Loading [MathJax]/jax/output/HTML-CSS/fonts/TeX/fontdata.js

Exercise 5.1: Gaussian ACF and Gaussian Low-Pass

From LNTwww
Revision as of 17:30, 15 April 2017 by Guenter (talk | contribs)

Gaußsche AKF am Eingang und Ausgang

Am Eingang eines Tiefpassfilters mit dem Frequenzgang H(f) liegt ein gaußverteiltes mittelwertfreies Rauschsignal x(t) mit folgender Autokorrelationsfunktion (AKF) an:

φx(τ)=σ2xeπ(τ/τx)2.

Diese AKF ist in der nebenstehenden Grafik oben dargestellt.

Das Filter sei gaußförmig mit der Gleichsignalverstärkung H0 und der äquivalenten Bandbreite Δf. Für den Frequenzgang kann somit geschrieben werden:

H(f)=H0eπ(f/Δf)2.

Im Verlaufe dieser Aufgabe sollen die beiden Filterparameter H0 und Δf so dimensioniert werden, dass das Ausgangssignal y(t) eine AKF entsprechend der unteren Skizze aufweist.


Hinweise:

  • Die Aufgabe gehört zum Kapitel Stochastische Systemtheorie.
  • Bezug genommen wird auch auf das Kapitel ZAutokorrelationsfunktion.
  • Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
  • Berücksichtigen Sie die folgende Fourierkorrespondenz:
eπ(f/Δf)2Δfeπ(Δft)2.


Fragebogen

1

Wie groß ist der Effektivwert des Filtereingangssignals?

σx =

 V

2

Bestimmen Sie aus der skizzierten AKF auch die äquivalente AKF-Dauer des Signals x(t). Wie kann diese allgemein ermittelt werden?

τx =

 μs

3

Wie lautet das Leistungsdichtespektrum {\it Φ}_x(f) des Eingangsignals? Wie groß ist der LDS-Wert bei f= 0?

{\it Φ}_x(f=0) \ =

\ \cdot 10^{-9}\ \rm V^2/Hz

4

Berechnen Sie das LDS {\it Φ}_y(f) am Filterausgang allgemein als Funktion von \sigma_x, \nabla \tau_x, H_0 und \Delta f. Welche Aussagen treffen zu?

Das LDS {\it Φ}_y(f) ist ebenfalls gaußförmig.
Je kleiner \Delta f ist, um so breiter ist {\it Φ}_y(f).
H_0 beeinflusst nur die Höhe, aber nicht die Breite von {\it Φ}_y(f).

5

Wie groß muss die äquivalente Filterbandbreite \Delta f gewählt werden, damit für die äquivalente AKF-Dauer \nabla \tau_y = 3 \ \rm \mu s gilt?

\Delta f \ =

\ \rm MHz

6

Wie groß muss man den Gleichsignalübertragungsfaktor H_0 wählen, damit die Bedingung \sigma_y = \sigma_x erfüllt wird?

H_0 \ =


Musterlösung

(1)  Die Varianz ist gleich dem AKF-Wert bei \tau = 0, also \sigma_x^2 = 0.04 \ \rm V^2. Daraus folgt \sigma_x\hspace{0.15cm}\underline {= 0.2 \ \rm V}.

(2)  Die äquivalente AKF-Dauer kann man über das flächengleiche Rechteck ermitteln. Gemäß Skizze erhält man \nabla \tau_x\hspace{0.15cm}\underline {= 1 \ \rm \mu s}.

(3)  Das LDS ist die Fouriertransformierte der AKF. Mit der gegebenen Fourierkorrespondenz gilt:

{\it \Phi_{x}(f)} = \sigma_x^2 \cdot {\rm \nabla} \tau_x \cdot {\rm e}^{- \pi ({\rm \nabla} \tau_x \hspace{0.03cm}\cdot \hspace{0.03cm}f)^2} .

Bei der Frequenz f = 0 erhält man:

{\it \Phi_{x}(f {\rm = 0)}} = \sigma_x^2 \cdot {\rm \nabla} \tau_x = \rm 0.04 \hspace{0.1cm} V^2 \cdot 10^{-6} \hspace{0.1cm} s \hspace{0.15cm} \underline{= 40 \cdot 10^{-9} \hspace{0.1cm} V^2 / Hz}.

(4)  Richtig sind die Lösungsvorschläge 1 und 3:

  • Allgemein gilt mit {\it \Phi_{y}(f)} = {\it \Phi_{x}(f)} \cdot |H(f)|^2. Daraus folgt:
{\it \Phi_{y}(f)} = \sigma_x^2 \cdot {\rm \nabla} \tau_x \cdot {\rm e}^{- \pi ({\rm \nabla} \tau_x \cdot f)^2}\cdot H_{\rm 0}^2 \cdot{\rm e}^{- 2 \pi (f/ {\rm \Delta} f)^2} .
  • Durch Zusammenfassen der beiden Exponentialfunktionen erhält man:
{\it \Phi_{y}(f)} = \sigma_x^2 \cdot {\rm \nabla} \tau_x \cdot H_0^2 \cdot {\rm e}^{- \pi\cdot ({\rm \nabla} \tau_x^2 + 2/(\Delta f^2) ) \hspace{0.1cm}\cdot f^2}.
  • Auch {\it \Phi_{y}(f)} ist gaußförmig und nie breiter als {\it \Phi_{x}(f)}. Für f \to \infty gilt die Näherung {\it \Phi_{y}(f)} \approx {\it \Phi_{x}(f)}.
  • Mit kleiner werdendem \Delta f wird {\it \Phi_{y}(f)} immer schmäler (also ist die zweite Aussage falsch).
  • H_0 beeinflusst tatsächlich nur die LDS-Höhe, aber nicht die Breite des LDS.


(5)  Analog zum Aufgabenteil (1) kann für das LDS des Ausgangssignals y(t) geschrieben werden:

{\it \Phi_{y}(f)} = \sigma_y^2 \cdot {\rm \nabla} \tau_y \cdot {\rm e}^{- \pi \cdot {\rm \nabla} \tau_y^2 \cdot f^2 }.

Durch Vergleich mit dem Ergebnis aus (4) ergibt sich:

{{\rm \nabla} \tau_y^2} = {{\rm \nabla} \tau_x^2} + \frac {2}{{\rm \Delta} f^2}.

Löst man die Gleichung nach \Delta f auf und berücksichtigt die Werte \nabla \tau_x {= 1 \ \rm \mu s} und \nabla \tau_y {= 3 \ \rm \mu s}, so folgt:

{\rm \Delta} f = \sqrt{\frac{2}{{\rm \nabla} \tau_y^2 - {\rm \nabla} \tau_x^2}} = \sqrt{\frac{2}{9 - 1}} \hspace{0.1cm}\rm MHz \hspace{0.15cm} \underline{= 0.5\hspace{0.1cm} MHz} .

(6)  Die Bedingung \sigma_y = \sigma_x ist gleichbedeutend mit \varphi_y(\tau = 0)= \varphi_x(\tau = 0). Da zudem \nabla \tau_y = 3 \cdot \nabla \tau_x vorgegeben ist, muss deshalb auch {\it \Phi}_{y}(f= 0) = 3 \cdot {\it \Phi}_{x}(f= 0) gelten. Daraus erhält man:

H_{\rm 0} = \sqrt{\frac{\it \Phi_y (f \rm = 0)}{\it \Phi_x (f = \rm 0)}} = \sqrt {3}\hspace{0.15cm} \underline{=1.732}.