[[File:P_ID834__LZI_Z_1_4.png |right|frame|Periodisches Rechtecksignal und <br>Filter mit rechteckförmiger Impulsantwort]]
[[File:P_ID834__LZI_Z_1_4.png |right|frame|Periodic rectangular signal and <br>filter with rectangular impulse response]]
Wir betrachten das periodische Rechtecksignal $x(t)$ gemäß obiger Skizze, dessen Periodendauer $T_0 = 2T$ ist.
We consider the periodic rectangular signal $x(t)$ , whose periodic duration is $T_0 = 2T$ , according to the sketch above.
*Dieses Signal besitzt Spektralanteile bei der Grundfrequenz $f_0 = 1/T_0 = 1/(2T)$ und allen ungeradzahligen Vielfachen davon, das heißt bei $3f_0$, $5f_0,$ usw. Zusätzlich gibt es einen Gleichanteil.
*This signal has spectral components at the fundamental frequency $f_0 = 1/T_0 = 1/(2T)$ and at all odd multiples thereof, that is, at $3f_0$, $5f_0,$ and so on. In addition, there is a direct component.
*Dazu betrachten wir zwei Filter $\rm A$ und $\rm B$ mit jeweils rechteckförmiger Impulsantwort $h_{\rm A}(t)$ mit der Dauer $6T$ bzw. $h_{\rm B}(t)$ mit der Dauer $5T$.
*For this purpose, we consider two filters $\rm A$ and $\rm B$ each with rectangular impulse response $h_{\rm A}(t)$ with duration $6T$ and $h_{\rm B}(t)$ with duration $5T$, respectively.
*Die Höhen der beiden Impulsantworten sind so gewählt, dass die Flächen der Rechtecke jeweils $1$ ergeben.
*The heights of the two impulse responses are such that the areas of the rectangles each add up to $1$ .
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''Hinweise:''
''Please note:''
*Die Aufgabe gehört zum Kapitel [[Lineare_zeitinvariante_Systeme/Systembeschreibung_im_Zeitbereich|Systembeschreibung im Zeitbereich]]
*The exercise belongs to the chapter [[Linear_and_Time_Invariant_Systems/System_Description_in_Time_Domain|System Description in Time Domain]].
* Informationen zur Faltung finden Sie im Kapitel [[Signaldarstellung/Faltungssatz_und_Faltungsoperation|Faltungssatz und Faltungsoperation]] im Buch „Signaldarstellung”.
*For information on convolution, see the chapter [[Signal_Representation/The_Convolution_Theorem_and_Operation|convolution theorem and operation]] in the book "Signal Representation”.
*Wir verweisen Sie auch auf das interaktive Applet [[Applets:Zur_Verdeutlichung_der_grafischen_Faltung|Zur Verdeutlichung der graphischen Faltung]].
*We also refer you to the interactive applet [[Applets:Zur_Verdeutlichung_der_grafischen_Faltung|Zur Verdeutlichung der graphischen Faltung]].
===Fragebogen===
===Questions===
<quiz display=simple>
<quiz display=simple>
{Berechnen Sie das Ausgangssignal $y_{\rm A}(t)$ von Filter $\rm A$, insbesondere die Werte bei $t = 0$ und $t = T$.
{Compute the output signal $y_{\rm A}(t)$ of the filter $\rm A$, in particular the values at $t = 0$ and $t = T$.
|type="{}"}
|type="{}"}
$y_{\rm A}(t = 0) \ =\ $ { 1 3% } $\rm V$
$y_{\rm A}(t = 0) \ =\ $ { 1 3% } $\rm V$
Line 33:
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{Geben Sie die Betragsfunktion $|H_{\rm A}(f)|$ an. Welcher Wert ergibt sich bei der Frequenz $f = f_0$? <br>Interpretieren Sie das Ergebnis der Teilaufgabe '''(1)'''.
{Give the absolute value function $|H_{\rm A}(f)|$ . What value is obtained at frequency $f = f_0$? <br>Interpret the result of the subtask '''(1)'''.
|type="{}"}
|type="{}"}
$|H_{\rm A}(f = f_0)| \ =\ $ { 0. }
$|H_{\rm A}(f = f_0)| \ =\ $ { 0. }
{Berechnen Sie das Ausgangssignal $y_{\rm B}(t)$ von Filter $\rm B$, insbesondere die Werte bei $t = 0$ und $t = T$.
{Compute the output signal $y_{\rm B}(t)$ of the filter $\rm B$, in particular the values at $t = 0$ and $t = T$.
|type="{}"}
|type="{}"}
$y_{\rm B}(t = 0) \ =\ $ { 0.8 3% } $\rm V$
$y_{\rm B}(t = 0) \ =\ $ { 0.8 3% } $\rm V$
Line 44:
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{Wie lautet die Betragsfunktion $|H_{\rm B}(f)|$, insbesondere bei den Frequenzen $f = f_0$ und $f = 3 · f_0$? <br>Interpretieren Sie damit das Ergebnis der Teilaufgabe '''(3)'''.
{What is the absolute value function $|H_{\rm B}(f)|$, especially at frequencies $f = f_0$ and $f = 3 · f_0$? <br>Use this to interpret the result of the subtask '''(3)'''.
|type="{}"}
|type="{}"}
$|H_{\rm B}(f = f_0)| \ =\ $ { 0.127 5% }
$|H_{\rm B}(f = f_0)| \ =\ $ { 0.127 5% }
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</quiz>
</quiz>
===Musterlösung===
===Solution===
{{ML-Kopf}}
{{ML-Kopf}}
'''(1)''' Das Ausgangssignal ist das Ergebnis der Faltungsoperation zwischen $x(t)$ und $h_{\rm A}(t)$:
'''(1)''' The output signal is the result of the convolution operation between $x(t)$ and $h_{\rm A}(t)$:
*Man erkennt, dass diese Gleichung für alle $t$ das gleiche Ergebnis $y_{\rm A}(t) \rm \underline{\: = 1V}$ liefert.
*It can be seen that this equation gives the same result $y_{\rm A}(t) \rm \underline{\: = 1V}$ for all $t$ .
'''(2)''' Der Betragsfrequenzgang lautet $|H_{\rm A}(f)| = |{\rm si}(\pi \cdot f \cdot 6T)|.$ Dieser weist Nullstellen im Abstand $1/(6T)$ auf.
*Somit liegen auch bei $f_0$, $3f_0$, $5f_0$ usw. jeweils Nullstellen vor.
*Insbesondere gilt auch $|H_{\rm A}(f = f_0)| \underline{\: = 0}$.
*Vom Spektrum $X(f)$ bleibt somit nur der Gleichanteil $1 \hspace{0.05cm} \rm V$ unverändert erhalten.
*Dagegen sind alle anderen Spektrallinien in $Y_{\rm A}(f)$ nicht mehr enthalten.
'''(2)''' The magnitude of the frequency response is $|H_{\rm A}(f)| = |{\rm si}(\pi \cdot f \cdot 6T)|.$ This has zeros at an interval of $1/(6T)$ .
*So, there are also zeros at $f_0$, $3f_0$, $5f_0$ etc., respectively.
*Die Spektralanteile des Rechtecksignals bei $f_0, 3f_0,$ usw. werden zwar nun nicht mehr unterdrückt, aber mit steigender Frequenz immer mehr abgeschwächt und zwar in der Form, dass der Rechteckverlauf in ein periodisches Dreiecksignal gewandelt wird. Der Gleichanteil $(1 \hspace{0.05cm} \rm V)$ bleibt auch hier unverändert.
*The spectral components of the rectangular signal at $f_0, 3f_0,$ etc., although now no longer suppressed, are increasingly attenuated as the frequency increases, in such a way that the rectangular curve is converted into a periodic triangular signal. The direct component $(1 \hspace{0.05cm} \rm V)$ remains unchanged here, too.
*Beide Filter liefern also den Mittelwert des Eingangssignals. Beim vorliegenden Signal $x(t)$ ist für die Bestimmung des Mittelwertes das Filter $\rm A$ besser geeignet als das Filter $\rm B$, da bei Ersterem die Länge der Impulsantwort ein Vielfaches der Periodendauer $T_0 = 2T$ ist.
*Thus, both filters provide the average value of the input signal. For the signal $x(t)$ at hand the filter $\rm A$ is more suitable than the filter $\rm B$ for the determination of the mean value, because for the former the length of the impulse response is a multiple of the period $T_0 = 2T$ .
*Ist diese Bedingung – wie beim Filter $\rm B$ – nicht erfüllt, so überlagert sich dem Mittelwert noch ein (in diesem Beispiel dreieckförmiges) Fehlersignal.
*If this condition – as with the filter $\rm B$ – is not fulfilled, an error signal (triangular in this example) is still superimposed on the mean value.
{{ML-Fuß}}
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[[Category:Aufgaben zu Lineare zeitinvariante Systeme|^1.2 Systembeschreibung im Zeitbereich^]]
[[Category:Linear and Time-Invariant Systems: Exercises|^1.2 System Description in Time Domain^]]
[[de:Aufgaben:Aufgabe 1.4Z: Alles rechteckförmig]]
Periodic rectangular signal and filter with rectangular impulse response
We consider the periodic rectangular signal $x(t)$ , whose periodic duration is $T_0 = 2T$ , according to the sketch above.
This signal has spectral components at the fundamental frequency $f_0 = 1/T_0 = 1/(2T)$ and at all odd multiples thereof, that is, at $3f_0$, $5f_0,$ and so on. In addition, there is a direct component.
For this purpose, we consider two filters $\rm A$ and $\rm B$ each with rectangular impulse response $h_{\rm A}(t)$ with duration $6T$ and $h_{\rm B}(t)$ with duration $5T$, respectively.
The heights of the two impulse responses are such that the areas of the rectangles each add up to $1$ .
The spectral components of the rectangular signal at $f_0, 3f_0,$ etc., although now no longer suppressed, are increasingly attenuated as the frequency increases, in such a way that the rectangular curve is converted into a periodic triangular signal. The direct component $(1 \hspace{0.05cm} \rm V)$ remains unchanged here, too.
Thus, both filters provide the average value of the input signal. For the signal $x(t)$ at hand the filter $\rm A$ is more suitable than the filter $\rm B$ for the determination of the mean value, because for the former the length of the impulse response is a multiple of the period $T_0 = 2T$ .
If this condition – as with the filter $\rm B$ – is not fulfilled, an error signal (triangular in this example) is still superimposed on the mean value.