Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 5.1: Gaussian ACF and Gaussian Low-Pass"
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− | '''(1)''' Die Varianz ist gleich dem AKF-Wert bei τ=0, also σ2x=0.04 V2. Daraus folgt σx=0.2 V_ . | + | '''(1)''' Die Varianz ist gleich dem AKF-Wert bei τ=0, also σ2x=0.04 V2. |
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− | '''(2)''' Die äquivalente AKF-Dauer kann man über das flächengleiche Rechteck ermitteln. Gemäß der Skizze erhält man $\nabla \tau_x\hspace{0.15cm}\underline {= 1 \ \rm | + | |
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{\rm e}^{- \pi ({\rm \nabla} \tau_x \hspace{0.03cm}\cdot \hspace{0.03cm}f)^2} .$$ | {\rm e}^{- \pi ({\rm \nabla} \tau_x \hspace{0.03cm}\cdot \hspace{0.03cm}f)^2} .$$ | ||
− | *Bei der Frequenz f=0 erhält man: | + | *Bei der Frequenz f=0 erhält man: |
:$${\it \Phi}_{x}(f = 0) = \sigma_x^2 \cdot {\rm \nabla} \tau_x = | :$${\it \Phi}_{x}(f = 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 | \rm 0.04 \hspace{0.1cm} V^2 \cdot 10^{-6} \hspace{0.1cm} s \hspace{0.15cm} \underline{= 40 | ||
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'''(4)''' Richtig sind die <u>Lösungsvorschläge 1 und 3</u>: | '''(4)''' Richtig sind die <u>Lösungsvorschläge 1 und 3</u>: | ||
− | *Allgemein gilt Φy(f)=Φx(f)⋅|H(f)|2. Daraus folgt: | + | *Allgemein gilt Φy(f)=Φx(f)⋅|H(f)|2. Daraus folgt: |
:$${\it \Phi}_{y}(f) = \sigma_x^2 \cdot {\rm \nabla} \tau_x \cdot | :$${\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 | {\rm e}^{- \pi ({\rm \nabla} \tau_x \cdot f)^2}\cdot H_{\rm 0}^2 | ||
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*Durch Zusammenfassen der beiden Exponentialfunktionen erhält man: | *Durch Zusammenfassen der beiden Exponentialfunktionen erhält man: | ||
:$${\it \Phi}_{y}(f) = \sigma_x^2 \cdot {\rm \nabla} \tau_x \cdot H_0^2 \cdot | :$${\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/ | + | {\rm e}^{- \pi\cdot ({\rm \nabla} \tau_x^2 + 2/\Delta f^2 ) \hspace{0.1cm}\cdot f^2}.$$ |
− | *Auch Φy(f) ist gaußförmig und nie breiter als Φx(f). Für f→∞ gilt die Näherung Φy(f)≈Φx(f). | + | *Auch Φy(f) ist gaußförmig und nie breiter als Φx(f). Für f→∞ gilt die Näherung Φy(f)≈Φx(f). |
− | *Mit kleiner werdendem Δf wird Φy(f) immer schmäler (also ist die zweite Aussage falsch). | + | *Mit kleiner werdendem Δf wird Φy(f) immer schmäler (also ist die zweite Aussage falsch). |
− | *H0 beeinflusst tatsächlich nur die LDS-Höhe, aber nicht die Breite des LDS. | + | *H0 beeinflusst tatsächlich nur die LDS-Höhe, aber nicht die Breite des LDS. |
− | '''(5)''' Analog zum Aufgabenteil '''(1)''' kann für das LDS des Ausgangssignals y(t) geschrieben werden: | + | '''(5)''' Analog zum Aufgabenteil '''(1)''' kann für das LDS des Ausgangssignals y(t) geschrieben werden: |
:$${\it \Phi}_{y}(f) = \sigma_y^2 \cdot {\rm \nabla} \tau_y \cdot | :$${\it \Phi}_{y}(f) = \sigma_y^2 \cdot {\rm \nabla} \tau_y \cdot | ||
{\rm e}^{- \pi \cdot {\rm \nabla} \tau_y^2 \cdot f^2 }.$$ | {\rm e}^{- \pi \cdot {\rm \nabla} \tau_y^2 \cdot f^2 }.$$ | ||
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:$${{\rm \nabla} \tau_y^2} = {{\rm \nabla} \tau_x^2} + \frac {2}{{\rm | :$${{\rm \nabla} \tau_y^2} = {{\rm \nabla} \tau_x^2} + \frac {2}{{\rm | ||
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− | *Löst man die Gleichung nach Δf auf und berücksichtigt die Werte \nabla \tau_x {= 1 \ \rm µ s} | + | *Löst man die Gleichung nach Δf auf und berücksichtigt die Werte \nabla \tau_x {= 1 \ \rm µ s} sowie \nabla \tau_y {= 3 \ \rm µ s}, so folgt: |
:$${\rm \Delta} f = \sqrt{\frac{2}{{\rm \nabla} \tau_y^2 - {\rm | :$${\rm \Delta} f = \sqrt{\frac{2}{{\rm \nabla} \tau_y^2 - {\rm | ||
\nabla} \tau_x^2}} = \sqrt{\frac{2}{9 - 1}} \hspace{0.1cm}\rm MHz | \nabla} \tau_x^2}} = \sqrt{\frac{2}{9 - 1}} \hspace{0.1cm}\rm MHz | ||
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− | '''(6)''' Die Bedingung σy=σx ist gleichbedeutend mit φy(τ=0)=φx(τ=0). | + | |
− | *Da zudem ∇τy=3⋅∇τx vorgegeben ist, muss deshalb auch Φy(f=0)=3⋅Φx(f=0) gelten. | + | '''(6)''' Die Bedingung σy=σx ist gleichbedeutend mit φy(τ=0)=φx(τ=0). |
+ | *Da zudem ∇τy=3⋅∇τx vorgegeben ist, muss deshalb auch Φy(f=0)=3⋅Φx(f=0) gelten. | ||
*Daraus erhält man: | *Daraus erhält man: | ||
:$$H_{\rm 0} = \sqrt{\frac{\it \Phi_y (f \rm = 0)}{\it \Phi_x (f = \rm 0)}} = \sqrt | :$$H_{\rm 0} = \sqrt{\frac{\it \Phi_y (f \rm = 0)}{\it \Phi_x (f = \rm 0)}} = \sqrt |
Revision as of 15:07, 7 December 2019
Am Eingang eines Tiefpassfilters mit dem Frequenzgang H(f) liegt ein gaußverteiltes mittelwertfreies Rauschsignal x(t) mit folgender Autokorrelationsfunktion (AKF) an:
- φx(τ)=σ2x⋅e−π(τ/∇τx)2.
Diese AKF ist in nebenstehender Grafik oben dargestellt.
Das Filter sei gaußförmig mit der Gleichsignalverstärkung H0 und der äquivalenten Bandbreite Δf. Für den Frequenzgang kann somit geschrieben werden:
- H(f)=H0⋅e−π(f/Δf)2.
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:
- Die Aufgabe gehört zum Kapitel Stochastische Systemtheorie.
- Bezug genommen wird auch auf das Kapitel Autokorrelationsfunktion.
- Berücksichtigen Sie die folgende Fourierkorrespondenz:
- e−π(f/Δf)2∙−−∘Δf⋅e−π(Δf⋅t)2.
Fragebogen
Musterlösung
- 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 der Skizze erhält man \nabla \tau_x\hspace{0.15cm}\underline {= 1 \ \rm µ 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 = 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 {\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 µ s} sowie \nabla \tau_y {= 3 \ \rm µ 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}.