${\rm Q}(x )$===
 
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Die Funktion ${\rm Q}(x)$ bezeichnet man als das ''Komplementäre Gaußsche Fehlerintegral''. Es gilt folgende Berechnungsvorschrift:  
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Die Funktion&nbsp; ${\rm Q}(x)$&nbsp; bezeichnet man als das ''Komplementäre Gaußsche Fehlerintegral''. Es gilt folgende Berechnungsvorschrift:  
 
:$${\rm Q}(x ) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}}\int_{x}^{ +\infty}\hspace{-0.2cm}{\rm e}^{-u^{2}/\hspace{0.05cm} 2}\,{\rm d} u .$$
 
:$${\rm Q}(x ) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}}\int_{x}^{ +\infty}\hspace{-0.2cm}{\rm e}^{-u^{2}/\hspace{0.05cm} 2}\,{\rm d} u .$$
 
*Dieses Integral ist nicht analytisch lösbar und muss &ndash; wenn man dieses Applet nicht zur Verfügung hat &ndash; aus Tabellen entnommen werden.  
 
*Dieses Integral ist nicht analytisch lösbar und muss &ndash; wenn man dieses Applet nicht zur Verfügung hat &ndash; aus Tabellen entnommen werden.  
*Speziell für größere $x$–Werte von (also für kleine Fehlerwahrscheinlichkeiten) liefern die nachfolgend angegebenen Schranken eine brauchbare Abschätzung für das Komplementäre Gaußsche Fehlerintegral, die auch ohne Tabellen berechnet werden können.  
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*Speziell für größere&nbsp; $x$–Werte (also für kleine Fehlerwahrscheinlichkeiten) liefern die nachfolgend angegebenen Schranken eine brauchbare Abschätzung für das Komplementäre Gaußsche Fehlerintegral, die auch ohne Tabellen berechnet werden können.  
*Eine obere Schranke (englisch: ''Upper Bound '') des Komplementären Gaußschen Fehlerintegrals lautet:  
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*Eine obere Schranke (englisch:&nbsp; ''Upper Bound '') des Komplementären Gaußschen Fehlerintegrals lautet:  
 
:$${\rm Q}_{\rm UB}(x  )=\text{Upper Bound }\big [{\rm Q}(x ) \big ] = \frac{ 1}{\sqrt{2\pi}\cdot x}\cdot {\rm e}^{- x^{2}/\hspace{0.05cm}2} > {\rm Q}(x).$$
 
:$${\rm Q}_{\rm UB}(x  )=\text{Upper Bound }\big [{\rm Q}(x ) \big ] = \frac{ 1}{\sqrt{2\pi}\cdot x}\cdot {\rm e}^{- x^{2}/\hspace{0.05cm}2} > {\rm Q}(x).$$
*Entsprechend gilt für die untere Schranke (englisch: ''Lower Bound ''):  
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*Entsprechend gilt für die untere Schranke (englisch:&nbsp; ''Lower Bound ''):  
 
:$${\rm Q}_{\rm LB}(x  )=\text{Lower Bound }\big [{\rm Q}(x ) \big ] =\frac{1-1/x^2}{\sqrt{2\pi}\cdot  x}\cdot {\rm e}^{-x^ 2/\hspace{0.05cm}2}  ={\rm Q}_{\rm UB}(x  ) \cdot (1-1/x^2)< {\rm Q}(x).$$
 
:$${\rm Q}_{\rm LB}(x  )=\text{Lower Bound }\big [{\rm Q}(x ) \big ] =\frac{1-1/x^2}{\sqrt{2\pi}\cdot  x}\cdot {\rm e}^{-x^ 2/\hspace{0.05cm}2}  ={\rm Q}_{\rm UB}(x  ) \cdot (1-1/x^2)< {\rm Q}(x).$$
  
In vielen Programmbibliotheken findet man allerdings  die Funktion ${\rm Q}(x )$ nicht.
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In vielen Programmbibliotheken findet man allerdings  die Funktion&nbsp; ${\rm Q}(x )$&nbsp; nicht.
 
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===Die Funktion $1/2 \cdot {\rm erfc}(x )$===
 
===Die Funktion $1/2 \cdot {\rm erfc}(x )$===
 
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In fast allen Programmbibliotheken findet man dagegen die ''Komplementäre Gaußsche Fehlerintegral'' (englisch: ''Complementary Gaussian Error Function'')
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In fast allen Programmbibliotheken findet man dagegen die ''Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktion'' (englisch:&nbsp; ''Complementary Gaussian Error Function'')
 
:$${\rm erfc}(x) = \frac{2}{\sqrt{\pi}}\int_{x}^{ +\infty}\hspace{-0.2cm}{\rm e}^{-u^{2}}\,{\rm d} u .$$
 
:$${\rm erfc}(x) = \frac{2}{\sqrt{\pi}}\int_{x}^{ +\infty}\hspace{-0.2cm}{\rm e}^{-u^{2}}\,{\rm d} u .$$
die mit ${\rm Q}(x)$ wie folgt zusammenhängt: &nbsp; ${\rm Q}(x)=1/2\cdot {\rm erfc}(x/{\sqrt{2}}).$ Da bei fast allen Anwendungen diese Funktion mit dem Faktor $1/2$ verwendet wird, wurde in diesem Applet genau diese Funktion realisiert:
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die mit&nbsp; ${\rm Q}(x)$&nbsp; wie folgt zusammenhängt: &nbsp; ${\rm Q}(x)=1/2\cdot {\rm erfc}(x/{\sqrt{2}}).$ Da bei fast allen Anwendungen diese Funktion mit dem Faktor&nbsp; $1/2$&nbsp; verwendet wird, wurde in diesem Applet genau diese Funktion realisiert:
 
:$$1/2 \cdot{\rm erfc}(x) = \frac{1}{\sqrt{\pi}}\int_{x}^{ +\infty}\hspace{-0.2cm}{\rm e}^{-u^{2}}\,{\rm d} u .$$
 
:$$1/2 \cdot{\rm erfc}(x) = \frac{1}{\sqrt{\pi}}\int_{x}^{ +\infty}\hspace{-0.2cm}{\rm e}^{-u^{2}}\,{\rm d} u .$$
  
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:$$\text{Lower Bound }\big [1/2 \cdot{\rm erfc}(x)  \big ] = \frac{ {1-1/(2x^2)}}{\sqrt{\pi}\cdot 2x}\cdot {\rm e}^{- x^{2}} .$$
 
:$$\text{Lower Bound }\big [1/2 \cdot{\rm erfc}(x)  \big ] = \frac{ {1-1/(2x^2)}}{\sqrt{\pi}\cdot 2x}\cdot {\rm e}^{- x^{2}} .$$
 
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===Wann bietet welche Funktion Vorteile?===
 
===Wann bietet welche Funktion Vorteile?===
 
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{{GraueBox|TEXT=   
 
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$\text{Beispiel 1:}$&nbsp; Wir betrachten die binäre Basisbandübertragung. Hier lautet die Bitfehlerwahrscheinlichkeit $p_{\rm B} =  {\rm Q}({s_0}/{\sigma_d})$, wobei das Nutzsignal die Werte $\pm s_0$ annehmen kann und der Rauscheffektivwert $\sigma_d$ ist.
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$\text{Beispiel 1:}$&nbsp; Wir betrachten die binäre Basisbandübertragung. Hier lautet die Bitfehlerwahrscheinlichkeit&nbsp;  $p_{\rm B} =  {\rm Q}({s_0}/{\sigma_d})$, wobei das Nutzsignal die Werte&nbsp; $\pm s_0$&nbsp; annehmen kann und der Rauscheffektivwert&nbsp; $\sigma_d$&nbsp; ist.
  
Es wird vorausgesetzt, dass Tabellen zur Verfügung stehen, in denen das Argument der Gaußschen Fehlerfunktionen im Abstand $0.1$ aufgelistet sind. Mit $s_0/\sigma_d = 4$ erhält man für die Bitfehlerwahrscheinlichkeit gemäß der Q&ndash;Funktion:
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Es wird vorausgesetzt, dass Tabellen zur Verfügung stehen, in denen das Argument der Gaußschen Fehlerfunktionen im Abstand&nbsp; $0.1$&nbsp; aufgelistet sind. Mit&nbsp; $s_0/\sigma_d = 4$&nbsp; erhält man für die Bitfehlerwahrscheinlichkeit gemäß der Q&ndash;Funktion:
 
:$$p_{\rm B} = {\rm Q} (4) \approx 0.317 \cdot 10^{-4}\hspace{0.05cm}.$$
 
:$$p_{\rm B} = {\rm Q} (4) \approx 0.317 \cdot 10^{-4}\hspace{0.05cm}.$$
 
Nach der zweiten Gleichung ergibt sich:
 
Nach der zweiten Gleichung ergibt sich:
 
:$$p_{\rm B} = {1}/{2} \cdot {\rm erfc} ( {4}/{\sqrt{2} })= {1}/{2} \cdot {\rm erfc} ( 2.828)\approx {1}/{2} \cdot {\rm erfc} ( 2.8)= 0.375 \cdot 10^{-4}\hspace{0.05cm}.$$
 
:$$p_{\rm B} = {1}/{2} \cdot {\rm erfc} ( {4}/{\sqrt{2} })= {1}/{2} \cdot {\rm erfc} ( 2.828)\approx {1}/{2} \cdot {\rm erfc} ( 2.8)= 0.375 \cdot 10^{-4}\hspace{0.05cm}.$$
 
*Richtiger ist der erste Wert. Bei der zweiten Berechnungsart muss man runden oder &ndash; noch besser &ndash; interpolieren, was aufgrund der starken Nichtlinearität dieser Funktion sehr schwierig ist.<br>
 
*Richtiger ist der erste Wert. Bei der zweiten Berechnungsart muss man runden oder &ndash; noch besser &ndash; interpolieren, was aufgrund der starken Nichtlinearität dieser Funktion sehr schwierig ist.<br>
*Bei den gegebenen Zahlenwerten ist demnach  Q&ndash;Funktion besser geeignet. Außerhalb von Übungsbeispielen wird $s_0/\sigma_d$ in der Regel einen &bdquo;krummen&rdquo; Wert besitzen. In diesem Fall bietet ${\rm Q}(x)$  natürlich keinen Vorteil gegenüber $1/2 \cdot{\rm erfc}(x)$. }}
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*Bei den gegebenen Zahlenwerten ist demnach  Q&ndash;Funktion besser geeignet. Außerhalb von Übungsbeispielen wird allerdings&nbsp; $s_0/\sigma_d$&nbsp; in der Regel einen &bdquo;krummen&rdquo; Wert besitzen. In diesem Fall bietet&nbsp; ${\rm Q}(x)$&nbsp; natürlich keinen Vorteil gegenüber&nbsp; $1/2 \cdot{\rm erfc}(x)$. }}
  
  
 
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$\text{Beispiel 2:}$&nbsp;  
 
$\text{Beispiel 2:}$&nbsp;  
Mit der Energie pro Bit  $(E_{\rm B})$ und der Rauschleistungsdichte $(N_0)$ gilt für die Bitfehlerwahrscheinlichkeit von ''Binary Phase Shift Keying'' (BPSK):
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Mit der Energie pro Bit&nbsp; $(E_{\rm B})$&nbsp; und der Rauschleistungsdichte&nbsp; $(N_0)$&nbsp; gilt für die Bitfehlerwahrscheinlichkeit von ''Binary Phase Shift Keying''&nbsp; (BPSK):
 
:$$p_{\rm B} =  {\rm Q} \left ( \sqrt{ {2  E_{\rm B} }/{N_0} }\right ) = {1}/{2} \cdot {\rm erfc} \left ( \sqrt{ {E_{\rm B} }/{N_0} }\right )  \hspace{0.05cm}.$$
 
:$$p_{\rm B} =  {\rm Q} \left ( \sqrt{ {2  E_{\rm B} }/{N_0} }\right ) = {1}/{2} \cdot {\rm erfc} \left ( \sqrt{ {E_{\rm B} }/{N_0} }\right )  \hspace{0.05cm}.$$
Für die Zahlenwerte $E_{\rm B} = 16 \ \rm mWs$ und $N_0 = 16 \ \rm mW/Hz$ erhält man:
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Für die Zahlenwerte&nbsp; $E_{\rm B} = 16 \ \rm mWs$ und $N_0 = 16 \ \rm mW/Hz$&nbsp; erhält man:
 
:$$p_{\rm B} =  {\rm Q} \left (4 \cdot \sqrt{ 2} \right ) = {1}/{2} \cdot {\rm erfc} \left ( 4\right )  \hspace{0.05cm}.$$
 
:$$p_{\rm B} =  {\rm Q} \left (4 \cdot \sqrt{ 2} \right ) = {1}/{2} \cdot {\rm erfc} \left ( 4\right )  \hspace{0.05cm}.$$
*Der erste Weg führt zum Ergebnis $p_{\rm B} = {\rm Q} (5.657) \approx {\rm Q} (5.7) = 0.6 \cdot 10^{-8}\hspace{0.05cm}$, während $1/2 \cdot{\rm erfc}(x)$ hier den richtigeren Wert $p_{\rm B} \approx 0.771 \cdot 10^{-8}$ liefert.  
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*Der erste Weg führt zum Ergebnis&nbsp; $p_{\rm B} = {\rm Q} (5.657) \approx {\rm Q} (5.7) = 0.6 \cdot 10^{-8}\hspace{0.05cm}$, während&nbsp; $1/2 \cdot{\rm erfc}(x)$&nbsp; hier den richtigeren Wert&nbsp; $p_{\rm B} \approx 0.771 \cdot 10^{-8}$&nbsp; liefert.  
*Wie im ersten Beispiel erkennt man aber auch hier: Die Funktionen ${\rm Q}(x)$ und $1/2 \cdot{\rm erfc}(x)$ sind grundsätzlich gleich gut geeignet. Vor&ndash; oder Nachteile der einen oder anderen Funktion ergeben sich nur bei konkreten Zahlenwerten.}}
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*Wie im ersten Beispiel erkennt man aber auch hier: &nbsp; Die Funktionen&nbsp; ${\rm Q}(x)$&nbsp; und&nbsp; $1/2 \cdot{\rm erfc}(x)$&nbsp; sind grundsätzlich gleich gut geeignet. Vor&ndash; oder Nachteile der einen oder anderen Funktion ergeben sich nur bei konkreten Zahlenwerten.}}
 
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&nbsp; &nbsp; '''(A)''' &nbsp; &nbsp; Verwendete Gleichungen am Beispiel &nbsp;${\rm Q}(x)$
 
&nbsp; &nbsp; '''(A)''' &nbsp; &nbsp; Verwendete Gleichungen am Beispiel &nbsp;${\rm Q}(x)$
  
&nbsp; &nbsp; '''(B)''' &nbsp; &nbsp; Auswahloption &nbsp;${\rm Q}(x)$&nbsp; oder &nbsp;${\rm 0.5 \cdot erfc}(x)$
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&nbsp; &nbsp; '''(B)''' &nbsp; &nbsp; Auswahloption für &nbsp;${\rm Q}(x)$&nbsp; oder &nbsp;${\rm 0.5 \cdot erfc}(x)$
  
 
&nbsp; &nbsp; '''(C)''' &nbsp; &nbsp; Schranken &nbsp;${\rm LB}$&nbsp; und &nbsp;${\rm UB}$&nbsp; werden gezeichnet
 
&nbsp; &nbsp; '''(C)''' &nbsp; &nbsp; Schranken &nbsp;${\rm LB}$&nbsp; und &nbsp;${\rm UB}$&nbsp; werden gezeichnet
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&nbsp; &nbsp; '''(G)''' &nbsp; &nbsp; Slidereingabe des Abszissenwertes &nbsp;$x$&nbsp; für lineare Abszisse  
 
&nbsp; &nbsp; '''(G)''' &nbsp; &nbsp; Slidereingabe des Abszissenwertes &nbsp;$x$&nbsp; für lineare Abszisse  
  
&nbsp; &nbsp; '''(H)''' &nbsp; &nbsp; Slidereingabe des Abszissenwertes &nbsp;$\rho \ \rm [dB]$&nbsp; für log. Abszisse
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&nbsp; &nbsp; '''(H)''' &nbsp; &nbsp; Slidereingabe des Abszissenwertes &nbsp;$\rho \ \rm [dB]$&nbsp; für logarithmische Abszisse
  
&nbsp; &nbsp; '''(I)''' &nbsp; &nbsp; Grafikausgabe der Funktion  &nbsp;${\rm Q}(x)$&nbsp; &ndash; hier: lineare Abszisse
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&nbsp; &nbsp; '''(I)''' &nbsp; &nbsp; Grafikausgabe der Funktion  &nbsp;${\rm Q}(x)$&nbsp; &ndash; hier:&nbsp; lineare Abszisse
  
&nbsp; &nbsp; '''(J)''' &nbsp; &nbsp; Grafikausgabe der Funktion  &nbsp;${\rm 0.5 \cdot erfc}(x)$&nbsp; &ndash; hier: lineare Abszisse  
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&nbsp; &nbsp; '''(J)''' &nbsp; &nbsp; Grafikausgabe der Funktion  &nbsp;${\rm 0.5 \cdot erfc}(x)$&nbsp; &ndash; hier:&nbsp; lineare Abszisse  
  
 
&nbsp; &nbsp; '''(K)''' &nbsp; &nbsp; Variationsmöglichkeit für die graphischen Darstellungen  
 
&nbsp; &nbsp; '''(K)''' &nbsp; &nbsp; Variationsmöglichkeit für die graphischen Darstellungen  
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==Über die Autoren==
 
==Über die Autoren==
Dieses interaktive Berechnungstool  wurde am [http://www.lnt.ei.tum.de/startseite Lehrstuhl für Nachrichtentechnik] der [https://www.tum.de/ Technischen Universität München] konzipiert und realisiert.  
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Dieses interaktive Berechnungstool  wurde am&nbsp; [http://www.lnt.ei.tum.de/startseite Lehrstuhl für Nachrichtentechnik]&nbsp; der&nbsp; [https://www.tum.de/ Technischen Universität München]&nbsp; konzipiert und realisiert.  
*Die erste Version wurde 2007 von [[Biografien_und_Bibliografien/An_LNTwww_beteiligte_Studierende#Thomas_Gro.C3.9Fer_.28Diplomarbeit_LB_2006.2C_danach_freie_Mitarbeit_bis_2010.29|Thomas Großer]] im Rahmen seiner Diplomarbeit mit &bdquo;FlashMX&ndash;Actionscript&rdquo; erstellt (Betreuer: [[Biografien_und_Bibliografien/An_LNTwww_beteiligte_Mitarbeiter_und_Dozenten#Prof._Dr.-Ing._habil._G.C3.BCnter_S.C3.B6der_.28am_LNT_seit_1974.29|Günter Söder]]).  
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*Die erste Version wurde 2007 von&nbsp; [[Biografien_und_Bibliografien/An_LNTwww_beteiligte_Studierende#Thomas_Gro.C3.9Fer_.28Diplomarbeit_LB_2006.2C_danach_freie_Mitarbeit_bis_2010.29|Thomas Großer]]&nbsp; im Rahmen seiner Diplomarbeit mit &bdquo;FlashMX&ndash;Actionscript&rdquo; erstellt (Betreuer:&nbsp; [[Biografien_und_Bibliografien/An_LNTwww_beteiligte_Mitarbeiter_und_Dozenten#Prof._Dr.-Ing._habil._G.C3.BCnter_S.C3.B6der_.28am_LNT_seit_1974.29|Günter Söder]]).  
*2018 wurde das Programm  von ''Marwen Ben Ammar''  und [[Biografien_und_Bibliografien/An_LNTwww_beteiligte_Studierende#Xiaohan_Liu_.28Bachelorarbeit_2018.29|Xiaohan Liu]] (Bachelorarbeit, Betreuer: [[Biografien_und_Bibliografien/Beteiligte_der_Professur_Leitungsgebundene_%C3%9Cbertragungstechnik#Tasn.C3.A1d_Kernetzky.2C_M.Sc._.28bei_L.C3.9CT_seit_2014.29|Tasnád Kernetzky]] ) auf  &bdquo;HTML5&rdquo; umgesetzt und neu gestaltet.
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*2018/2019 wurde das Programm  von&nbsp; ''Marwen Ben Ammar''&nbsp;   und&nbsp; [[Biografien_und_Bibliografien/An_LNTwww_beteiligte_Studierende#Xiaohan_Liu_.28Bachelorarbeit_2018.29|Xiaohan Liu]]&nbsp; (Bachelorarbeit, Betreuer:&nbsp; [[Biografien_und_Bibliografien/Beteiligte_der_Professur_Leitungsgebundene_%C3%9Cbertragungstechnik#Tasn.C3.A1d_Kernetzky.2C_M.Sc._.28bei_L.C3.9CT_seit_2014.29|Tasnád Kernetzky]] ) auf  &bdquo;HTML5&rdquo; umgesetzt und neu gestaltet.
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==Nochmalige Aufrufmöglichkeit des Applets in neuem Fenster==
 
==Nochmalige Aufrufmöglichkeit des Applets in neuem Fenster==
 
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{{LntAppletLink|qfunction}}
 
{{LntAppletLink|qfunction}}
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&nbsp; &nbsp; ''Hinweis:'' &nbsp; Das Applet ist für '''CHROME''' optimiert. Bei anderen Browsern kommt es teilweise zu Darstellungsproblemen.

Version vom 25. März 2019, 12:11 Uhr

Applet in neuem Tab öffnen     Hinweis:   Das Applet ist für CHROME optimiert. Bei anderen Browsern kommt es teilweise zu Darstellungsproblemen.


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Programmbeschreibung


Dieses Applet ermöglicht die Berechnung und graphische Darstellung der Gaußschen Fehlerfunktionen  ${\rm Q}(x)$  und  $1/2\cdot {\rm erfc}(x)$, die für die Fehlerwahrscheinlichkeitsberechnung von großer Bedeutung sind.

  • Sowohl die Abszisse als auch der Funktionswert können entweder linear oder logarithmisch dargestellt werden.
  • Für beide Funktionen wird jeweils eine obere Schranke (englisch:  Upper Bound ) und eine untere Schranke (englisch:  Lower Bound) angegeben.


Theoretischer Hintergrund


Bei der Untersuchung digitaler Übertragungssysteme muss oft die Wahrscheinlichkeit bestimmt werden, dass eine (mittelwertfreie) gaußverteilte Zufallsgröße  $x$  mit der Varianz  $σ^2$  einen vorgegebenen Wert  $x_0$  überschreitet. Für diese Wahrscheinlichkeit gilt:

$${\rm Pr}(x > x_0)={\rm Q}(\frac{x_0}{\sigma}) = 1/2 \cdot {\rm erfc}(\frac{x_0}{\sqrt{2} \cdot \sigma}).$$


Die Funktion ${\rm Q}(x )$


Die Funktion  ${\rm Q}(x)$  bezeichnet man als das Komplementäre Gaußsche Fehlerintegral. Es gilt folgende Berechnungsvorschrift:

$${\rm Q}(x ) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}}\int_{x}^{ +\infty}\hspace{-0.2cm}{\rm e}^{-u^{2}/\hspace{0.05cm} 2}\,{\rm d} u .$$
  • Dieses Integral ist nicht analytisch lösbar und muss – wenn man dieses Applet nicht zur Verfügung hat – aus Tabellen entnommen werden.
  • Speziell für größere  $x$–Werte (also für kleine Fehlerwahrscheinlichkeiten) liefern die nachfolgend angegebenen Schranken eine brauchbare Abschätzung für das Komplementäre Gaußsche Fehlerintegral, die auch ohne Tabellen berechnet werden können.
  • Eine obere Schranke (englisch:  Upper Bound ) des Komplementären Gaußschen Fehlerintegrals lautet:
$${\rm Q}_{\rm UB}(x )=\text{Upper Bound }\big [{\rm Q}(x ) \big ] = \frac{ 1}{\sqrt{2\pi}\cdot x}\cdot {\rm e}^{- x^{2}/\hspace{0.05cm}2} > {\rm Q}(x).$$
  • Entsprechend gilt für die untere Schranke (englisch:  Lower Bound ):
$${\rm Q}_{\rm LB}(x )=\text{Lower Bound }\big [{\rm Q}(x ) \big ] =\frac{1-1/x^2}{\sqrt{2\pi}\cdot x}\cdot {\rm e}^{-x^ 2/\hspace{0.05cm}2} ={\rm Q}_{\rm UB}(x ) \cdot (1-1/x^2)< {\rm Q}(x).$$

In vielen Programmbibliotheken findet man allerdings die Funktion  ${\rm Q}(x )$  nicht.


Die Funktion $1/2 \cdot {\rm erfc}(x )$


In fast allen Programmbibliotheken findet man dagegen die Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktion (englisch:  Complementary Gaussian Error Function)

$${\rm erfc}(x) = \frac{2}{\sqrt{\pi}}\int_{x}^{ +\infty}\hspace{-0.2cm}{\rm e}^{-u^{2}}\,{\rm d} u .$$

die mit  ${\rm Q}(x)$  wie folgt zusammenhängt:   ${\rm Q}(x)=1/2\cdot {\rm erfc}(x/{\sqrt{2}}).$ Da bei fast allen Anwendungen diese Funktion mit dem Faktor  $1/2$  verwendet wird, wurde in diesem Applet genau diese Funktion realisiert:

$$1/2 \cdot{\rm erfc}(x) = \frac{1}{\sqrt{\pi}}\int_{x}^{ +\infty}\hspace{-0.2cm}{\rm e}^{-u^{2}}\,{\rm d} u .$$
  • Auch für diese Funktion kann wieder eine obere und eine untere Schranke angegeben werden:
$$\text{Upper Bound }\big [1/2 \cdot{\rm erfc}(x) \big ] = \frac{ 1}{\sqrt{\pi}\cdot 2x}\cdot {\rm e}^{- x^{2}} ,$$
$$\text{Lower Bound }\big [1/2 \cdot{\rm erfc}(x) \big ] = \frac{ {1-1/(2x^2)}}{\sqrt{\pi}\cdot 2x}\cdot {\rm e}^{- x^{2}} .$$


Wann bietet welche Funktion Vorteile?


$\text{Beispiel 1:}$  Wir betrachten die binäre Basisbandübertragung. Hier lautet die Bitfehlerwahrscheinlichkeit  $p_{\rm B} = {\rm Q}({s_0}/{\sigma_d})$, wobei das Nutzsignal die Werte  $\pm s_0$  annehmen kann und der Rauscheffektivwert  $\sigma_d$  ist.

Es wird vorausgesetzt, dass Tabellen zur Verfügung stehen, in denen das Argument der Gaußschen Fehlerfunktionen im Abstand  $0.1$  aufgelistet sind. Mit  $s_0/\sigma_d = 4$  erhält man für die Bitfehlerwahrscheinlichkeit gemäß der Q–Funktion:

$$p_{\rm B} = {\rm Q} (4) \approx 0.317 \cdot 10^{-4}\hspace{0.05cm}.$$

Nach der zweiten Gleichung ergibt sich:

$$p_{\rm B} = {1}/{2} \cdot {\rm erfc} ( {4}/{\sqrt{2} })= {1}/{2} \cdot {\rm erfc} ( 2.828)\approx {1}/{2} \cdot {\rm erfc} ( 2.8)= 0.375 \cdot 10^{-4}\hspace{0.05cm}.$$
  • Richtiger ist der erste Wert. Bei der zweiten Berechnungsart muss man runden oder – noch besser – interpolieren, was aufgrund der starken Nichtlinearität dieser Funktion sehr schwierig ist.
  • Bei den gegebenen Zahlenwerten ist demnach Q–Funktion besser geeignet. Außerhalb von Übungsbeispielen wird allerdings  $s_0/\sigma_d$  in der Regel einen „krummen” Wert besitzen. In diesem Fall bietet  ${\rm Q}(x)$  natürlich keinen Vorteil gegenüber  $1/2 \cdot{\rm erfc}(x)$.


$\text{Beispiel 2:}$  Mit der Energie pro Bit  $(E_{\rm B})$  und der Rauschleistungsdichte  $(N_0)$  gilt für die Bitfehlerwahrscheinlichkeit von Binary Phase Shift Keying  (BPSK):

$$p_{\rm B} = {\rm Q} \left ( \sqrt{ {2 E_{\rm B} }/{N_0} }\right ) = {1}/{2} \cdot {\rm erfc} \left ( \sqrt{ {E_{\rm B} }/{N_0} }\right ) \hspace{0.05cm}.$$

Für die Zahlenwerte  $E_{\rm B} = 16 \ \rm mWs$ und $N_0 = 16 \ \rm mW/Hz$  erhält man:

$$p_{\rm B} = {\rm Q} \left (4 \cdot \sqrt{ 2} \right ) = {1}/{2} \cdot {\rm erfc} \left ( 4\right ) \hspace{0.05cm}.$$
  • Der erste Weg führt zum Ergebnis  $p_{\rm B} = {\rm Q} (5.657) \approx {\rm Q} (5.7) = 0.6 \cdot 10^{-8}\hspace{0.05cm}$, während  $1/2 \cdot{\rm erfc}(x)$  hier den richtigeren Wert  $p_{\rm B} \approx 0.771 \cdot 10^{-8}$  liefert.
  • Wie im ersten Beispiel erkennt man aber auch hier:   Die Funktionen  ${\rm Q}(x)$  und  $1/2 \cdot{\rm erfc}(x)$  sind grundsätzlich gleich gut geeignet. Vor– oder Nachteile der einen oder anderen Funktion ergeben sich nur bei konkreten Zahlenwerten.



Zur Handhabung des Applets


Qfunction bedienung.png

    (A)     Verwendete Gleichungen am Beispiel  ${\rm Q}(x)$

    (B)     Auswahloption für  ${\rm Q}(x)$  oder  ${\rm 0.5 \cdot erfc}(x)$

    (C)     Schranken  ${\rm LB}$  und  ${\rm UB}$  werden gezeichnet

    (D)     Auswahl, ob Abszisse linear  $\rm (lin)$  oder logarithmisch  $\rm (log)$ 

    (E)     Auswahl, ob Ordinate linear  $\rm (lin)$  oder logarithmisch  $\rm (log)$ 

    (F)     Numerikausgabe am Beispiel  ${\rm Q}(x)$  bei linearer Abszisse

    (G)     Slidereingabe des Abszissenwertes  $x$  für lineare Abszisse

    (H)     Slidereingabe des Abszissenwertes  $\rho \ \rm [dB]$  für logarithmische Abszisse

    (I)     Grafikausgabe der Funktion  ${\rm Q}(x)$  – hier:  lineare Abszisse

    (J)     Grafikausgabe der Funktion  ${\rm 0.5 \cdot erfc}(x)$  – hier:  lineare Abszisse

    (K)     Variationsmöglichkeit für die graphischen Darstellungen

$\hspace{1.5cm}$„$+$” (Vergrößern),

$\hspace{1.5cm}$ „$-$” (Verkleinern)

$\hspace{1.5cm}$ „$\rm o$” (Zurücksetzen)

$\hspace{1.5cm}$ „$\leftarrow$” (Verschieben nach links), usw.

Über die Autoren

Dieses interaktive Berechnungstool wurde am  Lehrstuhl für Nachrichtentechnik  der  Technischen Universität München  konzipiert und realisiert.

  • Die erste Version wurde 2007 von  Thomas Großer  im Rahmen seiner Diplomarbeit mit „FlashMX–Actionscript” erstellt (Betreuer:  Günter Söder).
  • 2018/2019 wurde das Programm von  Marwen Ben Ammar  und  Xiaohan Liu  (Bachelorarbeit, Betreuer:  Tasnád Kernetzky ) auf „HTML5” umgesetzt und neu gestaltet.


Nochmalige Aufrufmöglichkeit des Applets in neuem Fenster


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