Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 5.5: ACF-equivalent Filters"

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:$$m_x  = 0,\quad \sigma _x^2  = {1}/{3}.$$
 
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Die beiden Verzögerungszeiten von Filter 1 sind jeweils gleich $T_{\rm A} = 1 \hspace{0.05cm} \rm \mu s$. Die Verzögerungen von Filter 2 sind doppelt so lang.
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Die beiden Verzögerungszeiten von $\text{Filter 1}$ sind jeweils gleich $T_{\rm A} = 1 \hspace{0.05cm} \rm \mu s$. Die Verzögerungen von $\text{Filter 2}$ sind doppelt so lang.
  
Die Koeffizienten $a_0$ und $a_1$ von Filter 2 sollen so eingestellt werden, dass die Autokorrelationsfunktionen (AKF) von $\left\langle {y_\nu  } \right\rangle$ und von $\left\langle {z_\nu  } \right\rangle$ vollständig übereinstimmen. Wählen Sie bitte bei mehreren Lösungen diejenige mit $|a_0| > |a_1|$.
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Die Koeffizienten $a_0$ und $a_1$ von $\text{Filter 2}$ sollen so eingestellt werden, dass die Autokorrelationsfunktionen (AKF) von $\left\langle {y_\nu  } \right\rangle$ und von $\left\langle {z_\nu  } \right\rangle$ vollständig übereinstimmen. Wählen Sie bitte bei mehreren Lösungen diejenige mit $|a_1| < |a_0|$.
  
  
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{Welche Aussagen sind bezüglich Filter 1 zutreffend?
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{Welche Aussagen sind bezüglich $\text{Filter 1}$ zutreffend?
 
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+ Es handelt sich um ein nichtrekursives Filter.
 
+ Es handelt sich um ein nichtrekursives Filter.
+ Die Ordnung des Filters ist <i>M</i> = 2.
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+ Die Ordnung des Filters ist $M = 2$.
- Der Filterkoeffizient <i>a</i><sub>0</sub> ist gleich 1.
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- Der obere Filterkoeffizient ist gleich $a_0 =+1$.
  
  
{Berechnen Sie die Streuung der Ausgangsfolge &#9001;<i>y<sub>&nu;</sub></i>&#9002;.
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{Berechnen Sie die Streuung der Ausgangsfolge $\left\langle {y_\nu } \right\rangle$.
 
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$\sigma_y$ = { 0.913 3% }
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$\sigma_y \ = $ { 0.913 3% }
  
  
{Berechnen Sie die AKF-Werte <i>&phi;<sub>y</sub></i>(<i>k</i> &middot; <i>T</i><sub>A</sub>) für <i>k</i> = 1 und <i>k</i> = 2.
+
{Berechnen Sie die AKF-Werte $\varphi_y(k \cdot T_{\rm A}) für $k = 1$ und $k = 2$.
 
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$\phi_y(T_A)$ = { 0 3% }
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$\varphi_y(T_{\rm A}) \ = $ { 0. }
$\phi_y(2T_A)$ = - { 0.333 3% }
+
$\varphi_y(2T_{\rm A}) \ = $ { -0.339--0.327 }
  
  
{Bestimmen Sie die Koeffizienten des zweiten Filters so, dass &#9001;<i>z</i><i><sub>&nu;</sub></i>&#9002; und  &#9001;<i>y<sub>&nu;</sub></i>&#9002; die gleiche AKF besitzen. Wie lautet der Quotient <i>a</i><sub>1</sub>/<i>a</i><sub>0</sub> für |<i>a</i><sub>0</sub>| &gt; |<i>a</i><sub>1</sub>|?
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{Bestimmen Sie die Koeffizienten von  $\text{Filter 2}$ so, dass $\left\langle {z_\nu } \right\rangle$ und  $\left\langle {y_\nu } \right\rangle$ die gleiche AKF besitzen. Wie lautet der Quotient $a_1/a_0$ für $|a_1| < |a_0|$?
 
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$a_1/a_0$ = - { 0.5 3% }
+
$a_1/a_0 \ = $ { -0.515--0.485 }
  
  
 
{Welche Aussagen treffen für die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen zu?
 
{Welche Aussagen treffen für die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen zu?
 
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- <i>f<sub>y</sub></i>(<i>y</i>) und <i>f<sub>z</sub></i>(<i>z</i>) sind identisch.
+
- $f_y(y)$ und $f_z(z)$ sind identisch.
+ <i>f<sub>y</sub></i>(<i>y</i>) und <i>f<sub>z</sub></i>(<i>z</i>) sind unterschiedlich.
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+ $f_y(y)$ und $f_z(z)$ sind im Allgemeinen unterschiedlich.
+ Bei Gaußscher Eingangsgröße wären <i>f<sub>y</sub></i>(<i>y</i>) und <i>f<sub>z</sub></i>(<i>z</i>) gleich.
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+ Bei Gaußscher Eingangsgröße wären $f_y(y)$ und $f_z(z)$ gleich.
  
 
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Revision as of 11:10, 20 April 2017

Zwei AKF-äquivalente Filter

Wir betrachten die beiden skizzierten digitalen Filter:

  • Die einzelnen Elemente der Eingangsfolge $\left\langle {x_\nu } \right\rangle$ sind in beiden Fällen jeweils statistisch voneinander unabhängig und gleichverteilt zwischen $-1$ und $+1$.
  • Daraus folgt direkt für den Mittelwert und die Varianz:
$$m_x = 0,\quad \sigma _x^2 = {1}/{3}.$$

Die beiden Verzögerungszeiten von $\text{Filter 1}$ sind jeweils gleich $T_{\rm A} = 1 \hspace{0.05cm} \rm \mu s$. Die Verzögerungen von $\text{Filter 2}$ sind doppelt so lang.

Die Koeffizienten $a_0$ und $a_1$ von $\text{Filter 2}$ sollen so eingestellt werden, dass die Autokorrelationsfunktionen (AKF) von $\left\langle {y_\nu } \right\rangle$ und von $\left\langle {z_\nu } \right\rangle$ vollständig übereinstimmen. Wählen Sie bitte bei mehreren Lösungen diejenige mit $|a_1| < |a_0|$.


Hinweise:


Fragebogen

1

Welche Aussagen sind bezüglich $\text{Filter 1}$ zutreffend?

Es handelt sich um ein nichtrekursives Filter.
Die Ordnung des Filters ist $M = 2$.
Der obere Filterkoeffizient ist gleich $a_0 =+1$.

2

Berechnen Sie die Streuung der Ausgangsfolge $\left\langle {y_\nu } \right\rangle$.

$\sigma_y \ = $

3

Berechnen Sie die AKF-Werte $\varphi_y(k \cdot T_{\rm A}) für $k = 1$ und $k = 2$.

$\varphi_y(T_{\rm A}) \ = $

$\varphi_y(2T_{\rm A}) \ = $

4

Bestimmen Sie die Koeffizienten von $\text{Filter 2}$ so, dass $\left\langle {z_\nu } \right\rangle$ und $\left\langle {y_\nu } \right\rangle$ die gleiche AKF besitzen. Wie lautet der Quotient $a_1/a_0$ für $|a_1| < |a_0|$?

$a_1/a_0 \ = $

5

Welche Aussagen treffen für die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen zu?

$f_y(y)$ und $f_z(z)$ sind identisch.
$f_y(y)$ und $f_z(z)$ sind im Allgemeinen unterschiedlich.
Bei Gaußscher Eingangsgröße wären $f_y(y)$ und $f_z(z)$ gleich.


Musterlösung

1.  Es ist ein nichtrekursives Filter zweiter Ordnung mit den Koeffizienten α0 = –1, α1 = 0.707 und α2 = 1. Richtig sind somit die beiden ersten Lösungsvorschläge.
2.  Die Varianz der Ausgangswerte ist gleich dem AKF-Wert für k = 0. Für diesen erhält man:
$$\varphi _y (0) = \sigma _x ^2 \cdot \left( {\alpha _0 ^2 + \alpha _1 ^2 + \alpha _2 ^2 } \right) = {1}/{3} \cdot \left( {1 + {1}/{2} + 1} \right) = 0.833.$$
Damit ergibt sich für die Streuung (für den Effektivwert):
$$\sigma _y = \sqrt {\varphi _y (0)} \hspace{0.15cm} \underline{= 0.913}.$$
Hinweis: Die Koeffizienten von Filter 1 sind hier mit α0, α1, α2 („alphas”) bezeichnet.
3.  Diese beiden AKF-Werte können wie folgt berechnet werden:
$$\varphi _y ( {T_{\rm A} } ) = \sigma _x ^2 \cdot \left( {\alpha _0 \cdot \alpha _1 + \alpha _1 \cdot \alpha _2 } \right) = {1}/{3} \cdot \left( { - 1 \cdot 0.707 + 0.707 \cdot 1} \right) \hspace{0.15cm} \underline{= 0},$$
$$\varphi _y ( {2T_{\rm A} } ) = \sigma _x ^2 \cdot \left( {\alpha _0 \cdot \alpha _2 } \right) \hspace{0.15cm} \underline{ = - {1}/{3}}.$$
4.  Da φy(TA) = 0 ist, kann bei geeigneter Wahl von a0 und a1 erreicht werden, dass die AKF am Ausgang von Filter 2 identisch ist mit der unter Punkt c) berechneten AKF. Mit TA' = 2 · TA gilt:
$$\varphi _z (0) = {1}/{3} \cdot \left( {a_0 ^2 + a_1 ^2 } \right) = 0.833\quad \Rightarrow \quad a_0 ^2 + a_1 ^2 = 2.5, $$
$$\varphi _z( {T_A '} ) = {1}/{3}\left( {a_0 \cdot a_1 } \right) = - {1}/{3}\quad \;\;\, \Rightarrow \quad a_0 \cdot a_1 = - 1.$$
Mit der Hilfsgröße H = a02 führt dies zu der Bestimmungsgleichung
$$H + {1}/{H} = 2.5\quad \Rightarrow \quad H^2 - 2.5 \cdot H + 1 = 0$$
$$\Rightarrow \hspace{0.3cm}H_{1/2} = {1}/{2} \cdot \left( {2.5 \pm \sqrt {2.5^2 - 4} } \right) = {1}/{2} \cdot \left( {2.5 \pm 1.5} \right).$$
Die beiden Lösungen sind H1 = 2 und H2 = 0.5. Daraus erhält man vier mögliche Lösungen:
$$a_0 = \sqrt 2 ,\quad \;\;\, a_1 = - {1}/{\sqrt 2 }, \hspace{2cm} a_0 = - \sqrt 2 ,\quad a_1 = {1}/{\sqrt 2 },$$
$$a_0 = {1}/{\sqrt 2 },\quad \;\,\, a_1 = - \sqrt 2 , \hspace{2cm} a_0 = - {1}/{\sqrt 2 },\quad a_1 = \sqrt 2 .$$
Bei den beiden letzten Lösungspaaren ist die Bedingung |a0| > |a1| nicht erfüllt. Bei den beiden oberen Gleichungen gilt dagegen in beiden Fällen:
$$ \hspace{0.15cm} \underline{a_1 /a_0 = - 0.5}.$$
5.  Im allgemeinen (auch bei gleichverteilter Eingangsgröße x) sind die Dichtefunktionen fy(y) und fz(z) unterschiedlich. fz(z) ergibt sich aus der Faltung zweier verschieden breiter Rechtecke; sie ist also trapezförmig. Zur Berechnung von fy(y) müssen drei Rechtecke miteinander gefaltet werden.
Bei Gaußscher Eingangsgröße x sind auch y und z gaußverteilt, und wegen my = mz und σy = σz gilt auch fz(z) = fy(y). Richtig sind demnach die Lösungsvorschläge 2 und 3.