Aufgaben:Exercise 3.1: Causality Considerations

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Two two-port networks

The graph shows above the two-port network with the transfer function

$$H_1(f) = \frac{{\rm j}\cdot f/f_{\rm G}}{1+{\rm j}\cdot f/f_{\rm G}}

\hspace{0.05cm},$$

where  $f_{\rm G}$  represents the 3dB cut-off frequency:

$$f_{\rm G} = \frac{R}{2 \pi \cdot L}

\hspace{0.05cm}.$$

By cascading  $n$  two-port networks  $H_1(f)$  built the same way, the transfer function

$$H_n(f) = \big [H_1(f)\big ]^n =\frac{\big [{\rm j}\cdot f/f_{\rm G}\big ]^n}{\big [1+{\rm j}\cdot f/f_{\rm G}\big ]^n}

\hspace{0.05cm}$$ is obtained.

• Here, a suitable resistor decoupling is presumed, but this is not important for solving this exercise.
• The lower graph shows for example the realization of the transfer function  $H_2(f)$.

In this exercise, such a two-port network is considered with respect to its causality properties.

For any causal system, the real and imaginary parts of the spectral function  $H(f)$  satisfy the  Hilbert transformation, which is expressed by the following abbreviation:

$${\rm Im} \left\{ H(f) \right \} \quad

\bullet\!\!-\!\!\!-\!\!\!-\!\!\hspace{-0.05cm}\rightarrow\quad {\rm Re} \left\{ H(f) \right \}\hspace{0.05cm}.$$

Since the Hilbert transformation provides important information not only for transfer functions but also for time signals, the correspondence is often expressed by the general variable  $x$ , which is to be interpreted - depending on the application - as normalized frequency or normalized time.

Please note:

• The exercise belongs to the chapter  Conclusions from the Allocation Theorem.
• Bezug genommen wird auch auf die Therieseiten  Hilbert transformation  sowie  Partial fraction decomposition.

Questions

1 Wie kann  $H_1(f)$  charakterisiert werden?

	$H_1(f)$  beschreibt einen Tiefpass.
	$H_1(f)$  beschreibt einen Hochpass.

2 Beschreibt  $H_1(f)$  ein kausales Netzwerk?

	Ja.
	Nein.

3 Berechnen Sie die Übertragungsfunktion  $H_2(f)$.  Welcher komplexe Wert ergibt sich für  $f = f_{\rm G}$?

${\rm Re}\big[H_2(f = f_{\rm G})\big] \ = \ $

${\rm Im}\big[H_2(f = f_{\rm G})\big] \ = \ $

4 Welche der folgenden Aussagen treffen zu?

	$H_2(f)$  beschreibt ein kausales System.
	Die Ausdrücke  $(x^4 - x^2)/(x^4 +2 x^2 + 1)$  und  $2x^3/(x^4 +2 x^2 + 1)$  sind ein Hilbert–Paar.
	Für  $n > 2$  ist die Kausalitätsbedingung nicht erfüllt.

Solution

Solution

(1)  Richtig ist der Lösungsvorschlag 2:

• Die angegebene Übertragungsfunktion kann man nach dem Spannungsteilerprinzip berechnen.   Es gilt:

$$H_1(f = 0) = 0, \hspace{0.2cm}H_1(f \rightarrow \infty) = 1$$

• Es handelt sich um einen Hochpass.
• Für sehr niedrige Frequenzen stellt die Induktivität  $L$  einen Kurzschluss dar.

(2)  Richtig ist Ja:

• Jedes reale Netzwerk ist kausal.  Die Impulsantwort  $h(t)$  ist gleich dem Ausgangssignal  $y(t)$, wenn zum Zeitpunkt  $t= 0$  am Eingang ein extrem kurzfristiger Impuls – ein so genannter Diracimpuls – angelegt wird.
• Aus Kausalitätsgründen kann dann natürlich am Ausgang nicht schon für Zeiten  $t< 0$  ein Signal auftreten:

$$y(t) = h(t) = 0 \hspace{0.2cm}{\rm{f\ddot{u}r}} \hspace{0.2cm}

t<0 \hspace{0.05cm}.$$

• Formal lässt sich dies folgendermaßen zeigen:   Die Hochpass–Übertragungsfunktion  $H_1(f)$  kann wie folgt umgeformt werden:

$$H_1(f) = \frac{{\rm j}\cdot f/f_{\rm G}}{1+{\rm j}\cdot f/f_{\rm G}}

= 1- \frac{1}{1+{\rm j}\cdot f/f_{\rm G}}
\hspace{0.05cm}.$$

• Die zweite Übertragungsfunktion beschreibt die zu  $H_1(f)$  äquivalente Tiefpassfunktion, die im Zeitbereich zur Exponentialfunktion führt.
• Die "$1$" wird zu einer Diracfunktion.  Mit  $T = 2\pi \cdot f_{\rm G}$  gilt somit für  $t \ge 0$:

$$h_1(t) = \delta(t) - {1}/{T} \cdot {\rm e}^{-t/T} \hspace{0.05cm}.$$

• Für  $t< 0$  gilt dagegen  $h_1(t)= 0$, womit die Kausalität nachgewiesen wäre.

(3)  Die Hintereinanderschaltung zweier Hochpässe führt zu folgender Übertragungsfunktion:

$$H_2(f) = \big [H_1(f)\big ]^2 =\frac{\big [{\rm j}\cdot f/f_{\rm G}\big ]^2}{\big [1+{\rm j}\cdot f/f_{\rm G}\big ]^2}

=\frac{\big [{\rm j}\cdot f/f_{\rm G}\big ]^2 \cdot \big [(1-{\rm j}\cdot f/f_{\rm G})\big ]^2}
{\big [(1+{\rm j}\cdot f/f_{\rm G}) \cdot (1-{\rm j}\cdot f/f_{\rm G})\big ]^2}=  \frac{(f/f_{\rm G})^4 - (f/f_{\rm G})^2 +{\rm j}\cdot 2

\cdot (f/f_{\rm G})^3)}

{\big [1+(f/f_{\rm G})^2 \big ]^2}\hspace{0.05cm}.$$

• Mit  $f = f_{\rm G}$  folgt daraus:

$$H_2(f = f_{\rm G}) = \frac{1 - 1 +{\rm j}\cdot 2}

{4}= {\rm j} /{2} \hspace{0.5cm}\Rightarrow \hspace{0.5cm}{\rm Re} \left\{ H_2(f = f_{\rm G}) \right \}  \hspace{0.15cm}\underline{  = 0}, \hspace{0.4cm}
{\rm Im} \left\{ H_2(f = f_{\rm G}) \right \} \hspace{0.15cm}\underline{ = 0.5}\hspace{0.05cm}.$$

(4)  Richtig sind die beiden ersten Lösungsvorschläge:

• Da für  $t < 0$  die Impulsantwort  $h_1(t) = 0$  ist, erfüllt auch die Faltungsoperation  $h_2(t) = h_1(t) \star h_1(t)$  die Kausalitätsbedingung.  Ebenso ergibt die  $n$–fache Faltung eine kausale Impulsantwort:   $h_n(t) = 0 \hspace{0.2cm}{\rm{f\ddot{u}r}} \hspace{0.2cm}

t<0 \hspace{0.05cm}.$

• Bei kausaler Impulsantwort  $h_2(t)$  hängen aber der Real– und der Imaginärteil der Spektralfunktion  $H_2(f)$  über die Hilbert–Transformation zusammen.  Mit der Abkürzung  $x = f/f_{\rm G}$  und dem Ergebnis der Teilaufgabe  (3)  gilt somit:

$$\frac{x^4- x^2}{x^4+2 x^2+1} \quad

\bullet\!\!-\!\!\!-\!\!\!-\!\!\hspace{-0.05cm}\rightarrow\quad \frac{2x^3}{x^4+2 x^2+1}\hspace{0.05cm}.$$