Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 2.1Z: Different Signal Courses"
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{Welche Zufallsgrößen besitzen einen diskreten und einen kontinuierlichen Anteil? | {Welche Zufallsgrößen besitzen einen diskreten und einen kontinuierlichen Anteil? | ||
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− | - Signal (A) | + | - Signal $\rm (A)$, |
− | + Signal (B) | + | + Signal $\rm (B)$, |
− | - Signal (C) | + | - Signal $\rm (C)$, |
− | - Signal (D) | + | - Signal $\rm (D)$, |
− | - Signal (E) | + | - Signal $\rm (E)$. |
− | {Für das Signal (D) wird die relative Häufigkeit $h_0$ empirisch über $100\hspace{0.03cm}000$ Binärsymbole ermittelt. Benennen Sie eine untere Schranke für die Wahrscheinlichkeit, dass der ermittelte Wert zwischen $0.49$ und $0.51$ liegt? | + | {Für das Signal (D) wird die relative Häufigkeit $h_0$ empirisch über $100\hspace{0.03cm}000$ Binärsymbole ermittelt. <br>Benennen Sie eine untere Schranke für die Wahrscheinlichkeit, dass der ermittelte Wert zwischen $0.49$ und $0.51$ liegt? |
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${\rm Min[\ Pr(0.49}≤h_0≤0.51)\ ] \ = \ $ { 0.975 3% } | ${\rm Min[\ Pr(0.49}≤h_0≤0.51)\ ] \ = \ $ { 0.975 3% } |
Revision as of 16:09, 2 August 2018
Rechts sind fünf Signalverläufe dargestellt. Die ersten drei Signale $\rm (A)$, $\rm (B)$ und $\rm (C)$ 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:
$\rm (A)$: ein dreieckförmiges periodisches Signal,
$\rm (B)$: das Signal $\rm (A)$ nach Einweggleichrichtung,
$\rm (C)$: ein rechteckförmiges periodisches Signal,
$\rm (D)$: ein rechteckförmiges Zufallssignal,
$\rm (E)$: das Zufallssignal $\rm (D)$ 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 zur Zufallsgröße.
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: $$N\ge\frac{\rm 1}{\rm 4\cdot\it p_{\rm \hspace{0.01cm}Bernoulli}\cdot\it\varepsilon^{\rm 2}}=\rm \frac{1}{4\cdot 0.01\cdot 0.001^{2}}=\rm 0.25\cdot 10^8 \hspace{0.5cm}\Rightarrow \hspace{0.5cm} {\it N}_{\rm min} \hspace{0.15cm}\underline{= 2.5\cdot 10^9}.$$