Aufgabe 3.3: Momente bei cos²-WDF
Aus LNTwww
Version vom 9. März 2017, 15:38 Uhr von Guenter (Diskussion | Beiträge)
Wie in Aufgabe 3.1 und Aufgabe 3.2 betrachten wir die auf den Wertebereich von $-2$ bis $+2$ beschränkte Zufallsgröße $x$ mit folgender WDF in diesem Abschnitt: $$f_x(x)= {1}/{2}\cdot \cos^2({\pi}/{4}\cdot { x}).$$
Daneben betrachten wir eine zweite Zufallsgröße $y$ , die nur Werte zwischen $0$ und $2$ mit folgender WDF liefert: $$f_y(y)=\sin^2({\pi}/{2}\cdot y).$$
Beide Dichtefunktionen sind in der Grafik dargestellt. Außerhalb der Bereiche $-2 < x < +2$ bzw. $0 < x < +2$ gilt jeweils $f_x(x) = 0$ bzw. $f_y(y) = 0$.
Weiter ist anzumerken, dass die beiden Zufallsgrößen als (normierte) Momentanwerte der zugehörigen Zufallssignale $x(t)$ bzw. $y(t)$ aufgefasst werden können.
Hinweise:
- Die Aufgabe gehört zum Kapitel Erwartungswerte und Momente.
- Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
- Für die Lösung dieser Aufgabe können Sie das folgende unbestimmte Integral benutzen:
- $$x^{2}\cdot {\cos}(ax)\,{\rm d}x=\frac{2 x}{ a^{ 2}}\cdot \cos(ax)+\frac({x^{\rm 2}}{\it a} - \frac{\rm 2}{\it a^{\rm 3}})\cdot \rm sin(\it ax \rm ) .$$
Fragebogen
Musterlösung
- 1. Unter allen Umständen richtig sind die Aussagen 3, 4 und 5. Die erste Aussage ist nie erfüllt, wie aus dem Satz von Steiner ersichtlich ist. Die zweite Aussage gilt nur in dem einen Sonderfall x = 0. Es gibt aber auch mittelwertfreie Zufallsgrößen mit unsymmetrischer WDF. Das bedeutet: Die Aussage 6 trifft nicht immer zu.
- 2. Aufgrund der WDF-Symmetrie bezüglich x = 0 ergibt sich für den linearen Mittelwert mx = 0.
- 3. Der Effektivwert des Signals x(t) ist gleich der Streuung σx bzw. gleich der Wurzel aus der Varianz σx2. Da die Zufallsgröße x den Mittelwert mx = 0 aufweist, ist die Varianz nach dem Satz von Steiner gleich dem quadratischen Mittelwert. Dieser wird in Zusammenhang mit Signalen auch als die Leistung (bezogen auf 1 Ω) bezeichnet. Somit gilt:
- $$\sigma_x^{\rm 2}=\int_{-\infty}^{+\infty}x^{\rm 2}\cdot f_x(x)\hspace{0.1cm}{\rm d}x=2 \cdot \int_{\rm 0}^{\rm 2}\frac{x^{\rm 2}}{\rm 2}\cdot \rm cos^2(\frac{\pi}{\rm 4}\cdot\it x)\it\hspace{0.1cm} {\rm d}x.$$
- Mit der Beziehung cos²(α) = 0.5 · (1 + cos(2α)) folgt daraus:
- $$\sigma_x^{\rm 2}=\int_{\rm 0}^{\rm 2}\frac{x^{\rm 2}}{\rm 2}\it \hspace{0.1cm}{\rm d}x + \int_{\rm 0}^{\rm 2}\frac{x^{\rm 2}}{\rm 2}\rm\cdot cos(\frac{\pi}{\rm 2}\cdot\it x)\it \hspace{0.1cm} {\rm d}x.$$
- Diese beiden Standardintegrale findet man in Tabellen (bzw. auf dem Angabenblatt). Man erhält mit a = π/2:
- $$\sigma_x^{\rm 2}=\left[\frac{x^{\rm 3}}{\rm 6} + \frac{x}{a^2}\cdot {\rm cos}(a \cdot \it x) + \left( \frac{x^{\rm2}}{{\rm2}a} - \frac[[:Vorlage:\rm 1]]{a^{\rm3}} \right){\rm sin}(a \cdot \it x)\right]_{x=0}^{x=2}$$
- $$\Rightarrow \hspace{0.5cm} \sigma_{x}^{\rm 2}=\frac{\rm 4}{\rm 3}-\frac{\rm 8}{\rm \pi^2}\approx 0.524\hspace{0.5cm} \Rightarrow \hspace{0.5cm}\sigma_x \hspace{0.15cm}\underline{\approx 0.722}.$$
- 4. Richtig ist der erstgenannte Vorschlag. Die Variante y = 2x würde eine zwischen -4 und +4 verteilte Zufallsgröße liefern. Beim letzten Vorschlag wäre der Mittelwert my = –1.
- 5. Aus der Grafik auf dem Angabenblatt ist bereits offensichtlich, dass my = 1 gilt.
- 6. Der Mittelwert ändert nichts an der Varianz und an der Streuung. Durch die Stauchung um den Faktor 2 wird die Streuung gegenüber Teilaufgabe c) ebenfalls um diesen Faktor kleiner:
- $$\sigma_y=\sigma_x/\rm 2\hspace{0.15cm}\underline{\approx 0.361}.$$