Stochastische Signaltheorie/Momente einer diskreten Zufallsgröße

1. Stochastische Signaltheorie
2. Diskrete Zufallsgrößen
3. Momente einer diskreten Zufallsgröße

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Berechnung als Schar- bzw. Zeitmittelwert

Die Wahrscheinlichkeiten und die relativen Häufigkeiten liefern weitreichende Informationen über eine diskrete Zufallsgröße. Reduzierte Informationen erhält man durch die so genannten Momente  $m_k$, wobei  $k$  eine natürliche Zahl darstellt.

$\text{Zwei alternative Berechnungsmöglichkeiten:}$ 

Unter der hier stillschweigend vorausgesetzten  Ergodizität  gibt es für das Moment  $k$-ter Ordnung zwei unterschiedliche Berechnungsmöglichkeiten:

• die  Scharmittelung  bzw.  Erwartungswertbildung   ⇒  Mittelung über alle möglichen Werte  $\{ z_\mu\}$  mit der Laufvariablen  $\mu = 1 , \hspace{0.1cm}\text{ ...} \hspace{0.1cm} , M$:

$$m_k = {\rm E} \big[z^k \big] = \sum_{\mu = 1}^{M}p_\mu \cdot z_\mu^k \hspace{2cm} \rm mit \hspace{0.1cm} {\rm E\big[\text{ ...} \big]\hspace{-0.1cm}:} \hspace{0.3cm} \rm Erwartungswert ;$$

• die  Zeitmittelung  über die Zufallsfolge  $\langle z_ν\rangle$  mit der Laufvariablen  $ν = 1 , \hspace{0.1cm}\text{ ...} \hspace{0.1cm} , N$:

$$m_k=\overline{z_\nu^k}=\hspace{0.01cm}\lim_{N\to\infty}\frac{1}{N}\sum_{\nu=\rm 1}^{\it N}z_\nu^k\hspace{1.7cm}\rm mit\hspace{0.1cm}\ddot{u}berstreichender\hspace{0.1cm}Linie\hspace{-0.1cm}:\hspace{0.1cm}Zeitmittelwert.$$

Anzumerken ist:

• Beide Berechnungsarten führen bei genügend großen Werten von  $N$  zum gleichen asymptotischen Ergebnis.
• Bei endlichem  $N$  ergibt sich ein vergleichbarer Fehler, als wenn die Wahrscheinlichkeit durch die relative Häufigkeit angenähert wird.

Linearer Mittelwert - Gleichanteil

$\text{Definition:}$  Mit  $k = 1$  erhält man aus der allgemeinen Gleichung für die Momente den  linearen Mittelwert:

$$m_1 =\sum_{\mu=1}^{M}p_\mu\cdot z_\mu =\lim_{N\to\infty}\frac{1}{N}\sum_{\nu=1}^{N}z_\nu.$$

• Der linke Teil dieser Gleichung beschreibt die Scharmittelung  (über alle möglichen Werte),
• während die rechte Gleichung die Bestimmung als Zeitmittelwert angibt.
• In Zusammenhang mit Signalen wird diese Größe auch als der  Gleichanteil  bezeichnet.

Gleichanteil  $m_1$  eines Binärsignals

$\text{Beispiel 1:}$  Ein Binärsignal  $x(t)$  mit den beiden möglichen Amplitudenwerten

• $1\hspace{0.03cm}\rm V$  $($für das Symbol  $\rm L)$,
• $3\hspace{0.03cm}\rm V$  $($für das Symbol  $\rm H)$

sowie den Auftrittswahrscheinlichkeiten  $p_{\rm L} = 0.2$  bzw.  $p_{\rm H} = 0.8$  besitzt den linearen Mittelwert (Gleichanteil )

$$m_1 = 0.2 \cdot 1\,{\rm V}+ 0.8 \cdot 3\,{\rm V}= 2.6 \,{\rm V}. $$

Dieser ist in der Grafik als rote Linie eingezeichnet.
Bestimmt man diese Kenngröße durch Zeitmittelung über die dargestellten  $N = 12$  Signalwerte, so erhält man einen etwas kleineren Wert:

$$m_1\hspace{0.01cm}' = 4/12 \cdot 1\,{\rm V}+ 8/12 \cdot 3\,{\rm V}= 2.33 \,{\rm V}. $$

Hier wurden die Auftrittswahrscheinlichkeiten  $p_{\rm L} = 0.2$  bzw.  $p_{\rm H} = 0.8$  durch die entsprechenden Häufigkeiten  $h_{\rm L} = 4/12$  und  $h_{\rm H} = 8/12$  ersetzt. Der relative Fehler aufgrund der unzureichenden Folgenlänge  $N$  ist im Beispiel größer als  $10\%$.

Hinweis zu unserer (zugegebenermaßen etwas ungewöhnlicher) Nomenklatur:

Wir bezeichnen hier Binärsymbole wie in der Schaltungstechnik mit  $\rm L$  (Low) und  $\rm H$  (High), um Verwechslungen zu vermeiden.

• In der Codierungstheorie wird sinnvollerweise  $\{ \text{L, H}\}$  auf  $\{0, 1\}$  abgebildet, um die Möglichkeiten der Modulo-Algebra nutzen zu können.
• Zur Beschreibung der Modulation mit bipolaren (antipodalen) Signalen wählt man dagegen besser die Zuordnung  $\{ \text{L, H}\}$ ⇔ $ \{-1, +1\}$.

Quadratischer Mittelwert – Varianz – Streuung

$\text{Definitionen:}$ 

• Analog zum linearen Mittelwert erhält man mit  $k = 2$  für den  quadratischen Mittelwert:

$$m_2 =\sum_{\mu=\rm 1}^{\it M}p_\mu\cdot z_\mu^2 =\lim_{N\to\infty}\frac{\rm 1}{\it N}\sum_{\nu=\rm 1}^{\it N}z_\nu^2.$$

• Zusammen mit dem Gleichanteil  $m_1$  kann daraus als weitere Kenngröße die  Varianz  $σ^2$  bestimmt werden (Satz von Steiner):

$$\sigma^2=m_2-m_1^2.$$

• Als  Streuung  $σ$  bezeichnet man in der Statistik die Quadratwurzel der Varianz; manchmal wird diese Größe auch  Standardabweichung  genannt:

$$\sigma=\sqrt{m_2-m_1^2}.$$

Hinweise zu den Einheiten:

• Bei Nachrichtensignalen gibt  $m_2$  die (mittlere) Leistung  eines Zufallssignals an, bezogen auf den Widerstand  $1 \hspace{0.03cm} Ω$.
• Beschreibt  $z$  eine Spannung, so besitzt dementsprechend  $m_2$  die Einheit ${\rm V}^2$.
• Die Varianz  $σ^2$  eines Zufallssignals entspricht physikalisch der  Wechselleistung  und die Streuung  $σ$  dem Effektivwert.
• Diesen Definitionen liegt wiederum der Bezugswiderstand  $1 \hspace{0.03cm} Ω$  zugrunde.

Das Lernvideo   Momentenberechnung bei diskreten Zufallsgrößen   verdeutlicht die definierten Größen am Beispiel eines Digitalsignals.

Standardabweichung eines Binärsignals

$\text{Beispiel 2:}$  Ein Binärsignal  $x(t)$  mit den Amplitudenwerten

• $1\hspace{0.03cm}\rm V$  $($für das Symbol  $\rm L)$,
• $3\hspace{0.03cm}\rm V$  $($für das Symbol  $\rm H)$

sowie den Auftrittswahrscheinlichkeiten  $p_{\rm L} = 0.2$  bzw.  $p_{\rm H} = 0.8$  besitzt die gesamte Signalleistung

$$P_{\rm Gesamt} = 0.2 \cdot (1\,{\rm V})^2+ 0.8 \cdot (3\,{\rm V})^2 = 7.4 \hspace{0.05cm}{\rm V}^2,$$

wenn man vom Bezugswiderstand  $R = 1 \hspace{0.05cm} Ω$  ausgeht.

Mit dem Gleichanteil  $m_1 = 2.6 \hspace{0.05cm}\rm V$  $($siehe  $\text{Beispiel 1})$  folgt daraus für

• die Wechselleistung (Varianz)  $P_{\rm W} = σ^2 = 7.4 \hspace{0.05cm}{\rm V}^2 - \big [2.6 \hspace{0.05cm}\rm V\big ]^2 = 0.64\hspace{0.05cm} {\rm V}^2$,
• den Effektivwert  $s_{\rm eff} = σ = 0.8 \hspace{0.05cm} \rm V$.

Einschub:   Bei anderem Bezugswiderstand   ⇒   $R \ne 1 \hspace{0.1cm} Ω$  gelten nicht alle diese Berechnungen.  Beispielsweise haben mit  $R = 50 \hspace{0.1cm} Ω$  die Leistung $P_{\rm Gesamt} $,  die Wechselleistung  $P_{\rm W}$  und der Effektivwert  $s_{\rm eff}$  folgende Werte:

$$P_{\rm Gesamt} \hspace{-0.05cm}= \hspace{-0.05cm} \frac{m_2}{R} \hspace{-0.05cm}= \hspace{-0.05cm} \frac{7.4\,{\rm V}^2}{50\,{\rm \Omega} } \hspace{-0.05cm}= \hspace{-0.05cm}0.148\,{\rm W},\hspace{0.5cm} P_{\rm W} \hspace{-0.05cm} = \hspace{-0.05cm} \frac{\sigma^2}{R} \hspace{-0.05cm}= \hspace{-0.05cm}12.8\,{\rm mW} \hspace{0.05cm},\hspace{0.5cm} s_{\rm eff} \hspace{-0.05cm} = \hspace{-0.05cm}\sqrt{R \cdot P_{\rm W} } \hspace{-0.05cm}= \hspace{-0.05cm} \sigma \hspace{-0.05cm}= \hspace{-0.05cm} 0.8\,{\rm V}.$$

Die gleiche Varianz und der gleiche Effektivwert  $s_{\rm eff}$  ergeben sich für die Amplituden  $0\hspace{0.05cm}\rm V$  $($für das Symbol  $\rm L)$  und $2\hspace{0.05cm}\rm V$  $($für das Symbol  $\rm H)$ , vorausgesetzt, die Auftrittswahrscheinlichkeiten  $p_{\rm L} = 0.2$  und  $p_{\rm H} = 0.8$  bleiben gleich.  Nur der Gleichanteil und die Gesamtleistung ändern sich:

$$m_1 = 1.6 \hspace{0.05cm}{\rm V}, \hspace{0.5cm}P_{\rm Gesamt} = P_{\rm W} + {m_1}^2 = 3.2 \hspace{0.05cm}{\rm V}^2.$$

Aufgaben zum Kapitel

Aufgabe 2.2: Mehrstufensignale

Aufgabe 2.2Z: Diskrete Zufallsgrößen