Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 4.09Z: Periodic ACF"

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:Wir betrachten in dieser Aufgabe einen periodischen und gleichzeitig ergodischen stochastischen Prozess {$x_i(t)$}, der durch die dargestellte Musterfunktion $x(t)$ vollständig charakterisiert ist.
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Wir betrachten in dieser Aufgabe einen periodischen und gleichzeitig ergodischen stochastischen Prozess $\{x_i(t)\}$, der durch die dargestellte Musterfunktion $x(t)$ vollständig charakterisiert ist.
  
:Weitere Mustersignale des Zufallsprozesses {$x_i(t)$} erhält man durch Verschiebung um unterschiedlich große Verzögerungen $\tau_i$, wobei $\tau_i$ als gleichverteilt zwischen 0 und der Periodendauer $T_0$ angenommen wird.
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Weitere Mustersignale des Zufallsprozesses $\{x_i(t)\}$ erhält man durch Verschiebung um unterschiedlich große Verzögerungen $\tau_i$, wobei $\tau_i$ als gleichverteilt zwischen $0$ und der Periodendauer $T_0$ angenommen wird.
  
:<b>Hinweis</b>: Diese Aufgabe bezieht sich auf die theoretischen Grundlagen von Kapitel 4.4.
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''Hinweise:''
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*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Autokorrelationsfunktion_(AKF)|Autokorrelationsfunktion]].
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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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{Ermitteln Sie die Periodendauer <i>T</i><sub>0</sub>, normiert auf die Zeitdauer <i>T</i>.
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{Ermitteln Sie die Periodendauer $T_0$, normiert auf die in der Skizze definierte Zeitdauer $T$.
 
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$T_0/T$ = { 5 3% }
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$T_0/T \ =$ { 5 3% }
  
  
{Wie gro&szlig; ist der Gleichsignalanteil (lineare Mittelwert) des Prozesses?
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{Wie gro&szlig; ist der Gleichsignalanteil (lineare Mittelwert) $m_x$ des beschriebenen Prozesses $\{x_i(t)\}$?
 
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$m_x$ = { 0.4 3% } V
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$m_x \ =$ { 0.4 3% } $\ \rm V$
  
  
{Wie gro&szlig; ist die (auf den Widerstand 1 &Omega; bezogene) Prozessleistung?
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{Wie gro&szlig; ist die (auf den Widerstand $1 \hspace{0.05cm} \rm \Omega$ bezogene) Prozessleistung?
 
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$P_x$ = { 2 3% } $V^2$
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$P_x \ =$ { 2 3% } $\ \rm V^2$
  
  
{Berechnen Sie die AKF-Werte f&uuml;r <i>&tau;</i> = <i>T</i> und <i>&tau;</i> = 2<i>T</i>.
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{Berechnen Sie die AKF-Werte f&uuml;r $\tau = T$ und $\tau = 2T$.
 
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$\phi_x(\tau = T)$ = { 0.6 3% } $V^2$
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{Skizzieren Sie den AKF-Verlauf unter Ber&uuml;cksichtigung von Symmetrieen. Welche Werte ergeben sich f&uuml;r <i>&tau;</i> = 3<i>T</i> und <i>&tau;</i> = 4<i>T</i>?
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{Skizzieren Sie den AKF-Verlauf unter Ber&uuml;cksichtigung von Symmetrieen. Welche Werte ergeben sich f&uuml;r $\tau = 3T$ und $\tau = 4T$?
 
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$\phi_x(\tau = 3T)$ = - { 1.2 3% } $V^2$
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$\varphi_x(\tau = 3T) \ =$ { -1.236--1.164 } $\ \rm V^2$
$\phi_x(\tau = 4T)$ = { 0.6 3% } $V^2$
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$\varphi_x(\tau = 4T)\ =$ { 0.6 3% } $\ \rm V^2$
  
  
{Berechnen Sie den Erwartungswert der AKF bez&uuml;glich aller <i>&tau;</i>-Werte.<br>Interpretieren Sie das Ergebnis.
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{Berechnen Sie den Erwartungswert der AKF bez&uuml;glich aller $\tau$-Werte. Interpretieren Sie das Ergebnis.
 
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$E[\phi_x(\tau)]$ = { 0.16 3% } $V^2$
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${\rm E}[\phi_x(\tau)]\ =$ { 0.16 3% } $\ \rm V^2$
  
  

Revision as of 12:27, 24 March 2017

Mehrstufiges Rechtecksignal

Wir betrachten in dieser Aufgabe einen periodischen und gleichzeitig ergodischen stochastischen Prozess $\{x_i(t)\}$, der durch die dargestellte Musterfunktion $x(t)$ vollständig charakterisiert ist.

Weitere Mustersignale des Zufallsprozesses $\{x_i(t)\}$ erhält man durch Verschiebung um unterschiedlich große Verzögerungen $\tau_i$, wobei $\tau_i$ als gleichverteilt zwischen $0$ und der Periodendauer $T_0$ angenommen wird.

Hinweise:

  • Die Aufgabe gehört zum Kapitel Autokorrelationsfunktion.
  • Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.


Fragebogen

1

Ermitteln Sie die Periodendauer $T_0$, normiert auf die in der Skizze definierte Zeitdauer $T$.

$T_0/T \ =$

2

Wie groß ist der Gleichsignalanteil (lineare Mittelwert) $m_x$ des beschriebenen Prozesses $\{x_i(t)\}$?

$m_x \ =$

$\ \rm V$

3

Wie groß ist die (auf den Widerstand $1 \hspace{0.05cm} \rm \Omega$ bezogene) Prozessleistung?

$P_x \ =$

$\ \rm V^2$

4

Berechnen Sie die AKF-Werte für $\tau = T$ und $\tau = 2T$.

$\varphi_x(\tau = T) \ =$

$\ \rm V^2$
$\varphi_x(\tau = 2T) \ =$

$\ \rm V^2$

5

Skizzieren Sie den AKF-Verlauf unter Berücksichtigung von Symmetrieen. Welche Werte ergeben sich für $\tau = 3T$ und $\tau = 4T$?

$\varphi_x(\tau = 3T) \ =$

$\ \rm V^2$
$\varphi_x(\tau = 4T)\ =$

$\ \rm V^2$

6

Berechnen Sie den Erwartungswert der AKF bezüglich aller $\tau$-Werte. Interpretieren Sie das Ergebnis.

${\rm E}[\phi_x(\tau)]\ =$

$\ \rm V^2$


Musterlösung

P ID382 Sto Z 4 9 d.png
1.  Die Periodendauer beträgt T0 = 5T.
2. Aufgrund der Periodizität genügt die Mittelung über eine Periodendauer T0:
$$m_x = \frac{1}{T_0} \cdot \int_0^{T_0} x(t) \hspace{0.1cm}\rm d \it t \\ = \rm \frac{1}{5 \it T} (\rm 2V \cdot 2 \it T - \rm 1V \cdot 2 \it T) \hspace{0.15cm}\underline{= \rm 0.4 \,V}.$$
3. In analoger Weise zu Aufgabe 2) erhält man für die mittlere Leistung:
$$P_x = \rm \frac{2 \it T}{5 \it T} ((\rm 2V)^2 +(- \rm 1V)^2 )\hspace{0.15cm}\underline{ = \rm 2 \,V^2}.$$
4. Die Bilder zeigen das Produkt x(t) · x(t + T) bzw. x(t) · x(t + 2T), jeweils im Bereich von 0 bis T0 = 5T.
Zu beachten ist, dass x(t + T) eine Verschiebung des Signals x(t) um T nach links bedeutet. Aus den beiden Grafiken folgen die Beziehungen:
$$\varphi_x (T)= \rm \frac{1}{5 } (\rm 4V^2 + \rm 1V^2 - \rm 2V^2) \hspace{0.15cm}\underline{= \rm 0.6\, V^2},$$
$$\varphi_x (\rm 2\it T)= \rm \frac{1}{5 } (-\rm 2V^2 \cdot 3) \hspace{0.15cm}\underline{= - \rm 1.2 \,V^2}.$$
5.  Eine Autokorrelationsfunktion ist stets gerade: φx(–τ) = φx(τ). Bei periodischen Prozessen ist die AKF zudem ebenfalls periodisch und zwar mit genau der gleichen Periodendauer T0 wie die einzelnen Musterfunktionen. Daraus folgt:
$$\varphi_x (\rm 0) = \varphi_x (\rm 5\it T) = \varphi_x (\rm 10\it T) = .... = \it P_x = \rm 2 \,V^2,$$
$$\varphi_x (\rm 3\it T) = \varphi_x (\rm -3\it T) =\varphi_x (\rm 2\it T) = .... \hspace{0.15cm}\underline{= - \rm 1.2 \,V^2},$$
$$\varphi_x (\rm 4\it T) = \varphi_x (\rm -4\it T) =\varphi_x (\rm \it T) = .... \hspace{0.15cm}\underline{= \rm 0.6 \,V^2}.$$
Die berechneten AKF-Werte können durch Geradenabschnitte miteinander verbunden werden, da die Integration über Rechteckfunktionen stets lineare Teilabschnitte ergibt.
P ID383 Sto Z 4 9 e.png
6.  Die Mittelung über die 5 Intervalle 0 bis T, T bis 2T, ... , 4T bis 5T liefern (jeweils mit der Einheit V2): 1.3; –0.3, –1.2, –0.3, 1.3. Daraus ergibt sich der Erwartungswert E[φx(τ)] = 0.16 V2. Dies entspricht dem Quadrat des Mittelwertes mx (siehe Teilaufgabe 2).