Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 5.1: Gaussian ACF and Gaussian Low-Pass"
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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: | ||
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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. | ||
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*Berücksichtigen Sie die folgende Fourierkorrespondenz: | *Berücksichtigen Sie die folgende Fourierkorrespondenz: | ||
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{\rm e}^{- \pi ({\rm \Delta} f \hspace{0.03cm} \cdot \hspace{0.03cm} t)^2}.$$ | {\rm e}^{- \pi ({\rm \Delta} f \hspace{0.03cm} \cdot \hspace{0.03cm} t)^2}.$$ | ||
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{Wie groß ist der Effektivwert des Filtereingangssignals? | {Wie groß ist der Effektivwert des Filtereingangssignals? | ||
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− | 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? |
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− | ∇τx = { 1 3% } $\ | + | $\nabla\tau_x \ = \ { 1 3% }\ µ s$ |
− | {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? |
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− | {\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? |
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+ Das LDS {\it Φ}_y(f) ist ebenfalls gaußförmig. | + Das LDS {\it Φ}_y(f) ist ebenfalls gaußförmig. | ||
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− | {Wie groß muss die äquivalente Filterbandbreite \Delta f gewählt werden, damit für die äquivalente AKF-Dauer $\nabla \tau_y = 3 \ \rm | + | {Wie groß muss die äquivalente Filterbandbreite \Delta f gewählt werden, damit für die äquivalente AKF-Dauer $\nabla \tau_y = 3 \ \rm µ s$ gilt? |
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− | \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? | ||
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− | H_0 \ = { 1.732 3% } | + | $H_0 \ = \ $ { 1.732 3% } |
Revision as of 08:27, 23 August 2018
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 Autokorrelationsfunktion.
- 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
Musterlösung
(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}.