Obwohl die Beschreibung Gaußscher Zufallsgrößen mit Hilfe von Vektoren und Matrizen eigentlich nur bei mehr als $N = 2$ Dimensionen erforderlich ist und Sinn macht, beschränken wir uns hier zur Vereinfachung auf den Sonderfall zweidimensionaler Zufallsgrößen.
Although the description of Gaussian random variables using vectors and matrices is actually only necessary and makes sense for more than $N = 2$ dimensions, here we restrict ourselves to the special case of two-dimensional random variables for simplicity.
In der Grafik ist oben die allgemeine Korrelationsmatrix $\mathbf{K_x}$ der 2D–Zufallsgröße $\mathbf{x} = (x_1, x_2)^{\rm T}$ angegeben, wobei $\sigma_1^2$ und $\sigma_2^2$ die Varianzen der Einzelkomponenten beschreiben. $\rho$ bezeichnet den Korrelationskoeffizienten zwischen den beiden Komponenten.
In the graph above, the general correlation matrix $\mathbf{K_x}$ of the two-dimensional random variable $\mathbf{x} = (x_1, x_2)^{\rm T}$ is given, where $\sigma_1^2$ and $\sigma_2^2$ describe the variances of the individual components. $\rho$ denotes the correlation coefficient between the two components.
Die Zufallsgrößen $\mathbf{y}$ und $\mathbf{z}$ geben zwei Spezialfälle von $\mathbf{x}$ an, deren Prozessparameter aus den Korrelationsmatrix $\mathbf{K_y}$ bzw. $\mathbf{K_z}$ bestimmt werden können.
The random variables $\mathbf{y}$ and $\mathbf{z}$ give two special cases of $\mathbf{x}$ whose process parameters are to be determined from the correlation matrices $\mathbf{K_y}$ and $\mathbf{K_z}$ respectively.
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''Hinweise:''
*Die Aufgabe gehört zum Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Verallgemeinerung_auf_N-dimensionale_Zufallsgrößen|Verallgemeinerung auf N-dimensionale Zufallsgrößen]].
*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]].
* Entsprechend der Seite [[Stochastische_Signaltheorie/Zweidimensionale_Gaußsche_Zufallsgrößen#H.C3.B6henlinien_bei_korrelierten_Zufallsgr.C3.B6.C3.9Fen|Höhenlinien bei korrelierten Zufallsgrößen]] ist der Winkel $\alpha$ zwischen dem alten und dem neuen System durch folgende Gleichung gegeben:
**Eine $2×2$-Kovarianzmatrix besitzt zwei reelle Eigenwerte $\lambda_1$ und $\lambda_2$.
**Diese beiden Eigenwerte bestimmen zwei Eigenvektoren $\xi_1$ und $\xi_2$.
**Diese spannen ein neues Koordinatensystem in Richtung der Hauptachsen des alten Systems auf.
Hints:
*The exercise belongs to the chapter [[Theory_of_Stochastic_Signals/Generalization_to_N-Dimensional_Random_Variables|Generalization to N-Dimensional Random Variables]].
*Some basics on the application of vectors and matrices can be found on the pages [[Theory_of_Stochastic_Signals/Generalization_to_N-Dimensional_Random_Variables#Basics_of_matrix_operations:_Determinant_of_a_matrix|Determinant of a Matrix]] and [[Theory_of_Stochastic_Signals/Generalization_to_N-Dimensional_Random_Variables#Basics_of_matrix_operations:_Inverse_of_a_matrix|Inverse of a Matrix]] .
* According to the page [[Theory_of_Stochastic_Signals/Two-Dimensional_Gaussian_Random_Variables#Contour_lines_for_correlated_random_variables|"Contour lines for correlated random variables"]] the angle $\alpha$ between the old and the new system is given by the following equation:
{Geben Sie die Eigenwerte von $\mathbf{K_y}$ unter der Bedingung $\sigma = 1$ sowie $0 < \rho < 1$ an.
{Give the eigenvalues of $\mathbf{K_y}$ under the condition $\sigma = 1$ and $0 < \rho < 1$ What values result for $\rho = 0.5 $, assuming $\lambda_1 \ge \lambda_2$?
<br>Welche Werte ergeben sich für $\rho = 0.5 $, wobei $\lambda_1 \ge \lambda_2$ vorausgesetzt wird?
{Um welchen Winkel $\alpha$ ist das neue Koordinatensystem $(\mathbf{\zeta_1}, \ \mathbf{\zeta_2})$ gegenüber dem ursprünglichen System $(\mathbf{z_1}, \ \mathbf{z_2})$ gedreht?
{By what angle $\alpha$ is the new coordinate system $(\mathbf{\zeta_1}, \ \mathbf{\zeta_2})$ rotated with respect to the original system $(\mathbf{z_1}, \ \mathbf{z_2})$ ?
|type="{}"}
|type="{}"}
$\alpha \ = \ $ { 26.56 3% } $\ \rm Grad$
$\alpha \ = \ $ { 26.56 3% } $\ \rm deg$
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</quiz>
</quiz>
===Musterlösung===
===Solution===
{{ML-Kopf}}
{{ML-Kopf}}
'''(1)''' Richtig sind <u>die Lösungsvorschläge 1 und 2</u>:
'''(1)''' Correct are the <u>proposed solutions 1 and 2</u>:
*$\mathbf{K_y}$ ist tatsächlich die allgemeinste Korrelationsmatrix einer 2D-Zufallsgröße mit $\sigma_1 = \sigma_2 = \sigma$.
*$\mathbf{K_y}$ is indeed the most general correlation matrix of a two-dimensional random variable with $\sigma_1 = \sigma_2 = \sigma$.
*Der Parameter $\rho$ gibt den Korrelationskoeffizienten an. Dieser kann alle Werte zwischen $\pm 1$ inclusive dieser Randwerte annehmen.
*The parameter $\rho$ specifies the correlation coefficient. This can take all values between $\pm 1$ including these marginal values.
'''(2)''' In diesem Fall lautet die Bestimmungsgleichung:
In der nebenstehenden Skizze ist das Ergebnis verdeutlicht:
*Das neue, durch $\mathbf{\eta_1}$ und $\mathbf{\eta_2}$ festgelegte Koordinatensystem liegt tatsächlich in Richtung der Hauptachsen des ursprünglichen Systems.
*Mit $\sigma_1 = \sigma_2$ ergibt sich fast immer (Ausnahme: $\rho= 0$) der Drehwinkel $\alpha = 45^\circ$.
*Dies folgt auch aus der im Theorieteil angegebenen Gleichung:
*The coordinate system defined by $\mathbf{\eta_1}$ and $\mathbf{\eta_2}$ is actually in the direction of the main axes of the original system.
*With $\sigma_1 = \sigma_2$ almost always results $($exception: $\rho= 0)$ the rotation angle $\alpha = 45^\circ$.
*This also follows from the equation given in the theory section:
*The eigenvalues $\lambda_1$ and $\lambda_2$ do not denote the standard deviations with respect to the new axes, but the variances.
'''(5)''' Durch Vergleich der Matrizen $\mathbf{K_x}$ und $\mathbf{K_z}$ erhält man
'''(5)''' By comparing the matrices $\mathbf{K_x}$ and $\mathbf{K_z}$ we get.
*$\sigma_{1}\hspace{0.15cm}\underline{ =2}$,
*$\sigma_{1}\hspace{0.15cm}\underline{ =2}$,
*$\sigma_{2}\hspace{0.15cm}\underline{ =1}$,
*$\sigma_{2}\hspace{0.15cm}\underline{ =1}$,
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'''(6)''' Nach dem inzwischen altbekannten Schema gilt:
Although the description of Gaussian random variables using vectors and matrices is actually only necessary and makes sense for more than $N = 2$ dimensions, here we restrict ourselves to the special case of two-dimensional random variables for simplicity.
In the graph above, the general correlation matrix $\mathbf{K_x}$ of the two-dimensional random variable $\mathbf{x} = (x_1, x_2)^{\rm T}$ is given, where $\sigma_1^2$ and $\sigma_2^2$ describe the variances of the individual components. $\rho$ denotes the correlation coefficient between the two components.
The random variables $\mathbf{y}$ and $\mathbf{z}$ give two special cases of $\mathbf{x}$ whose process parameters are to be determined from the correlation matrices $\mathbf{K_y}$ and $\mathbf{K_z}$ respectively.