Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 2.1Z: Different Signal Courses"
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(D): ein rechteckförmiges Zufallssignal, | (D): ein rechteckförmiges Zufallssignal, | ||
− | (E): das Zufallssignal '''(D)''' nach AMI-Codierung; hierbei bleibt die „Null” erhalten, während eine jede „Eins” alternierend mit „$+2\ \rm V$” und „$-2\ \rm V$” codiert wird. | + | (E): das Zufallssignal '''(D)''' nach AMI-Codierung; hierbei bleibt die „Null” erhalten, während eine jede „Eins” alternierend mit „$+2\hspace{0.03cm}\rm V$” und „$-2\hspace{0.03cm} \rm V$” codiert wird. |
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===Musterlösung=== | ===Musterlösung=== | ||
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− | + | '''(1)''' Die Zufallsgrößen (C) und (D) sind binär ($M= 2$), während die Zufallsgröße (E) dreiwertig ist. Richtig sind die <u>Lösungsvorschläge 3, 4 und 5.</u> | |
− | + | '''(2)''' Die <u>Zufallsgröße (A)</u> ist kontinuierlich und kann alle Werte zwischen $\pm 2 \hspace{0.03cm} \rm V$ mit der gleichen Wahrscheinlichkeit annehmen. Alle anderen Zufallsgrößen sind diskret. | |
− | + | '''(3)''' Nur die <u>Zufallsgröße (B)</u> hat einen diskreten Anteil bei $0\hspace{0.03cm}\rm V$ und außerdem noch eine kontinuierliche Komponente (zwischen $0\hspace{0.03cm} \rm V$ und $+2\hspace{0.03cm}\rm V$). | |
− | + | '''(4)''' Nach dem Bernoullischen Gesetz der großen Zahlen gilt: | |
− | + | $$\rm Pr\left(|\it h_{\rm 0} - \it p_{\rm 0}|\ge\it\varepsilon\right)\le\frac{\rm 1}{\rm 4\cdot \it N\cdot\it\varepsilon^{\rm 2}} = {\it p}_{\rm \hspace{0.01cm}Bernouilli}.$$ | |
− | + | Damit ist die Wahrscheinlichkeit, dass die relative Häufigkeit $h_0$ von der Wahrscheinlichkeit $p_0 = 0.5$ betragsmäßig um mehr als $0.01$ abweicht, mit $\varepsilon = 0.01$ berechenbar: | |
− | + | $${\it p}_{\rm \hspace{0.01cm}Bernoulli} = \rm\frac{1}{4\cdot 100000\cdot 0.01^2}=\rm 2.5\% \hspace{0.5cm}\Rightarrow \hspace{0.5cm} | |
{\rm Min}[({\rm Pr}(0.49 \le h_0 \le 0.51)] \hspace{0.15cm}\underline{= 0.975}.$$ | {\rm Min}[({\rm Pr}(0.49 \le h_0 \le 0.51)] \hspace{0.15cm}\underline{= 0.975}.$$ | ||
− | + | '''(5)''' Mit $p_{\rm Bernoulli} = 1 - 0.99 = 0.01$ und $\varepsilon = 0.001$ gilt wiederum nach dem Gesetz der großen Zahlen: | |
− | + | $${\it p}_{\rm \hspace{0.01cm}Bernoulli}\le\frac{\rm 1}{\rm 4\cdot \it N\cdot\it \varepsilon^{\rm 2}}.$$ | |
− | + | Aufgelöst nach $N$ erhält man: | |
− | + | $$N\ge\frac{\rm 1}{\rm 4\cdot\it p_{\rm \hspace{0.01cm}Bernoulli}\cdot\it\varepsilon^{\rm 2}}=\rm \frac{1}{4\cdot 0.01\cdot 0.001^{2}}=\rm 0.25\cdot 10^8 | |
\hspace{0.5cm}\Rightarrow \hspace{0.5cm} | \hspace{0.5cm}\Rightarrow \hspace{0.5cm} | ||
− | {\it N}_{\rm min} \hspace{0.15cm}\underline{= | + | {\it N}_{\rm min} \hspace{0.15cm}\underline{= 2.5\cdot 10^9}.$$ |
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Revision as of 10:42, 2 March 2017
Rechts sind fünf Signalverläufe dargestellt. Die ersten drei Signale (A), (B) und (C) sind periodisch und damit auch deterministisch, die beiden unteren Signale haben stochastischen Charakter. Der Momentanwert dieser Signale $x(t)$ wird jeweils als eine Zufallsgröße aufgefasst.
Im Einzelnen sind dargestellt:
(A): ein dreieckförmiges periodisches Signal,
(B): das Signal (A) nach Einweggleichrichtung,
(C): ein rechteckförmiges periodisches Signal,
(D): ein rechteckförmiges Zufallssignal,
(E): das Zufallssignal (D) nach AMI-Codierung; hierbei bleibt die „Null” erhalten, während eine jede „Eins” alternierend mit „$+2\hspace{0.03cm}\rm V$” und „$-2\hspace{0.03cm} \rm V$” codiert wird.
Hinweise:
- Die Aufgabe gehört zum Kapitel Vom Zufallsexperiment zurZufallsgröße.
- Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
Fragebogen
Musterlösung
(2) Die Zufallsgröße (A) ist kontinuierlich und kann alle Werte zwischen $\pm 2 \hspace{0.03cm} \rm V$ mit der gleichen Wahrscheinlichkeit annehmen. Alle anderen Zufallsgrößen sind diskret.
(3) Nur die Zufallsgröße (B) hat einen diskreten Anteil bei $0\hspace{0.03cm}\rm V$ und außerdem noch eine kontinuierliche Komponente (zwischen $0\hspace{0.03cm} \rm V$ und $+2\hspace{0.03cm}\rm V$).
(4) Nach dem Bernoullischen Gesetz der großen Zahlen gilt: $$\rm Pr\left(|\it h_{\rm 0} - \it p_{\rm 0}|\ge\it\varepsilon\right)\le\frac{\rm 1}{\rm 4\cdot \it N\cdot\it\varepsilon^{\rm 2}} = {\it p}_{\rm \hspace{0.01cm}Bernouilli}.$$
Damit ist die Wahrscheinlichkeit, dass die relative Häufigkeit $h_0$ von der Wahrscheinlichkeit $p_0 = 0.5$ betragsmäßig um mehr als $0.01$ abweicht, mit $\varepsilon = 0.01$ berechenbar: $${\it p}_{\rm \hspace{0.01cm}Bernoulli} = \rm\frac{1}{4\cdot 100000\cdot 0.01^2}=\rm 2.5\% \hspace{0.5cm}\Rightarrow \hspace{0.5cm} {\rm Min}[({\rm Pr}(0.49 \le h_0 \le 0.51)] \hspace{0.15cm}\underline{= 0.975}.$$
(5) Mit $p_{\rm Bernoulli} = 1 - 0.99 = 0.01$ und $\varepsilon = 0.001$ gilt wiederum nach dem Gesetz der großen Zahlen: $${\it p}_{\rm \hspace{0.01cm}Bernoulli}\le\frac{\rm 1}{\rm 4\cdot \it N\cdot\it \varepsilon^{\rm 2}}.$$ Aufgelöst nach $N$ erhält man: $$N\ge\frac{\rm 1}{\rm 4\cdot\it p_{\rm \hspace{0.01cm}Bernoulli}\cdot\it\varepsilon^{\rm 2}}=\rm \frac{1}{4\cdot 0.01\cdot 0.001^{2}}=\rm 0.25\cdot 10^8 \hspace{0.5cm}\Rightarrow \hspace{0.5cm} {\it N}_{\rm min} \hspace{0.15cm}\underline{= 2.5\cdot 10^9}.$$