Aufgaben:Aufgabe 5.1: Gaußsche AKF und Gaußtiefpass: Unterschied zwischen den Versionen

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[[Datei:P_ID487__Sto_A_5_1.png|right|frame|Gaußsche AKF am <br>Eingang und Ausgang]]
[[Datei:P_ID487__Sto_A_5_1.png|right|frame|Gaußsche AKF am Eingang und Ausgang des Filters]]
Am Eingang eines Tiefpassfilters mit dem Frequenzgang&nbsp; $H(f)$&nbsp; liegt ein gaußverteiltes mittelwertfreies Rauschsignal&nbsp; $x(t)$&nbsp; mit folgender Autokorrelationsfunktion (AKF) an:
Am Eingang eines Tiefpassfilters mit dem Frequenzgang&nbsp; $H(f)$&nbsp; liegt ein gaußverteiltes mittelwertfreies Rauschsignal&nbsp; $x(t)$&nbsp; mit folgender Autokorrelationsfunktion&nbsp; $\rm (AKF)$&nbsp; an:
:$${\it \varphi}_{x}(\tau) = \sigma_x^2 \cdot {\rm e}^{- \pi (\tau
:$${\it \varphi}_{x}(\tau) = \sigma_x^2 \cdot {\rm e}^{- \pi (\tau/{\rm \nabla} \tau_x)^2}.$$
/{\rm \nabla} \tau_x)^2}.$$


Diese AKF ist in nebenstehender Grafik oben dargestellt.
Diese AKF ist in nebenstehender Grafik oben dargestellt.
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:$$H(f) = H_{\rm 0} \cdot{\rm e}^{-  \pi (f/ {\rm \Delta} f)^2}.$$
:$$H(f) = H_{\rm 0} \cdot{\rm e}^{-  \pi (f/ {\rm \Delta} f)^2}.$$


Im Verlaufe dieser Aufgabe sollen die beiden Filterparameter&nbsp; $H_0$&nbsp; und&nbsp; $\Delta f$&nbsp; so dimensioniert werden, dass das Ausgangssignal&nbsp; $y(t)$&nbsp; eine AKF entsprechend der unteren Skizze aufweist.  
Im Verlaufe dieser Aufgabe sollen die beiden Filterparameter&nbsp; $H_0$&nbsp; und&nbsp; $\Delta f$&nbsp; so dimensioniert werden,&nbsp; dass das Ausgangssignal&nbsp; $y(t)$&nbsp; eine AKF entsprechend der unteren Skizze aufweist.  




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Hinweise:  
 
 
 
''Hinweise:''
*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel&nbsp; [[Stochastische_Signaltheorie/Stochastische_Systemtheorie|Stochastische Systemtheorie]].
*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel&nbsp; [[Stochastische_Signaltheorie/Stochastische_Systemtheorie|Stochastische Systemtheorie]].
*Bezug genommen wird auch auf das  Kapitel&nbsp; [[Stochastische_Signaltheorie/Autokorrelationsfunktion_(AKF)|Autokorrelationsfunktion]].
*Bezug genommen wird auch auf das  Kapitel&nbsp; [[Stochastische_Signaltheorie/Autokorrelationsfunktion_(AKF)|Autokorrelationsfunktion]].
   
   
*Berücksichtigen Sie die folgende Fourierkorrespondenz:
*Berücksichtigen Sie die folgende Fourierkorrespondenz:
:$${\rm e}^{-  \pi (f/{\rm \Delta} f)^2} \hspace{0.15cm}
:$${\rm e}^{-  \pi (f/{\rm \Delta} f)^2} \hspace{0.15cm}\bullet\!\!-\!\!\!-\!\!\!\hspace{0.03cm}\circ \hspace{0.15cm}{\rm \Delta} f \cdot{\rm e}^{- \pi ({\rm \Delta} f \hspace{0.03cm} \cdot \hspace{0.03cm} t)^2}.$$
\bullet\!\!-\!\!\!-\!\!\!\hspace{0.03cm}\circ \hspace{0.15cm}{\rm \Delta} f \cdot
{\rm e}^{- \pi ({\rm \Delta} f \hspace{0.03cm} \cdot \hspace{0.03cm} t)^2}.$$




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{Bestimmen Sie aus der skizzierten AKF auch die äquivalente AKF-Dauer&nbsp; $\nabla\tau_x$&nbsp; des Signals&nbsp; $x(t)$.&nbsp; Wie kann diese allgemein ermittelt werden?
{Bestimmen Sie aus der skizzierten AKF auch die äquivalente AKF-Dauer&nbsp; $\nabla\tau_x$&nbsp; des Signals&nbsp; $x(t)$.&nbsp; Wie kann diese allgemein ermittelt werden?
|type="{}"}
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$\nabla\tau_x \ =  \ $ { 1 3% } $\ &micro; s$
$\nabla\tau_x \ =  \ $ { 1 3% } $\ &micro; \rm s$




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{Berechnen Sie das LDS&nbsp; ${\it Φ}_y(f)$&nbsp; am Filterausgang allgemein als Funktion von&nbsp;  $\sigma_x$,&nbsp; $\nabla \tau_x$,&nbsp; $H_0$&nbsp; und&nbsp; $\Delta f$.&nbsp; Welche Aussagen treffen zu?
{Berechnen Sie das Leistungsdichtespektrum&nbsp; ${\it Φ}_y(f)$&nbsp; am Filterausgang allgemein als Funktion von&nbsp;  $\sigma_x$,&nbsp; $\nabla \tau_x$,&nbsp; $H_0$&nbsp; und&nbsp; $\Delta f$.&nbsp; Welche Aussagen treffen zu?
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+ Das LDS&nbsp; ${\it Φ}_y(f)$&nbsp; ist ebenfalls gaußförmig.
+ Das LDS&nbsp; ${\it Φ}_y(f)$&nbsp; ist ebenfalls gaußförmig.
- Je kleiner&nbsp; $\Delta f$&nbsp; ist, um so breiter ist&nbsp; ${\it Φ}_y(f)$.
- Je kleiner&nbsp; $\Delta f$&nbsp; ist,&nbsp; um so breiter ist&nbsp; ${\it Φ}_y(f)$.
+ $H_0$&nbsp; beeinflusst nur die Höhe, aber nicht die Breite von&nbsp; ${\it Φ}_y(f)$.
+ $H_0$&nbsp; beeinflusst nur die Höhe,&nbsp; aber nicht die Breite von&nbsp; ${\it Φ}_y(f)$.




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{Wie groß muss man den Gleichsignalübertragungsfaktor&nbsp; $H_0$&nbsp; wählen, damit die Bedingung&nbsp; $\sigma_y = \sigma_x$&nbsp; erfüllt wird?
{Wie groß muss man den Gleichsignalübertragungsfaktor&nbsp; $H_0$&nbsp; wählen,&nbsp; damit die Bedingung&nbsp; $\sigma_y = \sigma_x$&nbsp; erfüllt wird?
|type="{}"}
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$H_0 \ =  \ $ { 1.732 3% }
$H_0 \ =  \ $ { 1.732 3% }
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===Musterlösung===
===Musterlösung===
{{ML-Kopf}}
{{ML-Kopf}}
'''(1)'''&nbsp; Die Varianz ist gleich dem AKF-Wert bei&nbsp; $\tau = 0$, also &nbsp;$\sigma_x^2 = 0.04 \ \rm V^2$.
'''(1)'''&nbsp; Die Varianz ist gleich dem AKF-Wert bei&nbsp; $\tau = 0$,&nbsp; also &nbsp;$\sigma_x^2 = 0.04 \ \rm V^2$.
*Daraus folgt &nbsp;$\sigma_x\hspace{0.15cm}\underline {= 0.2 \ \rm V}$&nbsp;.
*Daraus folgt &nbsp;$\sigma_x\hspace{0.15cm}\underline {= 0.2 \ \rm V}$.




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'''(3)'''&nbsp; Das LDS ist die Fouriertransformierte der AKF.  
'''(3)'''&nbsp; Das LDS ist die Fouriertransformierte der AKF.  
*Mit der gegebenen Fourierkorrespondenz gilt:
*Mit der gegebenen Fourierkorrespondenz gilt:
:$${\it \Phi}_{x}(f) = \sigma_x^2 \cdot  {\rm \nabla} \tau_x \cdot
:$${\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} .$$
{\rm e}^{- \pi ({\rm \nabla} \tau_x \hspace{0.03cm}\cdot \hspace{0.03cm}f)^2} .$$


*Bei der Frequenz $f = 0$&nbsp; erhält man:
*Bei der Frequenz&nbsp; $f = 0$&nbsp; erhält man:
:$${\it \Phi}_{x}(f  = 0) = \sigma_x^2 \cdot  {\rm \nabla} \tau_x =
:$${\it \Phi}_{x}(f  = 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}.$$
\rm 0.04 \hspace{0.1cm} V^2 \cdot 10^{-6} \hspace{0.1cm} s \hspace{0.15cm} \underline{= 40
\cdot 10^{-9} \hspace{0.1cm} V^2 / Hz}.$$






'''(4)'''&nbsp; Richtig sind die <u>Lösungsvorschläge 1 und 3</u>:
'''(4)'''&nbsp; Richtig sind die&nbsp; <u>Lösungsvorschläge 1 und 3</u>:
*Allgemein gilt&nbsp; ${\it \Phi}_{y}(f) = {\it \Phi}_{x}(f) \cdot |H(f)|^2$.&nbsp; Daraus folgt:
*Allgemein gilt&nbsp; ${\it \Phi}_{y}(f) = {\it \Phi}_{x}(f) \cdot |H(f)|^2$.&nbsp; Daraus folgt:
:$${\it \Phi}_{y}(f) =  \sigma_x^2 \cdot  {\rm \nabla} \tau_x \cdot
:$${\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} .$$
{\rm e}^{- \pi ({\rm \nabla} \tau_x \cdot f)^2}\cdot H_{\rm 0}^2
\cdot{\rm e}^{- 2 \pi (f/ {\rm \Delta} f)^2} .$$
*Durch Zusammenfassen der beiden Exponentialfunktionen erhält man:
*Durch Zusammenfassen der beiden Exponentialfunktionen erhält man:
:$${\it \Phi}_{y}(f) =  \sigma_x^2 \cdot  {\rm \nabla} \tau_x \cdot H_0^2 \cdot
:$${\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}.$$
{\rm e}^{- \pi\cdot  ({\rm \nabla} \tau_x^2 + 2/\Delta f^2  ) \hspace{0.1cm}\cdot f^2}.$$
*Auch&nbsp; ${\it \Phi}_{y}(f)$&nbsp; ist gaußförmig und nie breiter als&nbsp; ${\it \Phi}_{x}(f)$.&nbsp; Für $f \to \infty$&nbsp; gilt die Näherung&nbsp; ${\it \Phi}_{y}(f) \approx {\it \Phi}_{x}(f)$.  
*Auch ${\it \Phi}_{y}(f)$&nbsp; ist gaußförmig und nie breiter als&nbsp; ${\it \Phi}_{x}(f)$.&nbsp; Für $f \to \infty$&nbsp; gilt die Näherung&nbsp; ${\it \Phi}_{y}(f) \approx {\it \Phi}_{x}(f)$.  
*Mit kleiner werdendem&nbsp; $\Delta f$&nbsp; wird&nbsp; ${\it \Phi}_{y}(f)$&nbsp; immer schmäler&nbsp; (also ist die zweite Aussage falsch).  
*Mit kleiner werdendem&nbsp; $\Delta f$&nbsp; wird&nbsp; ${\it \Phi}_{y}(f)$&nbsp; immer schmäler&nbsp; (also ist die zweite Aussage falsch).  
*$H_0$&nbsp; beeinflusst tatsächlich nur die LDS-Höhe, aber nicht die Breite des LDS.
*$H_0$&nbsp; beeinflusst tatsächlich nur die LDS-Höhe,&nbsp; aber nicht die Breite des LDS.
   
   




'''(5)'''&nbsp; Analog zum Aufgabenteil&nbsp; '''(1)'''&nbsp; kann für das LDS des Ausgangssignals&nbsp; $y(t)$&nbsp; geschrieben werden:
'''(5)'''&nbsp; Analog zum Aufgabenteil&nbsp; '''(1)'''&nbsp; kann für das LDS des Ausgangssignals&nbsp; $y(t)$&nbsp; geschrieben werden:
:$${\it \Phi}_{y}(f) =  \sigma_y^2 \cdot  {\rm \nabla} \tau_y \cdot
:$${\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 }.$$
{\rm e}^{- \pi  \cdot {\rm \nabla} \tau_y^2 \cdot f^2 }.$$


*Durch Vergleich mit dem Ergebnis aus&nbsp; '''(4)'''&nbsp; ergibt sich:
*Durch Vergleich mit dem Ergebnis aus&nbsp; '''(4)'''&nbsp; ergibt sich:
:$${{\rm \nabla} \tau_y^2} = {{\rm \nabla} \tau_x^2} + \frac {2}{{\rm
:$${{\rm \nabla} \tau_y^2} = {{\rm \nabla} \tau_x^2} + \frac {2}{{\rm\Delta} f^2}.$$
\Delta} f^2}.$$
*Löst man die Gleichung nach&nbsp; $\Delta f$&nbsp; auf und berücksichtigt die Werte&nbsp; $\nabla \tau_x {= 1 \ \rm &micro; s}$&nbsp; sowie&nbsp;  $\nabla \tau_y {= 3 \ \rm &micro; s}$,&nbsp; so folgt:
*Löst man die Gleichung nach&nbsp; $\Delta f$&nbsp; auf und berücksichtigt die Werte&nbsp; $\nabla \tau_x {= 1 \ \rm &micro; s}$&nbsp; sowie&nbsp;  $\nabla \tau_y {= 3 \ \rm &micro; s}$,  so folgt:
:$${\rm \Delta} f = \sqrt{\frac{2}{{\rm \nabla} \tau_y^2 - {\rm\nabla} \tau_x^2}} = \sqrt{\frac{2}{9 - 1}} \hspace{0.1cm}\rm MHz\hspace{0.15cm} \underline{= 0.5\hspace{0.1cm} MHz} .$$
:$${\rm \Delta} f = \sqrt{\frac{2}{{\rm \nabla} \tau_y^2 - {\rm
\nabla} \tau_x^2}} = \sqrt{\frac{2}{9 - 1}} \hspace{0.1cm}\rm MHz
\hspace{0.15cm} \underline{= 0.5\hspace{0.1cm} MHz} .$$






'''(6)'''&nbsp; Die Bedingung&nbsp; $\sigma_y = \sigma_x$&nbsp; ist gleichbedeutend mit&nbsp; $\varphi_y(\tau = 0)= \varphi_x(\tau = 0)$.  
'''(6)'''&nbsp; Die Bedingung&nbsp; $\sigma_y = \sigma_x$&nbsp; ist gleichbedeutend mit&nbsp; $\varphi_y(\tau = 0)= \varphi_x(\tau = 0)$.  
*Da zudem&nbsp; $\nabla \tau_y = 3 \cdot \nabla \tau_x$&nbsp; vorgegeben ist, muss deshalb auch&nbsp; ${\it \Phi}_{y}(f= 0) =  3 \cdot {\it \Phi}_{x}(f= 0)$&nbsp; gelten.  
*Da zudem&nbsp; $\nabla \tau_y = 3 \cdot \nabla \tau_x$&nbsp; vorgegeben ist,&nbsp; muss deshalb auch&nbsp; ${\it \Phi}_{y}(f= 0) =  3 \cdot {\it \Phi}_{x}(f= 0)$&nbsp; gelten.  
*Daraus erhält man:
*Daraus erhält man:
:$$H_{\rm 0} = \sqrt{\frac{\it \Phi_y (f \rm = 0)}{\it \Phi_x (f = \rm 0)}} = \sqrt
:$$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}.$$
{3}\hspace{0.15cm} \underline{=1.732}.$$


{{ML-Fuß}}
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[[Category:Aufgaben zu Stochastische Signaltheorie|^5.1 Stochastische Systemtheorie^]]
[[Category:Aufgaben zu Stochastische Signaltheorie|^5.1 Stochastische Systemtheorie^]]
[[en:Aufgaben:Exercise_5.1:_Gaussian_ACF_and_Gaussian_Low-Pass]]

Aktuelle Version vom 16. März 2026, 14:38 Uhr

Gaußsche AKF am Eingang und Ausgang des Filters

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

$${\it \varphi}_{x}(\tau) = \sigma_x^2 \cdot {\rm e}^{- \pi (\tau/{\rm \nabla} \tau_x)^2}.$$

Diese AKF ist in nebenstehender Grafik oben dargestellt.

Das Filter sei gaußförmig mit der Gleichsignalverstärkung  $H_0$  und der äquivalenten Bandbreite  $\Delta f$.  Für den Frequenzgang kann somit geschrieben werden:

$$H(f) = H_{\rm 0} \cdot{\rm e}^{- \pi (f/ {\rm \Delta} f)^2}.$$

Im Verlaufe dieser Aufgabe sollen die beiden Filterparameter  $H_0$  und  $\Delta f$  so dimensioniert werden,  dass das Ausgangssignal  $y(t)$  eine AKF entsprechend der unteren Skizze aufweist.



Hinweise:

  • Berücksichtigen Sie die folgende Fourierkorrespondenz:
$${\rm e}^{- \pi (f/{\rm \Delta} f)^2} \hspace{0.15cm}\bullet\!\!-\!\!\!-\!\!\!\hspace{0.03cm}\circ \hspace{0.15cm}{\rm \Delta} f \cdot{\rm e}^{- \pi ({\rm \Delta} f \hspace{0.03cm} \cdot \hspace{0.03cm} t)^2}.$$


Fragebogen

1 Wie groß ist der Effektivwert des Filtereingangssignals?

$\sigma_x \ = \ $ $\ \rm V$

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

$\nabla\tau_x \ = \ $ $\ µ \rm s$

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 Leistungsdichtespektrum  ${\it Φ}_y(f)$  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  $\nabla \tau_y = 3 \ \rm µ s$  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 der Skizze erhält man  $\nabla \tau_x\hspace{0.15cm}\underline {= 1 \ \rm µ s}$.


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


(4)  Richtig sind die  Lösungsvorschläge 1 und 3:

  • Allgemein gilt  ${\it \Phi}_{y}(f) = {\it \Phi}_{x}(f) \cdot |H(f)|^2$.  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  $\nabla \tau_x {= 1 \ \rm µ s}$  sowie  $\nabla \tau_y {= 3 \ \rm µ s}$,  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:
$$H_{\rm 0} = \sqrt{\frac{\it \Phi_y (f \rm = 0)}{\it \Phi_x (f = \rm 0)}} = \sqrt{3}\hspace{0.15cm} \underline{=1.732}.$$