Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 3.6: Noisy DC Signal"

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*Im oberen Bild sehen Sie  einen Ausschnitt des Summensignals   $x(t)=s(t)+n(t).$
 
*Im oberen Bild sehen Sie  einen Ausschnitt des Summensignals   $x(t)=s(t)+n(t).$
 
*Die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (kurz WDF) des Signals $x(t)$ ist im unteren Bild dargestellt.  
 
*Die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (kurz WDF) des Signals $x(t)$ ist im unteren Bild dargestellt.  
Die (auf den Widerstand $1\hspace{0.05cm} \Omega$ bezogene) Gesamtleistung dieses Signals beträgt $P_x =  5\hspace{0.05cm}\rm V^2$.
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*Die (auf den Widerstand $1\hspace{0.05cm} \Omega$ bezogene) Gesamtleistung dieses Signals beträgt $P_x =  5\hspace{0.05cm}\rm V^2$.
  
 
Verwenden Sie zur Lösung das komplementäre Gaußsche Fehlerintegral ${\rm Q}(x)$. Nachfolgend finden Sie einige Werte dieser monoton abfallenden Funktion:
 
Verwenden Sie zur Lösung das komplementäre Gaußsche Fehlerintegral ${\rm Q}(x)$. Nachfolgend finden Sie einige Werte dieser monoton abfallenden Funktion:

Revision as of 14:40, 13 March 2017

Verrauschtes Gleichsignal

Ein Gleichsignal $s(t) = 2\hspace{0.05cm}\rm V$ wird durch ein Rauschsignal $n(t)$ additiv überlagert.

  • Im oberen Bild sehen Sie einen Ausschnitt des Summensignals   $x(t)=s(t)+n(t).$
  • Die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (kurz WDF) des Signals $x(t)$ ist im unteren Bild dargestellt.
  • Die (auf den Widerstand $1\hspace{0.05cm} \Omega$ bezogene) Gesamtleistung dieses Signals beträgt $P_x = 5\hspace{0.05cm}\rm V^2$.

Verwenden Sie zur Lösung das komplementäre Gaußsche Fehlerintegral ${\rm Q}(x)$. Nachfolgend finden Sie einige Werte dieser monoton abfallenden Funktion:

$$\rm Q(0) = 0.5,\hspace{0.5cm} Q(1) = 0.1587, \hspace{0.5cm}\rm Q(2) = 0.0227, \hspace{0.5cm} Q(3) = 0.0013. $$

Hinweise:

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


Fragebogen

1

Welche der folgenden Aussagen sind zutreffend?

Das Nutzsignal $s(t)$ ist gleichverteilt.
Das Rauschsignal $n(t)$ ist gaußverteilt.
Das Rauschsignal $n(t)$ hat einen Mittelwert $m_n \ne 0$.
Das Gesamtsignal $x(t)$ ist gaußverteilt mit Mittelwert $m_x = 2\hspace{0.05cm}\rm V$.

2

Berechnen Sie die Standardabweichung (Streuung) des Signals $x(t)$.

$\sigma_x \ = $

$\ \rm V$

3

Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass $x(t) < 0\hspace{0.05cm}\rm V$ ist?

${\rm Pr}(x < 0\hspace{0.05cm}\rm V)\ = $

$\ \%$

4

Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass $x(t) > 4\hspace{0.05cm}\rm V$ ist?

${\rm Pr}(x > 4\hspace{0.05cm}\rm V)\ = $

$\ \%$

5

Mit welcher Wahrscheinlichkeit liegt $x(t)$ zwischen $3\hspace{0.05cm}\rm V$ und $4\hspace{0.05cm}\rm V$?

${\rm Pr}(3\hspace{0.05cm}{\rm V} < x < 4\hspace{0.05cm}{\rm V}) \ = $

$\ \%$


Musterlösung

1.  Das Gleichsignal s(t) ist natürlich nicht gleichverteilt, vielmehr besteht dessen WDF aus nur einer Diracfunktion bei 2 V mit Gewicht 1. Das Signal n(t) ist gaußverteilt und mittelwertfrei. Deshalb ist auch das Summensignal x(t) gaußverteilt, aber nun mit Mittelwert mx = 2 V. Dieser rührt allein vom Gleichsignal s(t) = 2 V her. Richtig sind somit die Lösungsvorschläge 2 und 4.
2.  Nach dem Satz von Steiner gilt:
$$\sigma_{x}^{\rm 2}=m_{\rm 2 \it x}-m_{x}^{\rm 2}. $$
Der quadratische Mittelwert ist gleich der (auf 1 Ω bezogenen) Gesamtleistung Px = 5 V2. Mit dem Mittelwert mx = 2 V folgt daraus für die Streuung: σx = 1 V.
3.  Die Verteilungsfunktion (VTF) einer gaußverteilten Zufallsgröße mit Mittelwert mx und Streuung σx lautet mit dem Gaußschen Fehlerintegral:
$$F_x(r)=\rm\phi(\it\frac{r-m_x}{\sigma_x}).$$
Die Verteilungsfunktion an der Stelle r = 0 V ist gleich der Wahrscheinlichkeit, dass x kleiner oder gleich 0 V ist. Bei kontinuierlichen Zufallsgrößen gilt aber auch Pr(xr) = Pr(x < r). Mit dem komplementären Gaußschen Fehlerintegral erhält man somit:
$$\rm Pr(\it x < \rm 0\,V)=\rm \phi(\rm \frac{-2\,V}{1\,V})=\rm Q(\rm 2)\hspace{0.15cm}\underline{=\rm 2.27\%}.$$
4.  Wegen der Symmetrie um den Wert 2V ergibt sich hierfür die gleiche Wahrscheinlichkeit, nämlich 2.27%.
5.  Die Wahrscheinlichkeit, dass x(t) größer ist als 3V, ergibt sich zu
$$\rm Pr(\it x > \rm 3\,V) =\rm 1- \it F_x(\frac{\rm 3\,V-2\,V}{\rm 1V})=\rm Q(\rm 1)=\rm 0.1587.$$
Für die gesuchte Wahrscheinlichkeit erhält man daraus:
$$\rm Pr(\rm 3\,V\le \it x \le \rm 4\,V)= \rm Pr(\it x > \rm 3\,V)- \rm Pr(\it x > \rm 4\,V).$$
Dies liefert den Zahlenwert 0.1587 - 0.0227 = 13.6%.