Aufgaben:Aufgabe 4.09: Zykloergodizität: Unterschied zwischen den Versionen

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[[Datei:P_ID379__Sto_A_4_9.png|right|frame|Zur Verdeutlichung der Eigenschaft „Zykloergodizität”]]
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Wir betrachten zwei unterschiedliche Zufallsprozesse, deren Musterfunktionen harmonische Schwingungen mit jeweils gleicher Frequenz  $f_0 = 1/T_0$  sind.  $T_0$  bezeichnet die Periodendauer.
Wir betrachten zwei unterschiedliche Zufallsprozesse,  deren Musterfunktionen harmonische Schwingungen mit jeweils gleicher Frequenz  $f_0 = 1/T_0$  sind.  $T_0$  bezeichnet die Periodendauer.


*Beim oben dargestellten Zufallsprozess  $\{x_i(t)\}$  ist die stochastische Komponente die Amplitude, wobei der Zufallsparameter   $C_i$  alle Werte zwischen  $1\hspace{0.05cm}\rm V$  und  $2\hspace{0.05cm}\rm V$  mit gleicher Wahrscheinlichkeit annehmen kann:
*Beim oben dargestellten Zufallsprozess  $\{x_i(t)\}$  ist die stochastische Komponente die Amplitude,  wobei der Zufallsparameter   $C_i$  alle Werte zwischen  $1\hspace{0.05cm}\rm V$  und  $2\hspace{0.05cm}\rm V$  mit gleicher Wahrscheinlichkeit annehmen kann:
:$$\{ x_i(t) \} = \{ C_i \cdot \cos (2 \pi  f_{\rm 0} t)\}. $$
:$$\{ x_i(t) \} = \{ C_i \cdot \cos (2 \pi  f_{\rm 0} t)\}. $$


*Beim Prozess  $\{y_i(t)\}$  weisen alle Musterfunktionen die gleiche Amplitude auf:   $x_0 = 2\hspace{0.05cm}\rm V$.  Hier variiert die Phase  $\varphi_i$, die über alle Musterfunktionen gemittelt gleichverteilt zwischen  $0$  und  $2\pi$  ist:
*Beim Prozess  $\{y_i(t)\}$  weisen alle Musterfunktionen die gleiche Amplitude auf:   $x_0 = 2\hspace{0.05cm}\rm V$.  Hier variiert die Phase  $\varphi_i$,  die über alle Musterfunktionen gemittelt gleichverteilt zwischen  $0$  und  $2\pi$  ist:
:$$\{ y_i(t) \} = \{ x_{\rm 0} \cdot \cos (2 \pi  f_{\rm 0} t - \varphi_i)\}. $$
:$$\{ y_i(t) \} = \{ x_{\rm 0} \cdot \cos (2 \pi  f_{\rm 0} t - \varphi_i)\}. $$


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In diesen Fällen sind auch die meisten der Berechnungsregeln anwendbar, die eigentlich nur für ergodische Prozesse gelten.
In diesen Fällen sind auch die meisten der Berechnungsregeln anwendbar,  die eigentlich nur für ergodische Prozesse gelten.






 
'''Hinweis:'''  Die Aufgabe gehört zum  Kapitel  [[Stochastische_Signaltheorie/Autokorrelationsfunktion_(AKF)|Autokorrelationsfunktion]].
 
 
 
 
''Hinweis:''  
*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel  [[Stochastische_Signaltheorie/Autokorrelationsfunktion_(AKF)|Autokorrelationsfunktion]].
   
   


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===Musterlösung===
===Musterlösung===
{{ML-Kopf}}
{{ML-Kopf}}
'''(1)'''&nbsp; Richtig sind <u>die Lösungsvorschläge 3 und 4</u>:
'''(1)'''&nbsp; Richtig sind die&nbsp; <u>die Lösungsvorschläge 3 und 4</u>:
*Zum Zeitpunkt $t = 0$ (und allen Vielfachen der Periodendauer $T_0$) hat jedes Mustersignal $x_i(t)$ einen Wert zwischen $1\hspace{0.05cm}\rm V$ und $2\hspace{0.05cm}\rm V$. Der Mittelwert beträgt $1.5\hspace{0.05cm}\rm V$.  
*Zum Zeitpunkt&nbsp; $t = 0$&nbsp; $($und allen Vielfachen der Periodendauer&nbsp; $T_0)$&nbsp; hat jedes Mustersignal&nbsp; $x_i(t)$&nbsp; einen Wert zwischen&nbsp; $1\hspace{0.05cm}\rm V$&nbsp; und&nbsp; $2\hspace{0.05cm}\rm V$.&nbsp; Der Mittelwert ist&nbsp; $1.5\hspace{0.05cm}\rm V$.  
*Dagegen ist bei $t = T_0/4$ der Signalwert des gesamten Ensembles identisch $0$. Das hei&szlig;t:  
*Dagegen ist bei&nbsp; $t = T_0/4$&nbsp; der Signalwert des gesamten Ensembles identisch Null.&nbsp; Das hei&szlig;t: <br>&nbsp; Bereits der lineare Mittelwert erf&uuml;llt die Bedingung der Stationarit&auml;t nicht:&nbsp; Der Prozess&nbsp; $\{x_i(t)\}$&nbsp; ist nicht station&auml;r und kann deshalb auch nicht ergodisch sein.
*Bereits der lineare Mittelwert erf&uuml;llt die Bedingung der Stationarit&auml;t nicht; der Prozess $\{x_i(t)\}$ ist nicht station&auml;r und kann deshalb auch nicht ergodisch sein.
*Dagegen sind beim Prozess&nbsp; $\{y_i(t)\}$&nbsp; aufgrund der gleichverteilten Phase zu allen Zeitpunkten die gleichen Momente zu erwarten &nbsp; &rArr; &nbsp; der Prozess ist station&auml;r.  
*Dagegen sind beim Prozess $\{y_i(t)\}$ aufgrund der gleichverteilten Phase zu allen Zeitpunkten die gleichen Momente zu erwarten &nbsp; &rArr; &nbsp; der Prozess ist station&auml;r.  
*Da bei der AKF-Berechnung die Phasenbeziehungen verloren gehen,&nbsp; steht jede einzelne Musterfunktion stellvertretend f&uuml;r den gesamten Prozess.&nbsp; Deshalb kann hier hypothetisch von Ergodizit&auml;t ausgegangen werden.  
*Da bei der AKF-Berechnung die Phasenbeziehungen verloren gehen, steht jede einzelne Musterfunktion stellvertretend f&uuml;r den gesamten Prozess. Deshalb kann hier hypothetisch von Ergodizit&auml;t ausgegangen werden.  
*Am Ende der Aufgabe ist zu &uuml;berpr&uuml;fen, ob diese Annahme gerechtfertigt ist.  
*Am Ende der Aufgabe ist zu &uuml;berpr&uuml;fen, ob diese Annahme gerechtfertigt ist.  






'''(2)'''&nbsp; Aufgrund der Ergodizit&auml;t kann jede Musterfunktion zur AKF&ndash;Berechung herangezogen werden. Wir benutzen hier willk&uuml;rlich die Phase $\varphi_i = 0$.  
 
*Aufgrund der Periodizit&auml;t gen&uuml;gt die Mitteilung &uuml;ber nur eine Periodendauer $T_0$. Dann gilt:
'''(2)'''&nbsp; Aufgrund der Ergodizit&auml;t kann jede Musterfunktion zur AKF&ndash;Berechung herangezogen werden.&nbsp; Wir benutzen hier willk&uuml;rlich die Phase&nbsp; $\varphi_i = 0$.  
*Aufgrund der Periodizit&auml;t gen&uuml;gt die Mitteilung &uuml;ber nur eine Periodendauer&nbsp; $T_0$.&nbsp; Dann gilt:
:$$\varphi_y (\tau) = \frac{1}{T_0} \cdot \int_0^{T_0} y(t) \cdot y (t+\tau) \hspace{0.1cm}{\rm d} t = \frac{{ x}_0^2}{{ T}_0} \cdot \int_0^{{\it T}_0} \cos (2 \pi {f_{\rm 0} t}) \cdot \cos (2 \pi {f_{\rm 0} (t+\tau)})  \hspace{0.1cm}\rm d \it t.$$
:$$\varphi_y (\tau) = \frac{1}{T_0} \cdot \int_0^{T_0} y(t) \cdot y (t+\tau) \hspace{0.1cm}{\rm d} t = \frac{{ x}_0^2}{{ T}_0} \cdot \int_0^{{\it T}_0} \cos (2 \pi {f_{\rm 0} t}) \cdot \cos (2 \pi {f_{\rm 0} (t+\tau)})  \hspace{0.1cm}\rm d \it t.$$


*Mit der trigonometrischen Beziehung &nbsp; $\cos (\alpha) \cdot \cos (\beta)= {1}/{2} \cdot \cos (\alpha + \beta) + {1}/{2} \cdot \cos (\alpha - \beta)$ &nbsp; folgt daraus weiter:
*Mit der trigonometrischen Beziehung &nbsp; $\cos (\alpha) \cdot \cos (\beta)= {1}/{2} \cdot \cos (\alpha + \beta) + {1}/{2} \cdot \cos (\alpha - \beta)$ &nbsp; folgt daraus weiter:
:$$\varphi_y (\tau) = \rm \frac{{\it x}_0^2}{{2 \it T}_0} \cdot \int_0^{{\it T}_0} \rm cos (4 \pi \it{f_{\rm 0} t} + {\rm 2} \pi \it{f_{\rm 0} \tau}{\rm )}  \hspace{0.1cm}\rm d \it t + \rm \frac{{\it x}_0^2}{{2 \it T}_0} \cdot \int_0^{{\it T}_0} \rm cos (-2 \pi \it{f_{\rm 0} \tau}{\rm )}  \hspace{0.1cm}\rm d \it t. $$
:$$\varphi_y (\tau) = \rm \frac{{\it x}_0^2}{{2 \it T}_0} \cdot \int_0^{{\it T}_0} \rm cos (4 \pi \it{f_{\rm 0} t} + {\rm 2} \pi \it{f_{\rm 0} \tau}{\rm )}  \hspace{0.1cm}\rm d \it t \ {\rm +} \ \rm \frac{{\it x}_0^2}{{2 \it T}_0} \cdot \int_0^{{\it T}_0} \rm cos (-2 \pi \it{f_{\rm 0} \tau}{\rm )}  \hspace{0.1cm}\rm d \it t. $$


*Das erste Integral ist Null (Integration &uuml;ber zwei Perioden der Cosinusfunktion).  
*Das erste Integral ist Null&nbsp; (Integration &uuml;ber zwei Perioden der Cosinusfunktion).&nbsp; Der zweite Integrand ist unabh&auml;ngig von der Integrationsvariablen&nbsp; $t$.&nbsp; Daraus folgt: &nbsp;  
*Der zweite Integrand ist unabh&auml;ngig von der Integrationsvariablen $t$. Daraus folgt: &nbsp; $\varphi_y (\tau) ={{ x}_0^2}/{\rm 2} \cdot \cos (2 \pi {f_{\rm 0} \tau}). $  
:$$\varphi_y (\tau) ={{ x}_0^2}/{\rm 2} \cdot \cos (2 \pi {f_{\rm 0} \tau}). $$  
*F&uuml;r die angegebenen Zeitpunkte gilt mit $x_0 = 2\hspace{0.05cm}\rm V$:
*F&uuml;r die angegebenen Zeitpunkte gilt mit&nbsp; $x_0 = 2\hspace{0.05cm}\rm V$:
:$$\varphi_y (0)\hspace{0.15cm}\underline{ = 2\hspace{0.05cm}{\rm V}^2}, \hspace{0.5cm}  \varphi_y (0.25 \cdot { T}_{\rm 0}{\rm )} \hspace{0.15cm}\underline{ = 0}, \hspace{0.5cm} \varphi_y (\rm 1.5 \cdot {\it T}_{\rm 0} {\rm )} \hspace{0.15cm}\underline{= \rm -2\hspace{0.05cm}{\rm V}^2}.$$
:$$\varphi_y (0)\hspace{0.15cm}\underline{ = 2\hspace{0.05cm}{\rm V}^2}, \hspace{0.5cm}  \varphi_y (0.25 \cdot { T}_{\rm 0}{\rm )} \hspace{0.15cm}\underline{ = 0}, \hspace{0.5cm} \varphi_y (\rm 1.5 \cdot {\it T}_{\rm 0} {\rm )} \hspace{0.15cm}\underline{= \rm -2\hspace{0.05cm}{\rm V}^2}.$$




'''(3)'''&nbsp; Richtig ist nur <u>der erste Lösungsvorschlag</u>:
 
*Der Mittelwert $m_y$ kann aus dem Grenzwert der AKF f&uuml;r $\tau \to \infty$ ermittelt werden, wenn man die periodischen Anteile ausschlie&szlig;t. Daraus folgt $m_y= 0$.
'''(3)'''&nbsp; Richtig sind die&nbsp; <u>beiden ersten Lösungsvorschläge</u>:
*Die Varianz (Leistung) ist gleich dem AKF&ndash;Wert an der Stelle $\tau = 0$, also $2\hspace{0.05cm}\rm V^2$. Der Effektivwert ist die Quadratwurzel daraus: &nbsp; $\sigma_y \approx 1.414\hspace{0.05cm}\rm V$.
*Der Mittelwert&nbsp; $m_y$&nbsp; kann aus dem Grenzwert der AKF f&uuml;r&nbsp; $\tau \to \infty$&nbsp; ermittelt werden,&nbsp; wenn man die periodischen Anteile ausschlie&szlig;t.&nbsp; Daraus folgt&nbsp; $m_y= 0$.
*Die Periodendauer eines periodischen Zufallsprozesses bleibt in der AKF erhalten, das hei&szlig;t, auch die Periodendauer der AKF betr&auml;gt $T_0$.  
*Die Varianz (Leistung) ist gleich dem AKF&ndash;Wert an der Stelle&nbsp; $\tau = 0$ &nbsp; &rArr; &nbsp; $\sigma_y^2=2\hspace{0.05cm}\rm V^2$.&nbsp; Der Effektivwert ist die Quadratwurzel daraus: &nbsp; $\sigma_y \approx 1.414\hspace{0.05cm}\rm V$.
*Die Periodendauer eines periodischen Zufallsprozesses bleibt in der AKF erhalten,&nbsp; das hei&szlig;t,&nbsp; auch die Periodendauer der AKF betr&auml;gt&nbsp; $T_0$.  
{{ML-Fuß}}
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[[Category:Aufgaben zu Stochastische Signaltheorie|^4.4 Autokorrelationsfunktion (AKF)^]]
[[Category:Aufgaben zu Stochastische Signaltheorie|^4.4 Autokorrelationsfunktion (AKF)^]]
[[en:Aufgaben:Exercise_4.09:_Cyclo-Ergodicity]]

Aktuelle Version vom 16. März 2026, 14:37 Uhr

Zur Verdeutlichung der Eigenschaft „Zykloergodizität”

Wir betrachten zwei unterschiedliche Zufallsprozesse,  deren Musterfunktionen harmonische Schwingungen mit jeweils gleicher Frequenz  $f_0 = 1/T_0$  sind.  $T_0$  bezeichnet die Periodendauer.

  • Beim oben dargestellten Zufallsprozess  $\{x_i(t)\}$  ist die stochastische Komponente die Amplitude,  wobei der Zufallsparameter  $C_i$  alle Werte zwischen  $1\hspace{0.05cm}\rm V$  und  $2\hspace{0.05cm}\rm V$  mit gleicher Wahrscheinlichkeit annehmen kann:
$$\{ x_i(t) \} = \{ C_i \cdot \cos (2 \pi f_{\rm 0} t)\}. $$
  • Beim Prozess  $\{y_i(t)\}$  weisen alle Musterfunktionen die gleiche Amplitude auf:   $x_0 = 2\hspace{0.05cm}\rm V$.  Hier variiert die Phase  $\varphi_i$,  die über alle Musterfunktionen gemittelt gleichverteilt zwischen  $0$  und  $2\pi$  ist:
$$\{ y_i(t) \} = \{ x_{\rm 0} \cdot \cos (2 \pi f_{\rm 0} t - \varphi_i)\}. $$

Die Eigenschaften  „zyklostationär”  und  „zykloergodisch”  sagen aus,

  • dass die Prozesse zwar im strengen Sinne nicht als stationär und ergodisch zu bezeichnen sind,
  • alle statistischen Kennwerte aber für Vielfache der Periondauer  $T_0$  jeweils gleich sind.


In diesen Fällen sind auch die meisten der Berechnungsregeln anwendbar,  die eigentlich nur für ergodische Prozesse gelten.


Hinweis:  Die Aufgabe gehört zum Kapitel  Autokorrelationsfunktion.


Fragebogen

1 Welche der folgenden Aussagen sind zutreffend?

Der Prozess  $\{x_i(t)\}$  ist stationär.
Der Prozess  $\{x_i(t)\}$  ist ergodisch.
Der Prozess  $\{y_i(t)\}$  ist stationär.
Der Prozess  $\{y_i(t)\}$  ist ergodisch.

2 Berechnen Sie die Autokorrelationsfunktion  $\varphi_y(\tau)$  für verschiedene  $\tau$-Werte.

$\varphi_y(\tau=0)\ = \ $ $\ \rm V^2$
$\varphi_y(\tau=0.25 \cdot T_0)\ = \ $ $\ \rm V^2$
$\varphi_y(\tau=1.50 \cdot T_0)\ = \ $ $\ \rm V^2$

3 Welche der folgenden Aussagen sind bezüglich  $\{y_i(t)\}$  zutreffend?

Alle Mustersignale sind gleichsignalfrei.
Alle Mustersignale besitzen den Effektivwert  $2\hspace{0.05cm}\rm V$.
Die AKF hat die doppelte Periodendauer  $(2T_0)$  wie die Mustersignale  $(T_0)$.


Musterlösung

(1)  Richtig sind die  die Lösungsvorschläge 3 und 4:

  • Zum Zeitpunkt  $t = 0$  $($und allen Vielfachen der Periodendauer  $T_0)$  hat jedes Mustersignal  $x_i(t)$  einen Wert zwischen  $1\hspace{0.05cm}\rm V$  und  $2\hspace{0.05cm}\rm V$.  Der Mittelwert ist  $1.5\hspace{0.05cm}\rm V$.
  • Dagegen ist bei  $t = T_0/4$  der Signalwert des gesamten Ensembles identisch Null.  Das heißt:
      Bereits der lineare Mittelwert erfüllt die Bedingung der Stationarität nicht:  Der Prozess  $\{x_i(t)\}$  ist nicht stationär und kann deshalb auch nicht ergodisch sein.
  • Dagegen sind beim Prozess  $\{y_i(t)\}$  aufgrund der gleichverteilten Phase zu allen Zeitpunkten die gleichen Momente zu erwarten   ⇒   der Prozess ist stationär.
  • Da bei der AKF-Berechnung die Phasenbeziehungen verloren gehen,  steht jede einzelne Musterfunktion stellvertretend für den gesamten Prozess.  Deshalb kann hier hypothetisch von Ergodizität ausgegangen werden.
  • Am Ende der Aufgabe ist zu überprüfen, ob diese Annahme gerechtfertigt ist.



(2)  Aufgrund der Ergodizität kann jede Musterfunktion zur AKF–Berechung herangezogen werden.  Wir benutzen hier willkürlich die Phase  $\varphi_i = 0$.

  • Aufgrund der Periodizität genügt die Mitteilung über nur eine Periodendauer  $T_0$.  Dann gilt:
$$\varphi_y (\tau) = \frac{1}{T_0} \cdot \int_0^{T_0} y(t) \cdot y (t+\tau) \hspace{0.1cm}{\rm d} t = \frac{{ x}_0^2}{{ T}_0} \cdot \int_0^{{\it T}_0} \cos (2 \pi {f_{\rm 0} t}) \cdot \cos (2 \pi {f_{\rm 0} (t+\tau)}) \hspace{0.1cm}\rm d \it t.$$
  • Mit der trigonometrischen Beziehung   $\cos (\alpha) \cdot \cos (\beta)= {1}/{2} \cdot \cos (\alpha + \beta) + {1}/{2} \cdot \cos (\alpha - \beta)$   folgt daraus weiter:
$$\varphi_y (\tau) = \rm \frac{{\it x}_0^2}{{2 \it T}_0} \cdot \int_0^{{\it T}_0} \rm cos (4 \pi \it{f_{\rm 0} t} + {\rm 2} \pi \it{f_{\rm 0} \tau}{\rm )} \hspace{0.1cm}\rm d \it t \ {\rm +} \ \rm \frac{{\it x}_0^2}{{2 \it T}_0} \cdot \int_0^{{\it T}_0} \rm cos (-2 \pi \it{f_{\rm 0} \tau}{\rm )} \hspace{0.1cm}\rm d \it t. $$
  • Das erste Integral ist Null  (Integration über zwei Perioden der Cosinusfunktion).  Der zweite Integrand ist unabhängig von der Integrationsvariablen  $t$.  Daraus folgt:  
$$\varphi_y (\tau) ={{ x}_0^2}/{\rm 2} \cdot \cos (2 \pi {f_{\rm 0} \tau}). $$
  • Für die angegebenen Zeitpunkte gilt mit  $x_0 = 2\hspace{0.05cm}\rm V$:
$$\varphi_y (0)\hspace{0.15cm}\underline{ = 2\hspace{0.05cm}{\rm V}^2}, \hspace{0.5cm} \varphi_y (0.25 \cdot { T}_{\rm 0}{\rm )} \hspace{0.15cm}\underline{ = 0}, \hspace{0.5cm} \varphi_y (\rm 1.5 \cdot {\it T}_{\rm 0} {\rm )} \hspace{0.15cm}\underline{= \rm -2\hspace{0.05cm}{\rm V}^2}.$$


(3)  Richtig sind die  beiden ersten Lösungsvorschläge:

  • Der Mittelwert  $m_y$  kann aus dem Grenzwert der AKF für  $\tau \to \infty$  ermittelt werden,  wenn man die periodischen Anteile ausschließt.  Daraus folgt  $m_y= 0$.
  • Die Varianz (Leistung) ist gleich dem AKF–Wert an der Stelle  $\tau = 0$   ⇒   $\sigma_y^2=2\hspace{0.05cm}\rm V^2$.  Der Effektivwert ist die Quadratwurzel daraus:   $\sigma_y \approx 1.414\hspace{0.05cm}\rm V$.
  • Die Periodendauer eines periodischen Zufallsprozesses bleibt in der AKF erhalten,  das heißt,  auch die Periodendauer der AKF beträgt  $T_0$.