Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 3.4: Characteristic Function"

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:Gegeben seien hier die drei Zufallsgrößen <i>x</i>, <i>y</i> und <i>z</i> durch ihre jeweiligen Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen:
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Gegeben seien hier die drei Zufallsgrößen $x$, $y$ und $z$ durch ihre jeweiligen Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen:
  
:*Über die Zufallsgröße <i>x</i> ist nichts weiter bekannt: Diese kann sowohl eine diskrete als auch eine kontinuierliche Zufallsgröße sein und eine beliebige WDF <i>f<sub>x</sub></i>(<i>x</i>) besitzen. Der Mittelwert ist allgemein gleich <i>m<sub>x</sub></i>.
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*Über die Zufallsgröße $x$ ist nichts weiter bekannt: Diese kann sowohl eine diskrete als auch eine kontinuierliche Zufallsgröße sein und eine beliebige WDF $f_x(x)$ besitzen. Der Mittelwert ist allgemein gleich $m_x$.
 
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*Die Zufallsgröße $ykann nur Werte im Bereich zwischen $1$ bis $3$ mit  gleicher Wahrscheinlichkeit annehmen &nbsp;&#8658;&nbsp; Mittelwert $m_y = 2$.
:*Die Zufallsgröße <i>y</i> kann nur Werte im Bereich von 1 bis 3  mit  gleicher Wahrscheinlichkeit annehmen &nbsp;&#8658;&nbsp; Mittelwert <i>m<sub>y</sub></i> = 2.
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*Die Zufallsgröße $z$ besitzt die folgende charakteristische Funktion:
 
 
:*Die Zufallsgröße <i>z</i> besitzt die folgende charakteristische Funktion:
 
 
:$$C_z ({\it \Omega}  ) = {\mathop{\rm si}\nolimits}( {3{\it \Omega}} ) \cdot {\mathop{\rm si}\nolimits} ( {2{\it \Omega} } ).$$
 
:$$C_z ({\it \Omega}  ) = {\mathop{\rm si}\nolimits}( {3{\it \Omega}} ) \cdot {\mathop{\rm si}\nolimits} ( {2{\it \Omega} } ).$$
:Daneben wird noch der qualitative Verlauf der WDF <i>f<sub>z</sub></i>(<i>z</i>) entsprechend der blauen Skizze als bekannt vorausgesetzt. Zu bestimmen sind die WDF-Parameter <i>a</i>, <i>b</i> und <i>c</i>.
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:Daneben wird noch der qualitative Verlauf der WDF $f_z(z)$ entsprechend der blauen Skizze als bekannt vorausgesetzt. Zu bestimmen sind die WDF-Parameter $a$, $b$ und $c$ dieser WDF.
 
 
:<b>Hinweis:</b> Diese Aufgabe bezieht sich auf Kapitel 3.3 - Seite 5.
 
  
:Die charakteristische Funktion einer zwischen &plusmn;<i>a</i> gleichverteilten Zufallsgröße <i>z</i> lautet:
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*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Erwartungswerte_und_Momente|Erwartungswerte und Momente]].
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*Insbesondere wird auf die Seite  [[Stochastische_Signaltheorie/Erwartungswerte_und_Momente#Charakteristische_Funktion|Charakteristische Funktion]] Bezug genommen.
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*Sollte die Eingabe des Zahlenwertes &bdquo;0&rdquo; erforderlich sein, so geben Sie bitte &bdquo;0.&rdquo; ein.
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*Die charakteristische Funktion einer zwischen $\pm a$ gleichverteilten Zufallsgröße $z lautet:
 
:$$C_z ( {\it \Omega}  ) = {\mathop{\rm si}\nolimits} ( {a  {\it \Omega} } )\quad {\rm{mit}}\quad {\mathop{\rm si}\nolimits}( x ) = \sin ( x )/x.$$
 
:$$C_z ( {\it \Omega}  ) = {\mathop{\rm si}\nolimits} ( {a  {\it \Omega} } )\quad {\rm{mit}}\quad {\mathop{\rm si}\nolimits}( x ) = \sin ( x )/x.$$
  
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{Welche Aussagen sind bezüglich der charakteristischen Funktion <i>C<sub>x</sub></i>(<i>&Omega;</i>) stets &ndash; also bei beliebiger WDF &ndash; gültig?
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{Welche Aussagen sind bezüglich der charakteristischen Funktion $C_x ( {\it \Omega} )$ stets &ndash; also bei beliebiger WDF &ndash; gültig?
 
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- <i>C<sub>x</sub></i>(<i>&Omega;</i>) ist die Fouriertransformierte von <i>f<sub>x</sub></i>(<i>x</i>).
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- $C_x ( {\it \Omega} )$ ist die Fouriertransformierte von $f_x(x)$.
+ Der Realteil von <i>C<sub>x</sub></i>(<i>&Omega;</i>) ist eine gerade Funktion in <i>&Omega;</i>.
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+ Der Realteil von $C_x ( {\it \Omega} )$ ist eine gerade Funktion in ${\it \Omega}$.
+ Der Imaginärteil von <i>C<sub>x</sub></i>(<i>&Omega;</i>) ist eine ungerade Funktion in <i>&Omega;</i>.
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+ Der Imaginärteil von $C_x ( {\it \Omega} )$ ist eine ungerade Funktion in ${\it \Omega}$.
+ Der Wert an der Stelle <i>&Omega;</i> = 0 ist stets 1.
+
+ Der Wert an der Stelle ${\it \Omega} = 0$ ist stets $C_x ( {\it \Omega} ) = 1$.
- Bei mittelwertfreier Zufallsgröße (<i>m<sub>x</sub></i> = 0) ist <i>C<sub>x</sub></i>(<i>&Omega;</i>) stets reell.
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- Bei mittelwertfreier Zufallsgröße ($m_x = 0$) ist $C_x ( {\it \Omega} )$ stets reell.
  
  
{Berechnen Sie die charakteristische Funktion <i>C<sub>y</sub></i>(<i>&#937;</i>). Wie groß sind Real- und Imaginärteil bei <i>&#937;</i> = &#960; /2?
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{Berechnen Sie die charakteristische Funktion $C_y( {\it \Omega} )$. Wie groß sind Real- und Imaginärteil bei ${\it \Omega} }\pi/2$?
 
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$Re[C_y(\omega\ =\ \pi/2)]$ = - { 0.637 3% }
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${\rm Re}[C_y(\Omega\ =\ \pi/2)] \ = $   { -0.657--0.617 }
$Im[C_y(\omega\ =\ \pi/2)]$ = - { 0 3% }
+
${\rm Im}[C_y(\Omega\ =\ \pi/2)] \ = $  { 0. }
  
  
{Bestimmen Sie die Kenngrößen <i>a</i>, <i>b</i> und <i>c</i> der WDF <i>f<sub>z</sub></i> (<i>z</i>):
+
{Bestimmen Sie die Kenngrößen $a$, $b$ und $c$ der WDF $f_z(z)$.
 
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$a$ = { 1 3% }
+
$a \ = $ { 1 3% }
$b$ = { 5 3% }
+
$b \ = $ { 5 3% }
$c$ = { 0.167 3% }
+
$c \ = $ { 0.167 3% }
  
  

Revision as of 18:04, 9 March 2017

Charakteristische Funktion

Gegeben seien hier die drei Zufallsgrößen $x$, $y$ und $z$ durch ihre jeweiligen Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen:

  • Über die Zufallsgröße $x$ ist nichts weiter bekannt: Diese kann sowohl eine diskrete als auch eine kontinuierliche Zufallsgröße sein und eine beliebige WDF $f_x(x)$ besitzen. Der Mittelwert ist allgemein gleich $m_x$.
  • Die Zufallsgröße $y$ kann nur Werte im Bereich zwischen $1$ bis $3$ mit gleicher Wahrscheinlichkeit annehmen  ⇒  Mittelwert $m_y = 2$.
  • Die Zufallsgröße $z$ besitzt die folgende charakteristische Funktion:
$$C_z ({\it \Omega} ) = {\mathop{\rm si}\nolimits}( {3{\it \Omega}} ) \cdot {\mathop{\rm si}\nolimits} ( {2{\it \Omega} } ).$$
Daneben wird noch der qualitative Verlauf der WDF $f_z(z)$ entsprechend der blauen Skizze als bekannt vorausgesetzt. Zu bestimmen sind die WDF-Parameter $a$, $b$ und $c$ dieser WDF.

Hinweise:

  • Die Aufgabe gehört zum Kapitel Erwartungswerte und Momente.
  • Insbesondere wird auf die Seite Charakteristische Funktion Bezug genommen.
  • Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
  • Die charakteristische Funktion einer zwischen $\pm a$ gleichverteilten Zufallsgröße $z lautet:
$$C_z ( {\it \Omega} ) = {\mathop{\rm si}\nolimits} ( {a {\it \Omega} } )\quad {\rm{mit}}\quad {\mathop{\rm si}\nolimits}( x ) = \sin ( x )/x.$$


Fragebogen

1

Welche Aussagen sind bezüglich der charakteristischen Funktion $C_x ( {\it \Omega} )$ stets – also bei beliebiger WDF – gültig?

$C_x ( {\it \Omega} )$ ist die Fouriertransformierte von $f_x(x)$.
Der Realteil von $C_x ( {\it \Omega} )$ ist eine gerade Funktion in ${\it \Omega}$.
Der Imaginärteil von $C_x ( {\it \Omega} )$ ist eine ungerade Funktion in ${\it \Omega}$.
Der Wert an der Stelle ${\it \Omega} = 0$ ist stets $C_x ( {\it \Omega} ) = 1$.
Bei mittelwertfreier Zufallsgröße ($m_x = 0$) ist $C_x ( {\it \Omega} )$ stets reell.

2

Berechnen Sie die charakteristische Funktion $C_y( {\it \Omega} )$. Wie groß sind Real- und Imaginärteil bei ${\it \Omega} }\pi/2$?

${\rm Re}[C_y(\Omega\ =\ \pi/2)] \ = $

${\rm Im}[C_y(\Omega\ =\ \pi/2)] \ = $

3

Bestimmen Sie die Kenngrößen $a$, $b$ und $c$ der WDF $f_z(z)$.

$a \ = $

$b \ = $

$c \ = $


Musterlösung

1.  Cx(Ω) ist nicht die Fouriertransformierte zu fx(x), sondern die Fourierrücktransformierte:
$$C_x( {\it \Omega } ) = \int_{ - \infty }^{ + \infty } {f_x }( x )\cdot {\rm{e}}^{{\rm{j}}{\it \Omega x}} \hspace{0.1cm}{\rm{d}}x .$$
Auch bei dieser ist der Realteil stets gerade und der Imaginärteil ungerade. Für Ω = 0 gilt:
$$C_x( {\it \Omega} = 0 ) = \int_{ - \infty }^{ + \infty } {f_x }( x ) \hspace{0.1cm}{\rm{d}}x = 1.$$
Die letzte Alternative trifft nicht immer zu: Eine zweipunktverteilte Zufallsgröße x ∈ {–1; +3} mit den Wahrscheinlichkeiten 0.75 und 0.25 ist zwar mittelwertfrei (mx = 0), besitzt aber trotzdem eine komplexe charakteristische Funktion. Richtig sind somit die Lösungsvorschläge 2, 3 und 4.
2.  Entsprechend der allgemeinen Definition gilt:
$$C_y( {\it \Omega } ) = \int_{ - \infty }^{ + \infty } {f_y }( y )\cdot {\rm{e}}^{{\rm{j}}{\it \Omega y}} \hspace{0.1cm}{\rm{d}}y = 0.5\int_1^3 {{\rm{e}}^{{\rm{j}}\Omega y} \hspace{0.1cm}{\rm{d}}y.} $$
Nach Lösen dieses Integrals ergibt sich:
$$C_y ( {\it \Omega } ) = \frac{{{\rm{e}}^{{\rm{j}}3{\it \Omega } } - {\rm{e}}^{{\rm{j}}{\it \Omega } } }}{{2{\rm{j}}{\it \Omega } }} = \frac{{{\rm{e}}^{{\rm{j}}{\it \Omega } } - {\rm{e}}^{{\rm{ - j}}{\it \Omega }} }}{{2{\rm{j}}{\it \Omega } }} \cdot {\rm{e}}^{{\rm{j2}}{\it \Omega } } .$$
Mit dem Satz von Euler kann hierfür auch geschrieben werden:
$$C_y ( {\it \Omega } ) = \frac{{\sin ( {\it \Omega } )}}{{\it \Omega } } \cdot {\rm{e}}^{{\rm{j2}}{\it \Omega } } .$$
Für Ω = π/2 erhält man somit einen rein reellen Zahlenwert:
$${\rm Re}[C_y ({\it \Omega} = {\rm{\pi }}/2 )] = \frac{{\sin( {{\rm{\pi }}/2})}}{{{\rm{\pi }}/2}} \cdot {\rm{e}}^{{\rm{j\pi }}} = - \frac{2}{{\rm{\pi }}} \hspace{0.15cm}\underline{\approx -0.637}, \hspace{0.5cm} {\rm Im}[C_y ({\it \Omega} = {\rm{\pi }}/2 )] \hspace{0.15cm}\underline{= 0} .$$
3.  Aus der angegebenen Korrespondenz kann abgelesen werden, dass si(3Ω) auf eine zwischen ±3 gleichverteilte Zufallsgröße zurückgeht und si(2Ω) die Transformierte einer Gleichverteilung zwischen ±2 angibt. In der charakteristischen Funktion sind diese beiden Anteile multiplikativ verknüpft. Damit ist die resultierende WDF fz(z) die Faltung dieser beiden Rechteckfunktionen:
P ID620 Sto A 3 4 c neu.png
Die drei WDF-Parameter lauten somit:
$$\hspace{0.15cm}\underline{a = 1},\quad \hspace{0.15cm}\underline{b = 5}, \quad \hspace{0.15cm}\underline{c = 1/6}.$$