Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 5.9: Minimization of the MSE"
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− | + | '''(1)''' Richtig ist hier <u>nur der letzte Lösungsvorschlag</u>: | |
+ | *Die Aufgabenstellung („Minimierung des mittleren quadratischen Fehlers”) weist bereits auf das Filter nach Wiener–Kolmogorow hin. | ||
+ | *Das Matched–Filter verwendet man dagegen, um die Signalenergie zu bündeln und dadurch für einen vorgegebenen Zeitpunkt das S/N–Verhältnis zu maximieren. | ||
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+ | '''(2)''' Für den optimalen Frequenzgang gilt nach Wiener und Kolmogorow allgemein: | ||
:$$H(f) = H_{\rm WF} (f) = \frac{1}{{1 + {\it \Phi} _n (f)/{\it \Phi} _s (f)}}.$$ | :$$H(f) = H_{\rm WF} (f) = \frac{1}{{1 + {\it \Phi} _n (f)/{\it \Phi} _s (f)}}.$$ | ||
− | + | Mit den gegebenen Leistungsdichtespektren kann hierfür auch geschrieben werden: | |
:$$H(f) = \frac{1}{{1 + {N_0 }/({{2{\it \Phi} _0 })}\cdot \left[ {1 + ( {f/f_0 } )^2 } \right]}} = \frac{1}{{1 + {1}/{Q}\cdot \left[ {1 + ( {f/f_0 } )^2 } \right]}}.$$ | :$$H(f) = \frac{1}{{1 + {N_0 }/({{2{\it \Phi} _0 })}\cdot \left[ {1 + ( {f/f_0 } )^2 } \right]}} = \frac{1}{{1 + {1}/{Q}\cdot \left[ {1 + ( {f/f_0 } )^2 } \right]}}.$$ | ||
− | + | Mit $Q = 3$ folgt daraus: | |
:$$H( {f = 0} ) = \frac{1}{{1 + {1}/{Q}}} = \frac{Q}{Q + 1} \hspace{0.15cm}\underline {= 0.75},$$ | :$$H( {f = 0} ) = \frac{1}{{1 + {1}/{Q}}} = \frac{Q}{Q + 1} \hspace{0.15cm}\underline {= 0.75},$$ | ||
:$$H( {f = 2f_0 } ) = \frac{1}{{1 + {5}/{Q}}} = \frac{Q}{Q + 5} \hspace{0.15cm}\underline {= 0.375}.$$ | :$$H( {f = 2f_0 } ) = \frac{1}{{1 + {5}/{Q}}} = \frac{Q}{Q + 5} \hspace{0.15cm}\underline {= 0.375}.$$ | ||
− | + | '''(3)''' Für das in der Teilaufgabe (2) berechnete Filter gilt unter Berücksichtigung der Symmetrie: | |
:$${\rm{MQF = }}\int_{-\infty}^{+\infty} H(f) \cdot {\it \Phi} _n (f) \,\, {\rm{d}}f = \int_{0}^{+\infty} \frac{N_0}{{1 + {N_0 }/({{2{\it \Phi} _0 })}\cdot \left[ {1 + ( {f/f_0 } )^2 } \right]}} \,\, {\rm{d}}f .$$ | :$${\rm{MQF = }}\int_{-\infty}^{+\infty} H(f) \cdot {\it \Phi} _n (f) \,\, {\rm{d}}f = \int_{0}^{+\infty} \frac{N_0}{{1 + {N_0 }/({{2{\it \Phi} _0 })}\cdot \left[ {1 + ( {f/f_0 } )^2 } \right]}} \,\, {\rm{d}}f .$$ | ||
− | + | Hierfür kann mit $Q = 2 \cdot {\it \Phi}_0/N_0$ und $a^2 = Q + 1$ auch geschrieben werden:<br /> | |
:$${\rm{MQF = }}\int_0^\infty {\frac{{2{\it \Phi} _0 }}{{ Q+1 + ( {f/f_0 })^2 }}} \,\, {\rm{d}}f = 2{\it \Phi} _0 \cdot f_0 \int_0^\infty {\frac{1}{a^2 + x^2 }}\,\, {\rm{d}}x.$$ | :$${\rm{MQF = }}\int_0^\infty {\frac{{2{\it \Phi} _0 }}{{ Q+1 + ( {f/f_0 })^2 }}} \,\, {\rm{d}}f = 2{\it \Phi} _0 \cdot f_0 \int_0^\infty {\frac{1}{a^2 + x^2 }}\,\, {\rm{d}}x.$$ | ||
− | + | Mit dem angegebenen Integral führt dies zum Ergebnis: | |
:$${\rm{MQF}} = \frac{{2{\it \Phi} _0 f_0 }}{{\sqrt {1 + Q} }}\left( {\arctan ( \infty ) - \arctan ( 0 )} \right) = \frac{{{\it \Phi} _0 f_0 {\rm{\pi }}}}{{\sqrt {1 + Q} }}.$$ | :$${\rm{MQF}} = \frac{{2{\it \Phi} _0 f_0 }}{{\sqrt {1 + Q} }}\left( {\arctan ( \infty ) - \arctan ( 0 )} \right) = \frac{{{\it \Phi} _0 f_0 {\rm{\pi }}}}{{\sqrt {1 + Q} }}.$$ | ||
− | + | Normiert man MQF auf die Nutzleistung $P_s$, so erhält man für $Q=3$: | |
:$$\frac{\rm{MQF}}{P_s} = \frac{1}{{\sqrt {1 + Q} }} \hspace{0.15cm}\underline { = 0.5}.$$ | :$$\frac{\rm{MQF}}{P_s} = \frac{1}{{\sqrt {1 + Q} }} \hspace{0.15cm}\underline { = 0.5}.$$ | ||
− | + | '''(4)''' Aus der Berechnung in in der Teilaufgabe (3) folgt für ${\rm MQF}/P_s \ge 0.1$ direkt die Bedingung $Q \ge 99$ ⇒ $Q_{\rm min} \hspace{0.15cm}\underline{= 99}$. Je größer $Q$ ist, desto kleiner wird der mittlere quadratische Fehler. | |
− | + | '''(5)''' Richtig ist <u>nur der zweite Lösungsvorschlag</u>: | |
+ | *Ein zum Wiener–Kolmogorow–Filterr formgleicher Frequenzgang ⇒ $H(f)$ mit <i>K</i> ≠ 1 führt stets zu großen Verfälschungen. Dies kann man sich zum Beispiel am rauschfreien Fall (<i>Q</i> → ∞) verdeutlichen. In diesem Fall wäre <i>d</i>(<i>t</i>) = <i>K</i> · <i>s</i>(<i>t</i>) und die Optimierungsaufgabe trotz guter Bedingungen extrem schlecht gelöst. | ||
:Aus der Gleichung | :Aus der Gleichung | ||
:$${\rm{MQF}} = \int_{ - \infty }^{ + \infty } {H_{\rm WF} (f)} \cdot \it{\Phi} _n (f)\,\,{\rm{d}}f$$ | :$${\rm{MQF}} = \int_{ - \infty }^{ + \infty } {H_{\rm WF} (f)} \cdot \it{\Phi} _n (f)\,\,{\rm{d}}f$$ | ||
− | :könnte man fälschlicherweise schließen, dass durch ein Filter | + | :könnte man fälschlicherweise schließen, dass durch ein Filter $H(f)$ = 2 · <i>H</i><sub>WF</sub>(<i>f</i>) der mittlere quadratische Fehler nur verdoppelt wird. Dem ist jedoch nicht so, da <i>H</i>(<i>f</i>) dann kein Wiener-Filter mehr ist und obige Gleichung auch nicht mehr anwendbar. |
− | :Die zweite Aussage ist zutreffend, wie aus der folgenden Skizze hervorgeht. Die Punkte markieren den Frequenzgang <i>H</i><sub>WF</sub>(<i>f</i>) des Wiener–Kolmogorow–Filters für <i>Q</i> = 3 bzw. für <i>Q</i> = 10 | + | :Die zweite Aussage ist zutreffend, wie aus der folgenden Skizze hervorgeht. Die Punkte markieren den Frequenzgang <i>H</i><sub>WF</sub>(<i>f</i>) des Wiener–Kolmogorow–Filters für <i>Q</i> = 3 bzw. für <i>Q</i> = 10. |
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Revision as of 13:15, 24 April 2017
Gegeben ist ein stochastisches Nutzsignal $s(t)$, von dem nur das Leistungsdichtespektrum (LDS) bekannt ist:
- $${\it \Phi} _s (f) = \frac{\it{\Phi} _{\rm 0} }{1 + ( {f/f_0 } )^2 }.$$
Dieses LDS ${\it \Phi} _s (f)$ ist in der nebenstehenden Grafik blau dargestellt.
- Die mittlere Leistung von $s(t)$ ergibt sich durch Integration über das Leistungsdichtespektrum:
- $$P_s = \int_{ - \infty }^{ + \infty } {{\it \Phi} _s (f)}\, {\rm d} f = {\it \Phi} _0 \cdot f_0 \cdot {\rm{\pi }}.$$
- Additiv überlagert ist dem Nutzsignal $s(t)$ weißes Rauschen mit der Rauschleistungsdichte ${\it \Phi}_n(f) = N_0/2.$
- Als Abkürzung verwenden wir $Q = 2 \cdot {\it \Phi}_0/N_0$, wobei $Q$ als „Qualität” interpretiert werden könnte.
- Zu beachten ist, dass $Q$ kein Signal–zu–Rauschleistungsverhältnis darstellt.
In dieser Aufgabe soll der Frequenzgang$H(f)$ eines Filters ermittelt werden, das den mittleren quadratischen Fehler (MQF) zwischen dem Nutzsignal $s(t)$ und dem Filterausgangssignal $d(t)$ minimiert:
- $${\rm{MQF}} = \mathop {\lim }\limits_{T_{\rm M} \to \infty } \frac{1}{T_{\rm M} }\int_{ - T_{\rm M} /2}^{T_{\rm M} /2} {\left| {d(t) - s(t)} \right|^2 \, {\rm{d}}t.}$$
Hinweise:
- Die Aufgabe gehört zum Kapitel Wiener–Kolmogorow–Filter.
- Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
- Zur Lösung vorgegeben wird das folgende unbestimmte Integral:
- $$\int {\frac{1}{a^2 + x^2 }} \, {\rm{d}}x ={1}/{a} \cdot \arctan \left( {{x}/{a}} \right).$$
Fragebogen
Musterlösung
- Die Aufgabenstellung („Minimierung des mittleren quadratischen Fehlers”) weist bereits auf das Filter nach Wiener–Kolmogorow hin.
- Das Matched–Filter verwendet man dagegen, um die Signalenergie zu bündeln und dadurch für einen vorgegebenen Zeitpunkt das S/N–Verhältnis zu maximieren.
(2) Für den optimalen Frequenzgang gilt nach Wiener und Kolmogorow allgemein:
- $$H(f) = H_{\rm WF} (f) = \frac{1}{{1 + {\it \Phi} _n (f)/{\it \Phi} _s (f)}}.$$
Mit den gegebenen Leistungsdichtespektren kann hierfür auch geschrieben werden:
- $$H(f) = \frac{1}{{1 + {N_0 }/({{2{\it \Phi} _0 })}\cdot \left[ {1 + ( {f/f_0 } )^2 } \right]}} = \frac{1}{{1 + {1}/{Q}\cdot \left[ {1 + ( {f/f_0 } )^2 } \right]}}.$$
Mit $Q = 3$ folgt daraus:
- $$H( {f = 0} ) = \frac{1}{{1 + {1}/{Q}}} = \frac{Q}{Q + 1} \hspace{0.15cm}\underline {= 0.75},$$
- $$H( {f = 2f_0 } ) = \frac{1}{{1 + {5}/{Q}}} = \frac{Q}{Q + 5} \hspace{0.15cm}\underline {= 0.375}.$$
(3) Für das in der Teilaufgabe (2) berechnete Filter gilt unter Berücksichtigung der Symmetrie:
- $${\rm{MQF = }}\int_{-\infty}^{+\infty} H(f) \cdot {\it \Phi} _n (f) \,\, {\rm{d}}f = \int_{0}^{+\infty} \frac{N_0}{{1 + {N_0 }/({{2{\it \Phi} _0 })}\cdot \left[ {1 + ( {f/f_0 } )^2 } \right]}} \,\, {\rm{d}}f .$$
Hierfür kann mit $Q = 2 \cdot {\it \Phi}_0/N_0$ und $a^2 = Q + 1$ auch geschrieben werden:
- $${\rm{MQF = }}\int_0^\infty {\frac{{2{\it \Phi} _0 }}{{ Q+1 + ( {f/f_0 })^2 }}} \,\, {\rm{d}}f = 2{\it \Phi} _0 \cdot f_0 \int_0^\infty {\frac{1}{a^2 + x^2 }}\,\, {\rm{d}}x.$$
Mit dem angegebenen Integral führt dies zum Ergebnis:
- $${\rm{MQF}} = \frac{{2{\it \Phi} _0 f_0 }}{{\sqrt {1 + Q} }}\left( {\arctan ( \infty ) - \arctan ( 0 )} \right) = \frac{{{\it \Phi} _0 f_0 {\rm{\pi }}}}{{\sqrt {1 + Q} }}.$$
Normiert man MQF auf die Nutzleistung $P_s$, so erhält man für $Q=3$:
- $$\frac{\rm{MQF}}{P_s} = \frac{1}{{\sqrt {1 + Q} }} \hspace{0.15cm}\underline { = 0.5}.$$
(4) Aus der Berechnung in in der Teilaufgabe (3) folgt für ${\rm MQF}/P_s \ge 0.1$ direkt die Bedingung $Q \ge 99$ ⇒ $Q_{\rm min} \hspace{0.15cm}\underline{= 99}$. Je größer $Q$ ist, desto kleiner wird der mittlere quadratische Fehler.
(5) Richtig ist nur der zweite Lösungsvorschlag:
- Ein zum Wiener–Kolmogorow–Filterr formgleicher Frequenzgang ⇒ $H(f)$ mit K ≠ 1 führt stets zu großen Verfälschungen. Dies kann man sich zum Beispiel am rauschfreien Fall (Q → ∞) verdeutlichen. In diesem Fall wäre d(t) = K · s(t) und die Optimierungsaufgabe trotz guter Bedingungen extrem schlecht gelöst.
- Aus der Gleichung
- $${\rm{MQF}} = \int_{ - \infty }^{ + \infty } {H_{\rm WF} (f)} \cdot \it{\Phi} _n (f)\,\,{\rm{d}}f$$
- könnte man fälschlicherweise schließen, dass durch ein Filter $H(f)$ = 2 · HWF(f) der mittlere quadratische Fehler nur verdoppelt wird. Dem ist jedoch nicht so, da H(f) dann kein Wiener-Filter mehr ist und obige Gleichung auch nicht mehr anwendbar.
- Die zweite Aussage ist zutreffend, wie aus der folgenden Skizze hervorgeht. Die Punkte markieren den Frequenzgang HWF(f) des Wiener–Kolmogorow–Filters für Q = 3 bzw. für Q = 10.
- Begründung:
- Bei großem Q = 10 werden hohe Anteile weniger gedämpft als bei Q = 3. Deshalb beinhaltet das Filterausgangssignal im Fall <nobr>Q = 10</nobr> mehr höherfrequente Anteile, die auf das Rauschen n(t) zurückgehen.