[[Datei:P_ID619__Sto_A_3_4.png|right|frame|Rechteck–WDF und Trapez–WDF]]
Gegeben seien hier die drei Zufallsgrößen $x$, $y$ und $z$ durch ihre jeweiligen Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen:
Gegeben seien hier die drei Zufallsgrößen $x$, $y$ und $z$ , meist durch ihre jeweiligen Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen:
*Über die Zufallsgröße $x$ ist nichts weiter bekannt: Diese kann sowohl eine diskrete als auch eine kontinuierliche Zufallsgröße sein und eine beliebige WDF $f_x(x)$ besitzen. Der Mittelwert ist allgemein gleich $m_x$.
*Über die Zufallsgröße $x$ ist nichts weiter bekannt: Diese kann sowohl eine diskrete als auch eine kontinuierliche Zufallsgröße sein und eine beliebige WDF $f_x(x)$ besitzen. Der Mittelwert ist allgemein gleich $m_x$.
*Die Zufallsgröße $y$ kann nur Werte im Bereich zwischen $1$ bis $3$ mit gleicher Wahrscheinlichkeit annehmen ⇒ Mittelwert $m_y = 2$.
*Die kontinuierliche Zufallsgröße $y$ kann nur Werte im Bereich zwischen $1$ bis $3$ mit gleicher Wahrscheinlichkeit annehmen. Der Mittelwert ist $m_y = 2.$
*Die Zufallsgröße $z$ besitzt die folgende charakteristische Funktion:
*Die Zufallsgröße $z$ besitzt die folgende charakteristische Funktion:
:Daneben wird noch der qualitative Verlauf der WDF $f_z(z)$ entsprechend der blauen Skizze als bekannt vorausgesetzt. Zu bestimmen sind die WDF-Parameter $a$, $b$ und $c$ dieser WDF.
:Daneben wird noch der qualitative Verlauf der WDF $f_z(z)$ entsprechend der blauen Skizze als bekannt vorausgesetzt. Zu bestimmen sind die WDF-Parameter $a$, $b$ und $c$ dieser WDF.
''Hinweise:''
*Die Aufgabe gehört zum Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Erwartungswerte_und_Momente|Erwartungswerte und Momente]].
*Insbesondere wird auf die Seite [[Stochastische_Signaltheorie/Erwartungswerte_und_Momente#Charakteristische_Funktion|Charakteristische Funktion]] Bezug genommen.
*Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
Hinweise:
*Die charakteristische Funktion einer zwischen $\pm a$ gleichverteilten Zufallsgröße $z lautet:
*Die Aufgabe gehört zum Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Erwartungswerte_und_Momente|Erwartungswerte und Momente]].
*Insbesondere wird auf die Seite [[Stochastische_Signaltheorie/Erwartungswerte_und_Momente#Charakteristische_Funktion|Charakteristische Funktion]] Bezug genommen.
{Welche Aussagen sind bezüglich der charakteristischen Funktion $C_x ( {\it \Omega} )$ stets – also bei beliebiger WDF – gültig?
{Welche Aussagen sind bezüglich der charakteristischen Funktion $C_x ( {\it \Omega} )$ stets – also bei beliebiger WDF – gültig?
|type="[]"}
|type="[]"}
- $C_x ( {\it \Omega} )$ ist die Fouriertransformierte von $f_x(x)$.
- $C_x ( {\it \Omega} )$ ist die Fouriertransformierte von $f_x(x)$.
+ Der Realteil von $C_x ( {\it \Omega} )$ ist eine gerade Funktion in ${\it \Omega}$.
+ Der Realteil von $C_x ( {\it \Omega} )$ ist eine gerade Funktion in ${\it \Omega}$.
+ Der Imaginärteil von $C_x ( {\it \Omega} )$ ist eine ungerade Funktion in ${\it \Omega}$.
+ Der Imaginärteil von $C_x ( {\it \Omega} )$ ist eine ungerade Funktion in ${\it \Omega}$.
+ Der Wert an der Stelle ${\it \Omega} = 0$ ist stets $C_x ( {\it \Omega} ) = 1$.
+ Der Wert an der Stelle ${\it \Omega} = 0$ ist stets $C_x ( {\it \Omega}=0 ) = 1$.
- Bei mittelwertfreier Zufallsgröße ($m_x = 0$) ist $C_x ( {\it \Omega} )$ stets reell.
{Berechnen Sie die charakteristische Funktion $C_y( {\it \Omega} )$. Wie groß sind Real- und Imaginärteil bei ${\it \Omega} = \pi/2$?
{Berechnen Sie die charakteristische Funktion $C_y( {\it \Omega} )$. Wie groß sind Real- und Imaginärteil bei ${\it \Omega} = \pi/2$?
{Bestimmen Sie die Kenngrößen $a$, $b$ und $c$ der WDF $f_z(z)$.
{Bestimmen Sie die Kenngrößen $a$, $b$ und $c$ der WDF $f_z(z)$.
|type="{}"}
|type="{}"}
$a \ = $ { 1 3% }
$a \ = \ $ { 1 3% }
$b \ = $ { 5 3% }
$b \ = \ $ { 5 3% }
$c \ = $ { 0.167 3% }
$c \ = \ $ { 0.167 3% }
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===Musterlösung===
===Musterlösung===
{{ML-Kopf}}
{{ML-Kopf}}
:<b>1.</b> <i>C<sub>x</sub></i>(<i>Ω</i>) ist nicht die Fouriertransformierte zu <i>f<sub>x</sub></i>(<i>x</i>), sondern die Fourierrücktransformierte:
'''(1)''' Richtig sind <u>die Lösungsvorschläge 2, 3 und 4</u>:
*Die letzte Alternative trifft nicht immer zu: Eine zweipunktverteilte Zufallsgröße $x \in \{-1, +3\}$ mit den Wahrscheinlichkeiten $0.75$ und $0.25$ ist zwar mittelwertfrei $(m_x = 0)$, besitzt aber trotzdem eine komplexe charakteristische Funktion.
:Auch bei dieser ist der Realteil stets gerade und der Imaginärteil ungerade. Für <i>Ω</i> = 0 gilt:
:Die letzte Alternative trifft nicht immer zu: Eine zweipunktverteilte Zufallsgröße <i>x</i> ∈ {–1; +3} mit den Wahrscheinlichkeiten 0.75 und 0.25 ist zwar mittelwertfrei (<i>m<sub>x</sub></i> = 0), besitzt aber trotzdem eine komplexe charakteristische Funktion. Richtig sind somit <u>die Lösungsvorschläge 2, 3 und 4</u>.
:<b>2.</b> Entsprechend der allgemeinen Definition gilt:
'''(2)''' Entsprechend der allgemeinen Definition gilt:
:<b>3.</b> Aus der angegebenen Korrespondenz kann abgelesen werden, dass si(3Ω) auf eine zwischen ±3 gleichverteilte Zufallsgröße zurückgeht und si(2Ω) die Transformierte einer Gleichverteilung zwischen ±2 angibt. In der charakteristischen Funktion sind diese beiden Anteile multiplikativ verknüpft. Damit ist die resultierende WDF <i>f<sub>z</sub></i>(<i>z</i>) die Faltung dieser beiden Rechteckfunktionen:
'''(3)''' Aus der angegebenen Korrespondenz kann abgelesen werden, dass ${\rm si}(3 {\it \Omega} )$ auf eine zwischen $\pm 3$ gleichverteilte Zufallsgröße zurückgeht und ${\rm si}(2 {\it \Omega} )$ die Transformierte einer Gleichverteilung zwischen $\pm 2$ angibt.
[[Datei:P_ID620__Sto_A_3_4_c_neu.png|center|]]
[[Datei:P_ID620__Sto_A_3_4_c_neu.png|right|frame|Konstruktion der Trapez-WDF]]
:Die drei WDF-Parameter lauten somit:
*In der charakteristischen Funktion sind diese beiden Anteile multiplikativ verknüpft.
Gegeben seien hier die drei Zufallsgrößen $x$, $y$ und $z$ , meist durch ihre jeweiligen Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen:
Über die Zufallsgröße $x$ ist nichts weiter bekannt: Diese kann sowohl eine diskrete als auch eine kontinuierliche Zufallsgröße sein und eine beliebige WDF $f_x(x)$ besitzen. Der Mittelwert ist allgemein gleich $m_x$.
Die kontinuierliche Zufallsgröße $y$ kann nur Werte im Bereich zwischen $1$ bis $3$ mit gleicher Wahrscheinlichkeit annehmen. Der Mittelwert ist $m_y = 2.$
Die Zufallsgröße $z$ besitzt die folgende charakteristische Funktion:
Daneben wird noch der qualitative Verlauf der WDF $f_z(z)$ entsprechend der blauen Skizze als bekannt vorausgesetzt. Zu bestimmen sind die WDF-Parameter $a$, $b$ und $c$ dieser WDF.
Die letzte Alternative trifft nicht immer zu: Eine zweipunktverteilte Zufallsgröße $x \in \{-1, +3\}$ mit den Wahrscheinlichkeiten $0.75$ und $0.25$ ist zwar mittelwertfrei $(m_x = 0)$, besitzt aber trotzdem eine komplexe charakteristische Funktion.
(3) Aus der angegebenen Korrespondenz kann abgelesen werden, dass ${\rm si}(3 {\it \Omega} )$ auf eine zwischen $\pm 3$ gleichverteilte Zufallsgröße zurückgeht und ${\rm si}(2 {\it \Omega} )$ die Transformierte einer Gleichverteilung zwischen $\pm 2$ angibt.
Konstruktion der Trapez-WDF
In der charakteristischen Funktion sind diese beiden Anteile multiplikativ verknüpft.
Damit ist die resultierende WDF $f_z(z)$ die Faltung dieser beiden Rechteckfunktionen.