Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 5.3Z: Analysis of the BSC Model"

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:$$V_a(k) =  {\rm Pr}(a \ge k) =  (1-p)^{k-1}\hspace{0.05cm},$$
 
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* der Fehlerkorrelationsfunktion
 
* der Fehlerkorrelationsfunktion
:$$\varphi_{e}(k) \hspace{-0.1cm} & = & \hspace{-0.1cm}  {\rm
+
:$$\varphi_{e}(k) \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm}  {\rm
 
E}[e_{\nu} \cdot e_{\nu + k}] =\\
 
E}[e_{\nu} \cdot e_{\nu + k}] =\\
\hspace{-0.1cm} & = & \hspace{-0.1cm}
+
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  \left\{ \begin{array}{c} p \\
 
  \left\{ \begin{array}{c} p \\
 
  p^2 \end{array} \right.\quad
 
  p^2 \end{array} \right.\quad

Revision as of 22:10, 13 November 2017

Gegebene Fehlerfolge

Wir betrachten zwei verschiedene BSC–Modelle mit den folgenden Parametern:

  • Modell $M_1 \text{:} \hspace{0.4cm} p = 0.01$,
  • Modell $M_2 \text{:} \hspace{0.4cm} p = 0.02$.


Die Grafik zeigt eine Fehlerfolge der Länge $N = 1000$, wobei allerdings nicht bekannt ist, von welchem der beiden Modelle diese Folge stammt.

Die beiden Modelle sollen anhand

  • der Fehlerabstandswahrscheinlichkeiten
$${\rm Pr}(a = k) = (1-p)^{k-1}\cdot p \hspace{0.05cm},$$
  • der Fehlerabstandsverteilung
$$V_a(k) = {\rm Pr}(a \ge k) = (1-p)^{k-1}\hspace{0.05cm},$$
  • der Fehlerkorrelationsfunktion
$$\varphi_{e}(k) \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} {\rm E}[e_{\nu} \cdot e_{\nu + k}] =\\ \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} \left\{ \begin{array}{c} p \\ p^2 \end{array} \right.\quad \begin{array}{*{1}c} f{\rm \ddot{u}r }\hspace{0.15cm}k = 0 \hspace{0.05cm}, \\ f{\rm \ddot{u}r }\hspace{0.15cm} k \ne 0 \hspace{0.05cm}.\\ \end{array}$$

analysiert werden.

Hinweis:


Fragebogen

1

Multiple-Choice

correct
false

2

Input-Box Frage

$xyz \ = \ $

$ab$


Musterlösung

(1)  (2)  (3)  (4)  (5)