Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 5.1: Gaussian ACF and Gaussian Low-Pass"

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*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Stochastische_Systemtheorie|Stochastische Systemtheorie]].
 
*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]]
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*Bezug genommen wird auch auf das  Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Autokorrelationsfunktion_(AKF)|ZAutokorrelationsfunktion]].
*Bezug genommen wird auch auf das  Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Zweidimensionale_Gaußsche_Zufallsgrößen|Zweidimensionale Gaußsche Zufallsgrößen]].
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*Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
*Sollte die Eingabe des Zahlenwertes &bdquo;0&rdquo; erforderlich sein, so geben Sie bitte &bdquo;0.&rdquo; ein.<br />
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*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:
 
 
:$${\rm e}^{-  \pi (f/{\rm \Delta} f)^2}
 
:$${\rm e}^{-  \pi (f/{\rm \Delta} f)^2}
\bullet\!\!-\!\!\!-\!\!\!\circ \hspace{0.15cm}{\rm \Delta} f \cdot
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\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}.$$
  

Revision as of 15:43, 15 April 2017

Gaußsche AKF am Eingang und Ausgang

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.
  • Bezug genommen wird auch auf das Kapitel ZAutokorrelationsfunktion.
  • Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
  • Berücksichtigen Sie die folgende Fourierkorrespondenz:
$${\rm e}^{- \pi (f/{\rm \Delta} f)^2} \bullet\!\!-\!\!\!-\!\!\!\hspace{0.03cm}\circ \hspace{0.15cm}{\rm \Delta} f \cdot {\rm e}^{- \pi ({\rm \Delta} f \hspace{0.03cm} \cdot \hspace{0.03cm} t)^2}.$$


Fragebogen

1

Wie groß ist der Effektivwert des Filtereingangssignals?

$\sigma_x$ =

V

2

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

$\nabla\tau_x$ =

$\mu s$

3

Wie lautet das Leistungsdichtespektrum Φx(f) des Eingangsignals? Wie groß ist der LDS-Wert bei f = 0?

$\phi_x(f = 0)$ =

$\cdot 10^{-8}\ V^2/Hz$

4

Berechnen Sie das LDS Φy(f) am Filterausgang allgemein als Funktion von σx, ∇τx, H0 und Δf. Welche der folgenden Aussagen sind zutreffend?

Das LDS Φy(f) ist ebenfalls gaußförmig.
Je kleiner Δf ist, um so breiter ist Φy(f).
H0 beeinflusst nur die Höhe, aber nicht die Breite von Φy(f).

5

Wie groß muss die äquivalente Filterbandbreite Δf gewählt werden, damit für die äquivalente AKF-Dauer ∇τy = 3 μs gilt?

$\Delta f$ =

$MHz$

6

Wie groß muss man den Gleichsignalübertragungsfaktor H0 wählen, damit die Bedingung σy = σx erfüllt wird?

$H_0$ =


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:
$$H_{\rm 0} = \sqrt{\frac{\Phi_y (f = 0)}{\Phi_x (f = 0)}} = \sqrt {3}\hspace{0.15cm} \underline{=1.732}.$$