Loading [MathJax]/jax/output/HTML-CSS/fonts/TeX/fontdata.js

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

From LNTwww
m (Textersetzung - „\*\s*Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0\.” ein.“ durch „ “)
Line 3: Line 3:
 
}}
 
}}
  
[[File:P_ID487__Sto_A_5_1.png|right|Gaußsche AKF am Eingang und Ausgang]]
+
[[File:P_ID487__Sto_A_5_1.png|right|frame|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:
 
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
 
:$${\it \varphi_{x}(\tau)} = \sigma_x^2 \cdot {\rm e}^{- \pi (\tau
Line 14: Line 14:
  
 
Im Verlaufe dieser Aufgabe sollen die beiden Filterparameter H0 und Δf so dimensioniert werden, dass das Ausgangssignal y(t) eine AKF entsprechend der unteren Skizze aufweist.  
 
Im Verlaufe dieser Aufgabe sollen die beiden Filterparameter H0 und Δf so dimensioniert werden, dass das Ausgangssignal y(t) eine AKF entsprechend der unteren Skizze aufweist.  
 +
 +
 +
 +
  
  
 
''Hinweise:''  
 
''Hinweise:''  
 
*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Stochastische_Systemtheorie|Stochastische Systemtheorie]].
 
*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Stochastische_Systemtheorie|Stochastische Systemtheorie]].
*Bezug genommen wird auch auf das  Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Autokorrelationsfunktion_(AKF)|ZAutokorrelationsfunktion]].
+
*Bezug genommen wird auch auf das  Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Autokorrelationsfunktion_(AKF)|Autokorrelationsfunktion]].
 
   
 
   
 
*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}.$$
Line 31: Line 35:
 
{Wie groß ist der Effektivwert des Filtereingangssignals?
 
{Wie groß ist der Effektivwert des Filtereingangssignals?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
σx = { 0.2 3% }  V
+
$\sigma_x \ = \ { 0.2 3% }\ \rm V$
  
  
{Bestimmen Sie aus der skizzierten AKF auch die äquivalente AKF-Dauer des Signals x(t). Wie kann diese allgemein ermittelt werden?
+
{Bestimmen Sie aus der skizzierten AKF auch die äquivalente AKF-Dauer des Signals x(t). <br>Wie kann diese allgemein ermittelt werden?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
τx = { 1 3% } $\ \mu s$
+
$\nabla\tau_x \ = \ { 1 3% }\ &micro; s$
  
  
{Wie lautet das Leistungsdichtespektrum {\it Φ}_x(f) des Eingangsignals? Wie groß ist der LDS-Wert bei f= 0?
+
{Wie lautet das Leistungsdichtespektrum {\it Φ}_x(f) des Eingangsignals? <br>Wie groß ist der LDS-Wert bei f= 0?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
{\it Φ}_x(f=0) \ = { 40 3% } \ \cdot 10^{-9}\ \rm V^2/Hz
+
${\it Φ}_x(f=0) \ = \ { 40 3% } \ \cdot 10^{-9}\ \rm V^2/Hz$
  
  
{Berechnen Sie das LDS {\it Φ}_y(f) am Filterausgang allgemein als Funktion von  \sigma_x, \nabla \tau_x, H_0 und \Delta f. Welche Aussagen treffen zu?
+
{Berechnen Sie das LDS {\it Φ}_y(f) am Filterausgang allgemein als Funktion von  \sigma_x, \nabla \tau_x, H_0 und \Delta f. <br>Welche Aussagen treffen zu?
 
|type="[]"}
 
|type="[]"}
 
+ Das LDS {\it Φ}_y(f) ist ebenfalls gaußförmig.
 
+ Das LDS {\it Φ}_y(f) ist ebenfalls gaußförmig.
Line 51: Line 55:
  
  
{Wie groß muss die äquivalente Filterbandbreite \Delta f gewählt werden, damit für die äquivalente AKF-Dauer  $\nabla \tau_y = 3 \ \rm  \mu s$ gilt?
+
{Wie groß muss die äquivalente Filterbandbreite \Delta f gewählt werden, damit für die äquivalente AKF-Dauer  $\nabla \tau_y = 3 \ \rm  &micro; s$ gilt?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
\Delta f \ = { 0.5 3% } \ \rm MHz
+
$\Delta f \ = \ { 0.5 3% } \ \rm MHz$
  
  
 
{Wie groß muss man den Gleichsignalübertragungsfaktor H_0 wählen, damit die Bedingung \sigma_y = \sigma_x erfüllt wird?
 
{Wie groß muss man den Gleichsignalübertragungsfaktor H_0 wählen, damit die Bedingung \sigma_y = \sigma_x erfüllt wird?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
H_0 \ = { 1.732 3% }
+
$H_0 \ = \ $ { 1.732 3% }
  
  

Revision as of 08:27, 23 August 2018

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:

  • 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 des Signals x(t).
Wie kann diese allgemein ermittelt werden?

\nabla\tau_x \ = \

\ µ 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 LDS {\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 Skizze erhält man \nabla \tau_x\hspace{0.15cm}\underline {= 1 \ \rm \mu 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 {\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{= 40 \cdot 10^{-9} \hspace{0.1cm} V^2 / Hz}.

(4)  Richtig sind die Lösungsvorschläge 1 und 3:

  • Allgemein gilt mit {\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 \mu s} und \nabla \tau_y {= 3 \ \rm \mu 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}.