Applets:Zur Verdeutlichung digitaler Filter: Unterschied zwischen den Versionen

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{{LntAppletLink|korrelation}}  
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{{LntAppletLinkDeEn|digitalFilters|digitalFilters_en}}
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==Programmbeschreibung==
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Das Applet soll die Eigenschaften digitaler Filter verdeutlichen, wobei wir uns auf Filter der Ordnung&nbsp; $M=2$&nbsp; beschränken.&nbsp; Behandelt werden sowohl nichtrekursive Filter&nbsp; $\rm (FIR$,&nbsp; ''Finite Impulse Response''$)$&nbsp; als auch rekursive Filter&nbsp; $\rm (IIR$,&nbsp; ''Infinite Impulse Response''$)$.
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Das Eingangssignal&nbsp; $x(t)$&nbsp; wird durch die Folge&nbsp; $〈x_ν〉$&nbsp; seiner Abtastwerte dargestellt, wobei&nbsp; $x_ν$&nbsp; für&nbsp; $x(ν · T_{\rm A})$&nbsp; steht.&nbsp; Berechnet wird die Ausgangsfolge&nbsp; $〈y_ν〉$,&nbsp; also die zeitdiskrete Darstellung des Ausgangssignal&nbsp; $y(t)$.
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*$T_{\rm A}$&nbsp; bezeichnet den zeitlichen Abstand&nbsp; zwischen zwei Abtastwerten.
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*Zudem beschränken uns auf kausale Signale und Systeme, das heißt, es gilt&nbsp; $x_ν \equiv 0$&nbsp; sowie&nbsp; $y_ν \equiv 0$&nbsp; für&nbsp; $ν < 0$.
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Weiter ist anzumerken:&nbsp; Wir bezeichnen die Ausgangsfolge&nbsp; $〈y_ν〉$&nbsp; als
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'''(1)''' &nbsp; die '''zeitdiskrete Impulsantwort'''&nbsp; $〈h_ν〉$, wenn am Eingang die&nbsp; &bdquo;zeitdiskrete Diracfunktion&rdquo;&nbsp; anliegt: &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; $〈x_ν〉= 〈1,\ 0,\ 0,\ 0,\ 0,\ 0,\ 0, \text{...}〉,$
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'''(2)'''&nbsp; die '''zeitdiskrete Sprungantwort'''&nbsp; $〈\sigma_ν〉$, wenn am Eingang die&nbsp; &bdquo;zeitdiskrete Sprungfunktion&rdquo;&nbsp; anliegt: &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; $〈x_ν〉= 〈1,\ 1,\ 1,\ 1,\ 1,\ 1,\ 1, \text{...}〉  ,$
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'''(3)'''&nbsp;  die&nbsp; '''zeitdiskrete Rechteckantwort'''&nbsp; $〈\rho_ν^{(2, 4)}〉$, wenn am Eingang die&nbsp; &bdquo;zeitdiskrete Rechteckfunktion&rdquo;&nbsp; anliegt: &nbsp; &nbsp; $〈x_ν〉= 〈0,\ 0,\ 1,\ 1,\ 1,\ 0,\ 0, \text{...}〉  ;$<br>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; In Hochkommata angegeben sind hier der Beginn der Einsen&nbsp; $(\nu =2)$&nbsp; und die Stelle der letzten Eins&nbsp; $(\nu =4)$. 
  
  
 
==Theoretischer Hintergrund==
 
==Theoretischer Hintergrund==
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===Allgemeines Blockschaltbild===
 
===Allgemeines Blockschaltbild===
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Jedes Signal&nbsp; $x(t)$&nbsp; kann an einem Rechner nur durch die Folge&nbsp; $〈x_ν〉$&nbsp; seiner Abtastwerte dargestellt werden, wobei&nbsp; $x_ν$&nbsp; für&nbsp; $x(ν · T_{\rm A})$&nbsp; steht.  
 
Jedes Signal&nbsp; $x(t)$&nbsp; kann an einem Rechner nur durch die Folge&nbsp; $〈x_ν〉$&nbsp; seiner Abtastwerte dargestellt werden, wobei&nbsp; $x_ν$&nbsp; für&nbsp; $x(ν · T_{\rm A})$&nbsp; steht.  
[[Datei:P_ID552__Sto_T_5_2_S1_neu.png |right|frame| Blockschaltbild eines digitalen (IIR&ndash;) Filters&nbsp; $M$&ndash;Ordnung]]
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[[Datei:P_ID552__Sto_T_5_2_S1_neu.png |right|frame| Blockschaltbild eines digitalen (IIR&ndash;) Filters der Ordnung&nbsp; $M$]]
 
*Der zeitliche Abstand&nbsp; $T_{\rm A}$&nbsp; zwischen zwei Abtastwerten ist dabei durch das&nbsp; [[Signaldarstellung/Zeitdiskrete_Signaldarstellung#Das_Abtasttheorem|Abtasttheorem]]&nbsp;  nach oben begrenzt.
 
*Der zeitliche Abstand&nbsp; $T_{\rm A}$&nbsp; zwischen zwei Abtastwerten ist dabei durch das&nbsp; [[Signaldarstellung/Zeitdiskrete_Signaldarstellung#Das_Abtasttheorem|Abtasttheorem]]&nbsp;  nach oben begrenzt.
*Wir beschränken uns hier auf kausale Signale und Systeme, das heißt, es gilt&nbsp; $x_ν \equiv 0$&nbsp; für&nbsp; $ν \le 0$.   
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*Wir beschränken uns hier auf kausale Signale und Systeme, das heißt, es gilt&nbsp; $x_ν \equiv 0$&nbsp; für&nbsp; $ν < 0$.   
  
 
*Um den Einfluss eines linearen Filters mit Frequenzgang&nbsp; $H(f)$&nbsp; auf das zeitdiskrete Eingangssignal&nbsp; $〈x_ν〉$&nbsp; zu erfassen, bietet es sich an, auch das Filter zeitdiskret zu beschreiben.&nbsp; Im Zeitbereich geschieht das mit der zeitdiskreten Impulsantwort&nbsp; $〈h_ν〉$.   
 
*Um den Einfluss eines linearen Filters mit Frequenzgang&nbsp; $H(f)$&nbsp; auf das zeitdiskrete Eingangssignal&nbsp; $〈x_ν〉$&nbsp; zu erfassen, bietet es sich an, auch das Filter zeitdiskret zu beschreiben.&nbsp; Im Zeitbereich geschieht das mit der zeitdiskreten Impulsantwort&nbsp; $〈h_ν〉$.   
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Hierzu ist Folgendes zu bemerken:
 
Hierzu ist Folgendes zu bemerken:
*Der Index&nbsp; $\nu$&nbsp; bezieht sich auf Folgen, zum Beispiel &nbsp; Eingang $〈x_ν〉$&nbsp; und Ausgang &nbsp; $〈y_ν〉$.
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*Der Index&nbsp; $\nu$&nbsp; bezieht sich auf Folgen, zum Beispiel am  Eingang&nbsp; $〈x_ν〉$&nbsp; und Ausgang &nbsp; $〈y_ν〉$.
 
*Den Index&nbsp; $\mu$&nbsp; verwenden wir dagegen für die Kennzeichnung der&nbsp; $a$&ndash; und&nbsp; $b$&ndash;Filterkoeffizienten.   
 
*Den Index&nbsp; $\mu$&nbsp; verwenden wir dagegen für die Kennzeichnung der&nbsp; $a$&ndash; und&nbsp; $b$&ndash;Filterkoeffizienten.   
 
*Die erste Summe beschreibt die Abhängigkeit des aktuellen Ausgangs&nbsp; $y_ν$&nbsp; vom aktuellen Eingang&nbsp; $x_ν$&nbsp; und von den&nbsp; $M$&nbsp; vorherigen Eingangswerten&nbsp; $x_{ν-1}$, ... , $x_{ν-M}.$  
 
*Die erste Summe beschreibt die Abhängigkeit des aktuellen Ausgangs&nbsp; $y_ν$&nbsp; vom aktuellen Eingang&nbsp; $x_ν$&nbsp; und von den&nbsp; $M$&nbsp; vorherigen Eingangswerten&nbsp; $x_{ν-1}$, ... , $x_{ν-M}.$  
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'''(2)'''&nbsp; Man bezeichnet die Ausgangsfolge&nbsp; $〈y_ν〉$&nbsp; als die&nbsp; '''zeitdiskrete Sprungantwort'''&nbsp; $〈\sigma_ν〉$, wenn am Eingang die&nbsp; &bdquo;zeitdiskrete Sprungfunktion&rdquo;&nbsp; anliegt:
 
'''(2)'''&nbsp; Man bezeichnet die Ausgangsfolge&nbsp; $〈y_ν〉$&nbsp; als die&nbsp; '''zeitdiskrete Sprungantwort'''&nbsp; $〈\sigma_ν〉$, wenn am Eingang die&nbsp; &bdquo;zeitdiskrete Sprungfunktion&rdquo;&nbsp; anliegt:
 
:$$〈x_ν〉= 〈1,\ 1,\ 1,\ 1,\ 1,\ 1,\ 1, \text{...}〉  .$$
 
:$$〈x_ν〉= 〈1,\ 1,\ 1,\ 1,\ 1,\ 1,\ 1, \text{...}〉  .$$
'''(3)'''&nbsp; Man bezeichnet die Ausgangsfolge&nbsp; $〈y_ν〉$&nbsp; als die&nbsp; '''zeitdiskrete Recheckantwort'''&nbsp; $〈\rho_ν^{(2, 4)}〉$, wenn am Eingang die&nbsp; &bdquo;zeitdiskrete Rechteckfunktion&rdquo;&nbsp; anliegt:
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'''(3)'''&nbsp; Man bezeichnet die Ausgangsfolge&nbsp; $〈y_ν〉$&nbsp; als die&nbsp; '''zeitdiskrete Rechteckantwort'''&nbsp; $〈\rho_ν^{(2, 4)}〉$, wenn am Eingang die&nbsp; &bdquo;zeitdiskrete Rechteckfunktion&rdquo;&nbsp; anliegt:
 
:$$〈x_ν〉= 〈0,\ 0,\ 1,\ 1,\ 1,\ 0,\ 0, \text{...}〉  .$$
 
:$$〈x_ν〉= 〈0,\ 0,\ 1,\ 1,\ 1,\ 0,\ 0, \text{...}〉  .$$
:In Hochkommata angegeben sind hier der Beginn der Einsen&nbsp; $(2)$&nbsp; und die Stelle der letzten Eins&nbsp; $(4)$.
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:In Hochkommata angegeben sind hier der Beginn der Einsen&nbsp; $(\nu =2)$&nbsp; und die Stelle der letzten Eins&nbsp; $(\nu =4)$.
 
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===Nichtrekursives Filter &ndash; FIR&ndash;Filter ===
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===Nichtrekursives Filter &nbsp; &rArr; &nbsp; FIR&ndash;Filter ===
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[[Datei:P_ID553__Sto_T_5_2_S2_neu.png|right |frame| Nichtrekursives digitales Filter&nbsp; $($FIR&ndash;Filter$)$&nbsp; $M$&ndash;Ordnung]]
 
 
{{BlaueBox|TEXT=   
 
{{BlaueBox|TEXT=   
$\text{Definition:}$&nbsp; Sind alle Rückführungskoeffizienten&nbsp; $b_{\mu} = 0$, so spricht von einem&nbsp; '''nichtrekursiven Filter'''.&nbsp; Insbesondere in der englischsprachigen Literatur ist hierfür auch die Bezeichnung&nbsp; '''FIR Filter'''&nbsp; (''Finite Impulse Response'') gebräuchlich.
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$\text{Definition:}$&nbsp; Sind alle Rückführungskoeffizienten&nbsp; $b_{\mu} = 0$, so spricht von einem&nbsp; '''nichtrekursiven Filter'''.&nbsp; In der englischsprachigen Literatur ist hierfür auch die Bezeichnung&nbsp; '''FIR Filter'''&nbsp; (von &bdquo;Finite Impulse Response&rdquo;)&nbsp; gebräuchlich.
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[[Datei:P_ID553__Sto_T_5_2_S2_neu.png|right |frame| Nichtrekursives digitales Filter&nbsp; $($FIR&ndash;Filter$)$&nbsp; der Ordnung&nbsp; $M$]]
  
 
Für die Ordnung&nbsp; $M$&nbsp; gilt:
 
Für die Ordnung&nbsp; $M$&nbsp; gilt:
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*Der Ausgangswert&nbsp; $y_ν$&nbsp; hängt nur vom aktuellen und den&nbsp; $M$&nbsp; vorherigen Eingangswerten ab:  
 
*Der Ausgangswert&nbsp; $y_ν$&nbsp; hängt nur vom aktuellen und den&nbsp; $M$&nbsp; vorherigen Eingangswerten ab:  
 
:$$y_\nu  = \sum\limits_{\mu  = 0}^M {a_\mu  \cdot x_{\mu  - \nu } } .$$
 
:$$y_\nu  = \sum\limits_{\mu  = 0}^M {a_\mu  \cdot x_{\mu  - \nu } } .$$
*Zeitdikrete Impulsantwort mit $〈x_ν〉= 〈1,\ 0,\ 0,\ 0,\ 0,\ 0,\ 0, \text{...}〉$:
+
*Zeitdiskrete Impulsantwort mit $〈x_ν〉= 〈1,\ 0,\ 0,\ 0,\ 0,\ 0,\ 0, \text{...}〉$:
:$$〈h_\mu〉= 〈a_0,\ a_1,\  \text{...},\ a_M〉 .$$}}
+
:$$〈h_\nu〉= 〈a_0,\ a_1,\  \text{...} \ ,\ a_M〉 .$$
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*Aufgrund unserer Nomenklatur kann man die zeitdiskrete Impulsantwort auch mit&nbsp; $〈h_\mu〉= 〈a_0,\ a_1,\  \text{...} \ ,\ a_M〉 $&nbsp; bezeichnen.}}
  
  
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{{GraueBox|TEXT=   
 
{{GraueBox|TEXT=   
$\text{Beispiel 2:}$&nbsp; Betrachtet wird ein nichtrekursives Filter mit den Filterkoeffizienten&nbsp; $a_0  =  1,\hspace{0.5cm} a_1  = 2,\hspace{0.5cm} a_2  =  1.$&nbsp;
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$\text{Beispiel 2:}$&nbsp; Betrachtet wird ein nichtrekursives Filter mit den Filterkoeffizienten&nbsp; $a_0  =  1,\hspace{0.15cm} a_1  = 2,\hspace{0.15cm} a_2  =  1.$&nbsp;
[[Datei:P_ID608__Sto_Z_5_3.png|right|frame|Nichtrekursives Filter]]
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[[Datei:P_ID608__Sto_Z_5_3.png|right|frame|Nichtrekursives Filter&nbsp; $(M=2)$]]
 
   
 
   
'''(1)''' &nbsp; Die herkömmliche Impulsantwort lautet: &nbsp; $h(t) = \delta (t) + 2 \cdot \delta ( {t - T_{\rm A} } ) + \delta ( {t - 2T_{\rm A} } ).$ <br>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &rArr; &nbsp; Zeitdiskrete Impulsantwort:&nbsp; $〈h_\mu〉= 〈1,\ 2,\  1〉 .$
+
'''(1)''' &nbsp; Die herkömmliche Impulsantwort lautet: &nbsp; $h(t) = \delta (t) + 2 \cdot \delta ( {t - T_{\rm A} } ) + \delta ( {t - 2T_{\rm A} } ).$ <br>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &rArr; &nbsp; Zeitdiskrete Impulsantwort:&nbsp; $〈h_\mu〉= 〈1,\ 2,\  1〉$.&nbsp; 
  
'''(2)''' &nbsp; Der Frequenzgang&nbsp; $H(f)$&nbsp; ist die Fouriertransformierte von&nbsp; $h(t)$.&nbsp; Durch Anwendung des Verschiebungssatzes:
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'''(2)''' &nbsp; Der Frequenzgang&nbsp; $H(f)$&nbsp; ist die Fouriertransformierte von&nbsp; $h(t)$.&nbsp; Nach Anwendung des Verschiebungssatzes:
:$$H(f) = 2\big [ {1 + \cos ( {2{\rm{\pi }\cdot  }f \cdot T_{\rm A} } )} \big ] \cdot {\rm{e} }^{ - {\rm{j} }2{\rm{\pi } }fT_{\rm A} }\hspace{0.5cm}\Rightarrow \hspace{0.5cm}H(f = 0) = 4.$$
+
:$$H(f) = 2 \cdot \big [ {1 + \cos ( {2{\rm{\pi }\cdot  }f \cdot T_{\rm A} } )} \big ] \cdot {\rm{e} }^{ - {\rm{j} }2{\rm{\pi } }fT_{\rm A} }\hspace{0.5cm}\Rightarrow \hspace{0.5cm}H(f = 0) = 4.$$
  
 
'''(3)''' &nbsp; Daraus folgt:&nbsp; Die&nbsp; '''zeitdiskrete Sprungantwort'''&nbsp; $〈\sigma_ν〉$&nbsp; tendiert für große&nbsp; $\nu$&nbsp; gegen&nbsp; $4$.
 
'''(3)''' &nbsp; Daraus folgt:&nbsp; Die&nbsp; '''zeitdiskrete Sprungantwort'''&nbsp; $〈\sigma_ν〉$&nbsp; tendiert für große&nbsp; $\nu$&nbsp; gegen&nbsp; $4$.
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'''(5)''' &nbsp; Die zeitdiskrete Faltung der Eingangsfolge&nbsp; $\left\langle \hspace{0.05cm}{x_\nu  } \hspace{0.05cm}\right\rangle  =  \left\langle {\;1,\;1,\;0,\;0,\;1,\;0,\;0,\;0,\;\text{...} } \hspace{0.05cm} \right\rangle$&nbsp; mit&nbsp;  $\left\langle \hspace{0.05cm}{h_\nu  } \hspace{0.05cm}\right\rangle = \left\langle \hspace{0.05cm}{1, \ 2,\ 1  } \hspace{0.05cm}\right\rangle$&nbsp; ergibt
 
'''(5)''' &nbsp; Die zeitdiskrete Faltung der Eingangsfolge&nbsp; $\left\langle \hspace{0.05cm}{x_\nu  } \hspace{0.05cm}\right\rangle  =  \left\langle {\;1,\;1,\;0,\;0,\;1,\;0,\;0,\;0,\;\text{...} } \hspace{0.05cm} \right\rangle$&nbsp; mit&nbsp;  $\left\langle \hspace{0.05cm}{h_\nu  } \hspace{0.05cm}\right\rangle = \left\langle \hspace{0.05cm}{1, \ 2,\ 1  } \hspace{0.05cm}\right\rangle$&nbsp; ergibt
:$$\left\langle \hspace{0.05cm}{y_\nu  } \hspace{0.05cm}\right\rangle  = \left\langle {\;1,\;3,\;3,\;1,\;0,\;0,\;0,\;0,\;0,\;0,\;0,\; \text{...} \;} \right\rangle. $$}}
+
:$$\left\langle \hspace{0.05cm}{y_\nu  } \hspace{0.05cm}\right\rangle  = \left\langle {\;1,\;3,\;3,\;2,\;2,\;1,\;0,\;0,\;0,\;0,\;0,\; \text{...} \;} \right\rangle. $$}}
  
  
  
===Rekursives Filter===
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===Rekursives Filter &nbsp; &rArr; &nbsp; IIR&ndash;Filter ===
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{{BlaueBox|TEXT=
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{{BlaueBox|TEXT=  
$\text{Definition:}$&nbsp; Sind alle Vorwärtskoeffizienten identisch&nbsp; $a_\nu = 0$&nbsp; mit Ausnahme von&nbsp; $a_0$, &nbsp; so liegt ein&nbsp; '''(rein) rekursives Filter'''&nbsp; vor.}}
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[[Datei:P_ID607__Sto_A_5_3.png|right|frame|Rekursives Filter erster Ordnung]]
[[Datei:P_ID607__Sto_A_5_3.png|right|frame|Digitales Filter erster Ordnung]]
+
$\text{Definition:}$&nbsp;  
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*Ist zumindest einer der Rückführungskoeffizienten&nbsp; $b_{\mu} \ne 0$, so spricht von einem&nbsp; '''rekursiven Filter'''&nbsp; (siehe rechte Grafik).&nbsp; Insbesondere in der englischsprachigen Literatur ist hierfür auch die Bezeichnung&nbsp; '''IIR Filter'''&nbsp; (von &bdquo;Infinite Impulse Response&rdquo;)&nbsp; gebräuchlich.&nbsp; Dieser Filtertyp wird in der Verrsuchsdurchführung ausführlich behandelt.
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*Sind zusätzlich alle Vorwärtskoeffizienten identisch&nbsp; $a_\mu = 0$&nbsp; mit Ausnahme von&nbsp; $a_0$, &nbsp; so liegt ein&nbsp; '''rein rekursives Filter'''&nbsp; vor &nbsp; (siehe linke Grafik).
  
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[[Datei:P_ID554__Sto_T_5_2_S3_neu.png|left|frame| Rein rekursives Filter erster Ordnung]] }}
  
  
[[Datei:P_ID554__Sto_T_5_2_S3_neu.png|right|frame| Rekursives digitales Filter erster Ordnung]]
+
Im Folgenden beschränken wir uns auf den Sonderfall&nbsp; &bdquo;Rein rekursives Filter erster Ordnung&rdquo;.&nbsp; Dieses Filter weist folgende Eigenschaften auf:  
Im Folgenden beschränken wir uns auf den Sonderfall&nbsp; $M = 1$&nbsp; (Blockschaltbild entsprechend der Grafik).&nbsp; Dieses Filter weist folgende Eigenschaften auf:  
 
 
*Der Ausgangswert&nbsp; $y_ν$&nbsp; hängt (indirekt) von unendlich vielen Eingangswerten ab:
 
*Der Ausgangswert&nbsp; $y_ν$&nbsp; hängt (indirekt) von unendlich vielen Eingangswerten ab:
 
:$$y_\nu = \sum\limits_{\mu  = 0}^\infty  {a_0  \cdot {b_1} ^\mu  \cdot x_{\nu  - \mu } .}$$
 
:$$y_\nu = \sum\limits_{\mu  = 0}^\infty  {a_0  \cdot {b_1} ^\mu  \cdot x_{\nu  - \mu } .}$$
 
*Dies zeigt die folgende Rechung:  
 
*Dies zeigt die folgende Rechung:  
:$$y_\nu  = a_0  \cdot x_\nu  + b_1  \cdot y_{\nu  - 1}  = a_0  \cdot x_\nu  + a_0  \cdot b_1  \cdot x_{\nu  - 1}  + {b_1} ^2  \cdot y_{\nu  - 2}. $$
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:$$y_\nu  = a_0  \cdot x_\nu  + b_1  \cdot y_{\nu  - 1}  = a_0  \cdot x_\nu  + a_0  \cdot b_1  \cdot x_{\nu  - 1}  + {b_1} ^2  \cdot y_{\nu  - 2} = a_0  \cdot x_\nu  + a_0  \cdot b_1 \cdot x_{\nu  - 1}  + a_0 \cdot {b_1} ^2 \cdot x_{\nu  - 2} + {b_1} ^3  \cdot y_{\nu  - 3} = \text{...}.  $$
 
+
 
+
*Die zeitdiskrete Impulsantwort ist definitionsgemäß gleich der Ausgangsfolge, wenn am Eingang eine einzelne „Eins” bei&nbsp; $t =0$&nbsp;  anliegt.
{{BlaueBox|TEXT=  
 
$\text{Definition:}$&nbsp;
 
*Die&nbsp; '''zeitdiskrete Impulsantwort'''&nbsp; $〈\hspace{0.05cm}h_\mu\hspace{0.05cm}$&nbsp; ist definitionsgemäß der Ausgangsfolge, wenn am Eingang eine einzelne „Eins” bei&nbsp; $t =0$&nbsp;  anliegt.
 
*Bei einem rekursiven Filter reicht die (zeitdiskrete) Impulsantwort schon  mit&nbsp; $M = 1$&nbsp;  bis ins Unendliche:
 
 
:$$h(t)= \sum\limits_{\mu  = 0}^\infty  {a_0  \cdot {b_1} ^\mu  \cdot \delta ( {t - \mu  \cdot T_{\rm A} } )}\hspace{0.3cm}
 
:$$h(t)= \sum\limits_{\mu  = 0}^\infty  {a_0  \cdot {b_1} ^\mu  \cdot \delta ( {t - \mu  \cdot T_{\rm A} } )}\hspace{0.3cm}
\Rightarrow \hspace{0.3cm}〈\hspace{0.05cm}h_\mu\hspace{0.05cm}〉= 〈\hspace{0.05cm}a_0,  \ a_0\cdot {b_1},  \ a_0\cdot {b_1}^2 \ \text{...}  \hspace{0.05cm}〉.$$}}
+
\Rightarrow \hspace{0.3cm}〈\hspace{0.05cm}h_\mu\hspace{0.05cm}〉= 〈\hspace{0.05cm}a_0,  \ a_0\cdot {b_1},  \ a_0\cdot {b_1}^2, \ \text{...}  \hspace{0.05cm}〉.$$
  
 
+
{{BlaueBox|TEXT=
Weiter ist anzumerken:
+
$\text{Fazit:}$&nbsp; Bei einem rekursiven Filter reicht die (zeitdiskrete) Impulsantwort schon  mit&nbsp; $M = 1$&nbsp;  bis ins Unendliche:
 
*Aus Stabilitätsgründen muss&nbsp; $b_1 < 1$&nbsp; gelten.  
 
*Aus Stabilitätsgründen muss&nbsp; $b_1 < 1$&nbsp; gelten.  
*Bei&nbsp; $b_1 = 1$&nbsp; würde sich die Impulsantwort&nbsp; $h(t)$&nbsp; bis ins Unendliche erstrecken und bei&nbsp; $b_1 > 1$&nbsp; würde&nbsp; $h(t)$&nbsp; sogar bis ins Unendliche anklingen.  
+
*Bei&nbsp; $b_1 = 1$&nbsp; würde sich die Impulsantwort&nbsp; $(h(t)$&nbsp; bzw.&nbsp; $〈\hspace{0.05cm}h_\mu\hspace{0.05cm}〉)$&nbsp; bis ins Unendliche erstrecken und bei&nbsp; $b_1 > 1$&nbsp; würde sie sogar bis ins Unendliche anklingen.  
 
*Bei einem solchen rekursiven Filter erster Ordnung ist jede einzelne Diraclinie genau um den Faktor&nbsp; $b_1$&nbsp; kleiner als die vorherige Diraclinie:  
 
*Bei einem solchen rekursiven Filter erster Ordnung ist jede einzelne Diraclinie genau um den Faktor&nbsp; $b_1$&nbsp; kleiner als die vorherige Diraclinie:  
:$$h_{\mu} = h(\mu  \cdot T_{\rm A}) =  {b_1} \cdot h_{\mu -1}.$$
+
:$$h_{\mu} = h(\mu  \cdot T_{\rm A}) =  {b_1} \cdot h_{\mu -1}.$$}}
 
 
[[Datei:Sto_T_5_2_S3_version2.png |frame| Zeitdiskrete Impulsantwort eines rekursiven Filters | rechts]]
 
{{GraueBox|TEXT= 
 
$\text{Beispiel 2:}$&nbsp; Die nebenstehende Grafik zeigt die zeitdiskrete Impulsantwort&nbsp; $〈\hspace{0.05cm}h_\mu\hspace{0.05cm}〉$&nbsp; eines rekursiven Filters erster Ordnung mit den Parametern&nbsp; $a_0 = 1$&nbsp; und&nbsp; $b_1 = 0.6$.
 
*Der Verlauf ist exponentiell abfallend und erstreckt sich bis ins Unendliche.
 
*Das Verhältnis der Gewichte zweier aufeinander folgender Diracs ist jeweils&nbsp; $b_1 = 0.6$.}}
 
 
 
 
 
===Aufgaben zum Kapitel===
 
<br>
 
[[Aufgaben:5.3 Digitales Filter 1. Ordnung|Aufgabe 5.3: Digitales Filter 1. Ordnung]]
 
  
[[Aufgaben:5.3Z Nichtrekursives Filter|Aufgabe 5.3Z: Nichtrekursives Filter]]
 
  
[[Aufgaben:5.4 Sinusgenerator|Aufgabe 5.4: Sinusgenerator]]
+
{{GraueBox|TEXT=
===Erwartungswerte von 2D&ndash;Zufallsgrößen und Korrelationskoeffizient===
+
[[Datei:Sto_T_5_2_S3_version2.png |frame| Zeitdiskrete Impulsantwort | rechts]]  
 +
$\text{Beispiel 3:}$&nbsp; Die nebenstehende Grafik zeigt die zeitdiskrete Impulsantwort&nbsp; $〈\hspace{0.05cm}h_\mu\hspace{0.05cm}〉$&nbsp; eines rekursiven Filters erster Ordnung mit den Parametern&nbsp; $a_0 = 1$&nbsp; und&nbsp; $b_1 = 0.6$.
 +
*Der (zeitdiskrete) Verlauf ist exponentiell abfallend und erstreckt sich bis ins Unendliche.
 +
*Das Verhältnis der Gewichte zweier aufeinanderfolgender Diracs ist jeweils&nbsp; $b_1 = 0.6$.
 +
}}
  
Wir betrachten eine zweidimensionale&nbsp; $\rm (2D)$&ndash;Zufallsgröße&nbsp; $(X,\ Y)$&nbsp; mit der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion&nbsp; $\rm (WDF)$&nbsp; $f_{XY}(x, y)$, wobei zwischen den Einzelkomponenten&nbsp; $X$&nbsp; und&nbsp; $Y$&nbsp; statistische Abhängigkeiten bestehen.&nbsp;  Ein Sonderfall ist die ''Korrelation''.
 
  
{{BlaueBox|TEXT= 
 
$\text{Definition:}$&nbsp; Unter&nbsp; '''Korrelation'''&nbsp; versteht man eine ''lineare Abhängigkeit''&nbsp; zwischen den Einzelkomponenten&nbsp; $X$&nbsp; und&nbsp; $Y$.
 
*Korrelierte Zufallsgrößen sind damit stets auch statistisch abhängig.
 
*Aber nicht jede statistische Abhängigkeit bedeutet gleichzeitig eine Korrelation.}}
 
  
 +
===Rekursives Filter als Sinus&ndash;Generator===
 +
Die Grafik zeigt ein digitales Filter zweiter Ordnung, das zur Erzeugung einer zeitdiskreten Sinusfunktion auf einem digitalen Signalprozessor&nbsp; $\rm (DSP)$&nbsp; geeignet ist, wenn die Eingangsfolge&nbsp; $\left\langle \hspace{0.05cm} {x_\nu  } \hspace{0.05cm}\right\rangle = = 〈1,\ 0,\ 0,\ 0,\ 0,\ 0,\ 0, \text{...}〉$&nbsp; eine (zeitdiskrete) Diracfunktion ist:
 +
[[Datei:EN_Sto_A_5_4_version2.png|right|frame|Vorgeschlagene Filterstruktur]]
  
Für das Folgende setzen wir voraus, dass&nbsp; $X$&nbsp; und&nbsp; $Y$&nbsp; mittelwertfrei seien &nbsp; &rArr; &nbsp; ${\rm E}\big [ X \big ] = {\rm E}\big [ Y \big ]=0$.&nbsp; Zur Beschreibung der Korrelation genügen dann folgende Erwartungswerte:
+
:$$\left\langle \hspace{0.05cm}{y_\nu  }\hspace{0.05cm} \right\rangle  = \left\langle {\, \sin ( {\nu \cdot T_{\rm A} \cdot \omega _0 } )\, }\right\rangle .$$
* die&nbsp; '''Varianzen'''&nbsp; in&nbsp; $X$&ndash;&nbsp; bzw. in&nbsp; $Y$&ndash;Richtung:
 
:$$\sigma_X^2= {\rm E}\big [ X^2 \big ] = \int_{-\infty}^{+\infty}\hspace{0.2cm}x^2 \cdot f_{X}(x) \, {\rm d}x\hspace{0.05cm},\hspace{0.5cm}\sigma_Y^2= {\rm E}\big [Y^2 \big ] = \int_{-\infty}^{+\infty}\hspace{0.2cm}y^2 \cdot f_{Y}(y) \, {\rm d}y\hspace{0.05cm};$$
 
* die&nbsp; '''Kovarianz'''&nbsp; zwischen den Einzelkomponenten&nbsp; $X$&nbsp; und&nbsp; $Y$:
 
:$$\mu_{XY}= {\rm E}\big [ X \cdot Y \big ] = \int_{-\infty}^{+\infty}\hspace{0.2cm}\int_{-\infty}^{+\infty} x\ \cdot y \cdot f_{XY}(x,y) \, {\rm d}x\, {\rm d}y\hspace{0.05cm}.$$
 
  
Bei statistischer Unabhängigkeit der beiden Komponenten&nbsp; $X$&nbsp; und&nbsp; $Y$&nbsp; ist die Kovarianz&nbsp; $\mu_{XY} \equiv 0$.&nbsp;
+
Die fünf Filterkoeffizienten ergeben sich aus der&nbsp; [https://de.wikipedia.org/wiki/Z-Transformation $Z$-Transformation]:
 +
:$$Z \big \{ {\sin ( {\nu T{\rm A}\cdot \omega _0 } )} \big \} = \frac{{z \cdot \sin \left( {\omega _0 \cdot T_{\rm A}} \right)}}{{z^2  - 2 \cdot z \cdot \cos \left( {\omega _0  \cdot T_{\rm A}} \right) + 1}}.$$
 +
Nach Umsetzung dieser Gleichung durch ein rekursives Filter zweiter Ordnung erhält man  folgende Filterkoeffizienten:
 +
:$$a_0 = 0,\quad a_1  = \sin \left( {\omega _0  \cdot T_{\rm A}} \right),\quad a_2  = 0, \quad b_1  = 2 \cdot \cos \left( {\omega _0 \cdot  T_{\rm A}} \right),\quad b_2  =  - 1.$$
  
*Das Ergebnis&nbsp; $\mu_{XY} = 0$&nbsp; ist auch bei statistisch abhängigen Komponenten&nbsp; $X$&nbsp; und&nbsp; $Y$&nbsp; möglich, nämlich dann, wenn diese unkorreliert, also&nbsp;   ''linear unabhängig''&nbsp; sind.
+
*Auf die Filterkoeffizienten&nbsp; $a_0$&nbsp; und&nbsp; $a_2$&nbsp; kann verzichtet werden und&nbsp; $b_2=-1$&nbsp; hat einen festen Wert.&nbsp;
*Die  statistische Abhängigkeit ist dann nicht von erster, sondern von höherer Ordnung, zum Beispiel entsprechend der Gleichung&nbsp; $Y=X^2.$
+
*Die Kreisfrequenz&nbsp; $\omega_0$&nbsp; der Sinusschwingung wird also nur durch&nbsp; $a_1$&nbsp; und&nbsp; $b_1$&nbsp; festelegt.
  
  
Man spricht dann  von&nbsp; '''vollständiger Korrelation''', wenn die (deterministische) Abhängigkeit zwischen&nbsp; $X$&nbsp; und&nbsp;  $Y$&nbsp;  durch die Gleichung&nbsp; $Y = K · X$&nbsp; ausgedrückt wird.
+
{{GraueBox|TEXT=  
 
+
$\text{Beispiel 4:}$&nbsp; Es gelte&nbsp; $a_1 = 0.5$,&nbsp; $b_1 = \sqrt 3$,&nbsp; $x_0  = 1$&nbsp; und&nbsp; $x_{\nu \hspace{0.05cm}\ne\hspace{0.05cm} 0} = 0$.
Dann ergibt sich  für die Kovarianz:
 
* $\mu_{XY} = σ_X · σ_Y$&nbsp; bei positivem Wert von&nbsp; $K$,
 
* $\mu_{XY} = -σ_X · σ_Y$&nbsp; bei negativem&nbsp; $K$&ndash;Wert. 
 
 
 
 
 
Deshalb verwendet man häufig als Beschreibungsgröße anstelle der Kovarianz den so genannten Korrelationskoeffizienten.
 
 
 
{{BlaueBox|TEXT=
 
$\text{Definition:}$&nbsp; Der&nbsp; '''Korrelationskoeffizient'''&nbsp; ist der Quotient aus der Kovarianz&nbsp; $\mu_{XY}$&nbsp; und dem Produkt der Effektivwerte&nbsp; $σ_X$&nbsp; und&nbsp; $σ_Y$&nbsp; der beiden Komponenten:  
 
:$$\rho_{XY}=\frac{\mu_{XY} } {\sigma_X \cdot \sigma_Y}.$$}}
 
 
 
 
 
Der Korrelationskoeffizient&nbsp; $\rho_{XY}$&nbsp; weist folgende Eigenschaften auf:
 
*Aufgrund der Normierung gilt stets&nbsp; $-1 \le ρ_{XY}  ≤ +1$.
 
*Sind die beiden Zufallsgrößen&nbsp; $X$&nbsp; und&nbsp; $Y$&nbsp; unkorreliert, so ist&nbsp; $ρ_{XY} = 0$.  
 
*Bei strenger linearer Abhängigkeit zwischen&nbsp; $X$&nbsp; und&nbsp; $Y$&nbsp; ist&nbsp; $ρ_{XY}= ±1$ &nbsp; &rArr; &nbsp; vollständige Korrelation.
 
*Ein positiver Korrelationskoeffizient bedeutet, dass bei größerem&nbsp; $X$–Wert im statistischen Mittel auch&nbsp; $Y$&nbsp; größer ist als bei kleinerem&nbsp; $X$.
 
*Dagegen drückt ein negativer Korrelationskoeffizient aus, dass&nbsp; $Y$&nbsp; mit steigendem&nbsp; $X$&nbsp; im Mittel kleiner wird.  
 
 
 
 
 
[[Datei:Korrelation_1c.png|right|frame| 2D-WDF&nbsp; $f_{XY}(x, y)$&nbsp; sowie die zugehörigen Randwahrscheinlichkeitsdichten&nbsp; $f_{X}(x)$&nbsp; und&nbsp; $f_{Y}(y)$]]
 
{{GraueBox|TEXT=
 
$\text{Beispiel 1:}$&nbsp;  Die 2D&ndash;Zufallsgröße&nbsp; $(X,\ Y)$&nbsp; sei diskret und kann nur vier verschiedene Werte annehmen:
 
*$(+0.5,\ 0)$&nbsp; sowie $(-0.5,\ 0)$&nbsp; jeweils mit der Wahrscheinlichkeit&nbsp; $0.3$,
 
*$(+1,\ +\hspace{-0.09cm}1)$&nbsp; sowie $(-1,\ -\hspace{-0.09cm}1)$&nbsp; jeweils mit der Wahrscheinlichkeit&nbsp; $0.2$.
 
 
 
 
 
$\rm (A)$&nbsp; Die Varianzen bzw. die Streuungen können aus &nbsp; $f_{X}(x)$&nbsp; und&nbsp; $f_{Y}(y)$&nbsp; berechnet werden:
 
:$$\sigma_X^2 = 2 \cdot \big [0.2 \cdot 1^2 + 0.3 \cdot 0.5^2 \big] = 0.55\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm}\sigma_X = 0.7416,$$
 
:$$\sigma_Y^2 = \big [0.2 \cdot (-1)^2 + 0.6 \cdot 0^2 +0.2 \cdot (+1)^2 \big] = 0.4\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm}\sigma_Y = 0.6325.$$
 
 
 
$\rm (B)$&nbsp; Für die Kovarianz ergibt sich der folgende Erwartungswert:
 
:$$\mu_{XY}= {\rm E}\big [ X \cdot Y \big ] = 2 \cdot \big [0.2 \cdot 1 \cdot 1 + 0.3 \cdot 0.5 \cdot 0 \big] = 0.4.$$
 
 
 
$\rm (C)$&nbsp; Damit erhält man für den Korrelationskoeffizienten:
 
:$$\rho_{XY}=\frac{\mu_{XY} } {\sigma_X \cdot \sigma_Y}=\frac{0.4 } {0.7416 \cdot 0.6325 }\approx 0.8528.
 
$$}}
 
<br clear=all>
 
 
 
===Eigenschaften der Regressionsgeraden===
 
[[Datei:Korrelation_5_neu.png|frame|Gaußsche 2D-WDF mit Korrelationsgerade&nbsp; $K$]]
 
Ziel der linearen Regression ist es, einen einfachen (linearen) Zusammenhang zwischen zwei Zufallsgrößen&nbsp; $X$&nbsp; und&nbsp; $Y$&nbsp; anzugeben, deren $\text{2D-WDF}$&nbsp; $f_{XY}(x, y)$&nbsp; durch Punkte &nbsp;$(x_1, y_1 )$&nbsp; ...&nbsp; $(x_N, y_N )$&nbsp; in der&nbsp; $(x,\ y)$&ndash;Ebene vorgegeben ist.&nbsp; Die Skizze zeigt das Prinzip am Beispiel mittelwertfreier Größen:&nbsp;
 
:Gesucht ist die Gleichung der Geraden&nbsp; $K$&nbsp; &rArr; &nbsp; $y=c_{\rm opt} \cdot x$&nbsp; mit der Eigenschaft, dass der mittlere quadratische (Euklidische) Abstand&nbsp; $\rm (MQA)$&nbsp; aller Punkte von dieser Geraden minimal ist. Man bezeichnet diese Gerade auch als&nbsp; ''Korrelationsgerade''. Diese kann als eine  Art&nbsp; „statistische Symmetrieachse“&nbsp; interpretiert werden.
 
 
 
Bei einer großen Menge&nbsp; $N$&nbsp; empirischer Daten ist der mathematische Aufwand beträchtlich, den bestmöglichen Parameter&nbsp; $C = c_{\rm opt}$&nbsp; zu ermitteln. Der Aufwand wird deutlich reduziert, wenn man den Abstand nur in&nbsp; $x$&ndash; oder in&nbsp; $y$&ndash;Richtung definiert.
 
 
 
Im Sonderfall Gaußscher 2D-Zufallsgrößen wie in der Skizze verwendet ist die Korrelationsgerade&nbsp; $K$&nbsp; identisch mit der Ellipsenhauptachse bei Darstellung der 2D-WDF in Form von Höhenlinien&nbsp; (siehe [[Applets:Korrelation_und_Regressionsgerade#Der_Sonderfall_Gau.C3.9Fscher_2D.E2.80.93Zufallsgr.C3.B6.C3.9Fen|Abschnitt 2.3]]).
 
 
 
 
 
$\text{(a)}\hspace{0.5cm}  \text{Regressionsgerade }R_{Y \to X}$ &nbsp; &nbsp; (rote Gerade in der App)
 
 
   
 
   
Hier wird der&nbsp; $y$&ndash;Wert auf den&nbsp; $x$&ndash;Wert zurückgeführt, was in etwa einer der möglichen Bedeutungen &bdquo;Zurückfallen&rdquo; des Wortes &bdquo;Regression&rdquo; entspricht.
+
'''(1)'''&nbsp; Dann gilt für die Ausgangswerte&nbsp; $y_\nu$&nbsp; zu den Zeitpunkten&nbsp; $\nu \ge 0$:<br> 
 
+
:*&nbsp; $y_0  = 0;$
*'''Geradengleichung''',&nbsp; Winkel&nbsp; $\theta_{Y \to X}$&nbsp; der Geraden&nbsp; $R_{Y \to X}$&nbsp; zur&nbsp; $x$&ndash;Achse:
+
:*&nbsp; $y_1  = 0.5$ &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &rArr; &nbsp;die &bdquo;$1$&rdquo; am Eingang wirkt sich wegen&nbsp; $a_0= 0$&nbsp; am Ausgang erst zum Zeitpunkt&nbsp; $\nu = 1$&nbsp; aus;
:$$y=C_{Y \to X} \cdot x \ \ \ \text{mit} \ \ \ C_{Y \to X}=\frac{\sigma_Y}{\sigma_X}\cdot\rho_{XY}= \frac{\mu_{XY}}{\sigma_X^2},\hspace{0.6cm} \theta_{Y \to X}={\rm arctan}\ (C_{Y \to X}).$$
+
:*&nbsp; $y_2  = b_1  \cdot y_1  - y_0  = {\sqrt 3 }/{2}  \approx 0.866$&nbsp;&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &rArr; &nbsp; bei&nbsp; $\nu = 2$&nbsp; wird auch der rekursive Teil des Filters wirksam;
*'''Kriterium''': &nbsp; Der mittlere Abstand aller Punkte&nbsp; $(x_n, y_n )$&nbsp; von der Regressionsgeraden $R_{Y \to X}$&nbsp; in&nbsp; $y$&ndash;Richtung ist minimal:
+
:*&nbsp; $y_3  = \sqrt 3  \cdot y_2  - y_1  = \sqrt 3  \cdot {\sqrt 3 }/{2} - {1}/{2} = 1$&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &rArr; &nbsp;für&nbsp; $\nu \ge 2$&nbsp; ist das Filter rein rekursiv: &nbsp; &nbsp; $y_\nu  = b_1  \cdot y_{\nu  - 1} - y_{\nu  - 2}$;
:$${\rm MQA}_Y = {\rm E} \big [ y_n - C_{Y \to X} \cdot x_n\big ]^2 = \frac{\rm 1}{N} \cdot \sum_{n=\rm 1}^{N}\; \;\big [y_n - C_{Y \to X} \cdot x_n\big ]^{\rm 2}={\rm Minimum}.$$
+
:*&nbsp; $y_4  = \sqrt 3  \cdot y_3  - y_2  = \sqrt 3  \cdot 1 - {\sqrt 3 }/{2} = {\sqrt 3 }/{2};$
:Die zweite Gleichung gilt nur, wenn alle Punkte&nbsp; $(x_n, y_n )$&nbsp; der 2D&ndash;WDF gleichwahrscheinlich sind.
+
:*&nbsp; $y_5  = \sqrt 3  \cdot y_4  - y_3  = \sqrt 3  \cdot {\sqrt 3 }/{2} - 1 = 0.5;$
 +
:*&nbsp; $y_6  = \sqrt 3  \cdot y_5  - y_4  = \sqrt 3  \cdot {1}/{2} - {\sqrt 3 }/{2} = 0;$
 +
:*&nbsp; $y_7  = \sqrt 3  \cdot y_6  - y_5  = \sqrt 3  \cdot 0 - {1}/{2}  =  - 0.5.$
  
 +
'''(2)'''&nbsp; Durch Fortsetzung des rekursiven Algorithmuses  erhält man für große&nbsp; $\nu$&ndash;Werte: &nbsp; &nbsp; $y_\nu  = y_{\nu  - 12} $ &nbsp; &rArr; &nbsp; $T_0/T_{\rm A}= 12.$ }}
  
$\text{(b)}\hspace{0.5cm}  \text{Regressionsgerade }R_{X \to Y}$ &nbsp; &nbsp; (blaue Gerade in der App)
 
  
Die Regression in Gegenrichtung&nbsp; $($also von&nbsp; $X$&nbsp; auf&nbsp; $Y)$&nbsp; bedeutet dagegen, dass der&nbsp;$x$&ndash;Wert auf den&nbsp;$y$&ndash;Wert zurückgeführt wird.&nbsp; Für&nbsp; ${\rm MQA}_X$&nbsp; ergibt sich der minimale Wert. 
 
 
*'''Geradengleichung''',&nbsp; Winkel&nbsp; $\theta_{X \to Y}$&nbsp; der Geraden&nbsp; $R_{X \to Y}$&nbsp; zur &nbsp; $x$&ndash;Achse:
 
:$$y=C_{X \to Y} \cdot x \ \ \text{mit} \ \ C_{X \to Y}=\frac{\sigma_Y}{\sigma_X\cdot\rho_{XY} }= \frac{\sigma_Y^2} {\mu_{XY}},\hspace{0.6cm} \theta_{X \to Y}={\rm arctan}\ (C_{X \to Y}).$$
 
*'''Kriterium''': &nbsp; Der mittlere Abstand aller Punkte&nbsp; $(x_n, y_n )$&nbsp; von der Regressionsgeraden&nbsp; $R_{X \to Y}$&nbsp; in&nbsp; $x$&ndash;Richtung ist minimal:
 
:$${\rm MQA}_X = {\rm E} \big [ x_n - y_n/C_{X \to Y}\big ]^2 = \frac{\rm 1}{N} \cdot \sum_{n=\rm 1}^{N}\; \;\big [x_n - y_n/C_{X \to Y}\big ]^{\rm 2}={\rm Minimum}.$$
 
 
 
[[Datei:Korrelation_5a.png|right|frame| Die beiden Regressionsgeraden]]
 
{{GraueBox|TEXT= 
 
$\text{Beispiel 2:}$&nbsp;  Es gelten die gleichen Voraussetzungen wie im&nbsp; $\text{Beispiel 1}$&nbsp; und es werden teilweise auch die dort gefundenen Ergebnisse verwendet.
 
 
In der oberen Grafik ist die Regressionsgerade&nbsp; $R_{X \to Y}$&nbsp; als blaue Kurve eingezeichnet:
 
* Hierfür ergibt sich&nbsp; $C_{X \to Y}={\sigma_Y^2}/\mu_{XY} = 1$&nbsp; und dementsprechend&nbsp; $ \theta_{X \to Y}={\rm arctan}\ (1) = 45^\circ.$
 
*Für den mittleren Abstand aller vier Punkte&nbsp; $(x_n, y_n )$&nbsp; von der Regressionsgeraden $R_{X \to Y}$&nbsp; in&nbsp; $x$&ndash;Richtung erhält man unter Ausnutzung der Symmetrie (beachten Sie die eingezeichneten blauen Horizontalen):
 
:$${\rm MQA}_X = {\rm E} \big [ x_n - y_n/C_{x \to y}\big ]^2 = 2 \cdot \big [ 0.2 \cdot \left [1 - 1/1\right ]^{\rm 2} +0.3 \cdot \left [0.5 - 0/1\right ]^{\rm 2}\big ]=0.15.$$
 
*Jede Gerade mit einem anderen Winkel als&nbsp; $45^\circ$&nbsp; führt hier zu einem größeren&nbsp; ${\rm MQA}_X$.
 
 
 
Betrachten wir nun die rote Regressionsgerade&nbsp; $R_{Y \to X}$&nbsp; in der unteren Grafik.
 
* Hierfür ergibt sich&nbsp; $C_{Y \to X}=\mu_{XY}/{\sigma_X^2} = 0.4/0.55\approx0.727$&nbsp; und&nbsp; $ \theta_{Y \to X}={\rm arctan}\ (0.727) \approx 36^\circ.$
 
*Hier ist nun der mittlere Abstand der vier Punkte&nbsp; $(x_n, y_n )$&nbsp; von der Regressionsgeraden $R_{Y \to X}$&nbsp; in&nbsp; $y$&ndash;Richtung minimal (beachten Sie die eingezeichneten roten Vertikalen):
 
:$${\rm MQA}_Y = {\rm E} \big [ y_n - C_{Y \to X} \cdot x_n\big ]^2 = 2 \cdot \big [ 0.2 \cdot \left [1 - 0.727 \cdot 1\right ]^{\rm 2} +0.3 \cdot \left [0 - 0.727 \cdot 0.5 \right ]^{\rm 2}\big ]\approx 0.109.$$
 
 
Die im Text erwähnte  &bdquo;Korrelationsgerade&rdquo; mit der Eigenschaft, dass der mittlere quadratische Euklidische Abstand&nbsp; $\rm (MQA)$&nbsp; aller Punkte von dieser Geraden minimal ist, wird sicher zwischen den beiden hier berechneten Regressionsgeraden liegen.}}
 
 
===Der Sonderfall Gaußscher 2D&ndash;Zufallsgrößen===
 
 
Im Sonderfall einer mittelwertfreien &nbsp; [[Stochastische_Signaltheorie/Zweidimensionale_Gaußsche_Zufallsgrößen|Gaußschen 2&ndash;Zufallsgröße]]&nbsp; $(X,\ Y)$&nbsp; lautet die Verbundwahrscheinlichkeitsdichtefunktion:
 
:$$f_{XY}(x,y)=\frac{\rm 1}{\rm 2\it\pi \cdot \sigma_X \cdot \sigma_Y \cdot \sqrt{\rm 1-\rho_{\it XY}^2}}\cdot\exp\Bigg[-\frac{\rm 1}{\rm 2 \cdot(1-\it\rho_{XY}^{\rm 2} {\rm)}}\cdot(\frac {\it x^{\rm 2}}{\sigma_X^{\rm 2}}+\frac {\it y^{\rm 2}}{\sigma_Y^{\rm 2}}-\rm 2\cdot\it\rho_{XY}\cdot\frac{x \cdot y}{\sigma_X \cdot \sigma_Y}\rm ) \rm \Bigg].$$
 
*Ersetzt man&nbsp;  $x$&nbsp; durch&nbsp; $(x - m_X)$&nbsp; sowie&nbsp; $y$&nbsp; durch&nbsp; $(y- m_Y)$, so ergibt sich die allgemeinere WDF einer zweidimensionalen Gaußschen Zufallsgröße mit Mittelwert.
 
*Die beiden Randwahrscheinlichkeitsdichtefunktionen $f_{X}(x)$&nbsp; und $f_{Y}(y)$&nbsp; einer Gaußschen 2D-Zufallsgröße sind ebenfalls gaußförmig mit den Streuungen&nbsp; $σ_X$&nbsp; bzw.&nbsp; $σ_Y$.
 
*Bei unkorrelierten Komponenten&nbsp; $X$&nbsp; und&nbsp; $Y$&nbsp; muss in obiger Gleichung&nbsp; $ρ_{XY} = 0$&nbsp; eingesetzt werden,&nbsp; und man erhält dann das Ergebnis:
 
[[Datei:Korrelation_7a.png|right|frame| $K$,&nbsp; $R_{Y \to X}$&nbsp; und&nbsp; $R_{X \to Y}$&nbsp; bei Gaußschen 2D&ndash;Zufallsgrößen]]
 
:$$f_{XY}(x,y)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\cdot\sigma_{X}} \cdot\rm e^{-\it {x^{\rm 2}}\hspace{-0.08cm}/{\rm (}{\rm 2\it\sigma_{X}^{\rm 2}} {\rm )}} \cdot\frac{1}{\sqrt{2\pi}\cdot\sigma_{\it Y}}\cdot e^{-\it {y^{\rm 2}}\hspace{-0.08cm}/{\rm (}{\rm 2\it\sigma_{Y}^{\rm 2}} {\rm )}} = \it  f_{X} \rm (  \it  x \rm ) \cdot \it  f_{Y} \rm (  \it  y \rm ) .$$
 
 
*Bei korrelierten Komponenten&nbsp; $X$&nbsp; und&nbsp; $Y$ &nbsp; &rArr; &nbsp; $ρ_{XY} \ne 0$&nbsp; sind die Höhenlinien der 2D-WDF jeweils ellipsenförmig. Die Korrelationsgerade&nbsp; $K$&nbsp; ist hier identisch mit der Ellipsenhauptachse, die unter folgendem Neigungswinkel verläuft:
 
:$$\theta_{\rm K} = {1}/{2} \cdot {\rm arctan } \ ( 2 \cdot \rho_{XY} \cdot \frac {\sigma_X \cdot \sigma_Y}{\sigma_X^2 - \sigma_Y^2}).$$
 
 
*Die (rote) Regressionsgerade&nbsp; $R_{Y \to X}$&nbsp; einer Gaußschen 2D–Zufallsgröße liegt stets unterhalb der Korrelationsgeraden.&nbsp; Sie kann aus dem Schnittpunkt jeder elliptischen Höhenlinie und ihrer vertikalen Tangente geometrisch konstruiert werden.
 
* In der Skizze ist dieses Konstruktionsmerkmal in grüner Farbe angedeutet.&nbsp; Die (blaue) Regressionsgerade&nbsp; $R_{X \to Y}$&nbsp; ist eine Gerade durch den Koordinatenursprung und den Schnittpunkt der elliptischen Höhenlinie mit ihrer horizontalen Tangente.
 
<br clear=all>
 
 
==Programmbeschreibung==
 
<br>
 
Als einfaches Beispiel einer 2D-Zufallsgröße&nbsp; $(X, Y)$&nbsp; betrachten wir den Fall, dass diese nur vier Werte annehmen kann:
 
*Punkt&nbsp; $1$&nbsp; bei&nbsp; $(x_1, \ y_1)$&nbsp; mit Wahrscheinlichkeit&nbsp; $p_1$: &nbsp; Die Parameter&nbsp; $x_1, \ y_1, \ p_1$&nbsp; sind im Applet per Slider einstellbar.
 
*Punkt&nbsp; $2$&nbsp; bei&nbsp; $(x_2, \ y_2)$&nbsp; mit Wahrscheinlichkeit&nbsp; $p_2$: &nbsp; Die Parameter liegen durch den Punkt&nbsp; $1$&nbsp; fest: &nbsp; $x_2=-x_1, \ y_2=-y_1, \ p_2=p_1$.
 
*Punkt&nbsp; $3$&nbsp; bei&nbsp; $(+1, +1)$&nbsp; mit Wahrscheinlichkeit&nbsp; $p_3 = 0.5-p_1$: &nbsp; Die Lage dieses Punktes ist im Applet fest vorgegeben.
 
*Punkt&nbsp; $4$&nbsp; bei&nbsp; $(-1, -1)$&nbsp; mit Wahrscheinlichkeit&nbsp; $p_4 = p_3$: &nbsp; Dieser Punkt liegt ebenso wie der Punkt&nbsp; $3$&nbsp; auf der Winkelhalbierenden.
 
 
 
Für diese Konstellation werden im Applet folgende Gerade durch den Nullpunkt dargestellt:
 
* Die Regressionsgerade&nbsp; $R_{X \to Y}$&nbsp; unter dem Winkel&nbsp; $\theta_{X \to Y}$ &nbsp; &rArr; &nbsp; blaue Kurve,
 
* die Regressionsgerade&nbsp; $R_{Y \to X}$&nbsp; unter dem Winkel&nbsp; $\theta_{Y \to X}$ &nbsp; &rArr; &nbsp; rote Kurve, 
 
* eine Hilfsgerade&nbsp; &bdquo;$\rm (HG)$&rdquo; unter dem Winkel&nbsp; $\theta_{\rm HG}$ &nbsp; &rArr; &nbsp; grüne Kurve, optional.
 
 
Als Zahlenwerte werden die zur Berechnung von&nbsp; $\theta_{X \to Y}$&nbsp; und&nbsp; $\theta_{Y \to X}$&nbsp; benötigten statistischen Kenngrößen ausgegeben:
 
* die Streuungen (Standardabweichungen)&nbsp; $\sigma_X$&nbsp; und&nbsp; $\sigma_Y$&nbsp; der Komponenten&nbsp; $X$&nbsp; bzw.&nbsp; $Y$,
 
*die Kovarianz&nbsp; $\mu_{XY}$&nbsp; &rArr; &nbsp; Zentralmoment erster Ordnung der 2D-Zufallsgröße&nbsp; $(X, Y)$,
 
*der Korrelationskoeffizient&nbsp; $\rho_{XY}$&nbsp; zwischen den 2D-Zufallsgröße&nbsp; $X$&nbsp; und&nbsp; $Y$.
 
 
 
Mit Hilfe der (optionalen) Hilfsgeraden sowie der gestrichelt eingezeichneten Abstände der Punkte in $x$&ndash; und $y$&ndash;Richtung zu dieser lässt sich nachvollziehen, dass
 
 
* die rote Regressionsgerade&nbsp; $R_{X \to Y}$&nbsp; die Eigenschaft hat, dass der mittlere quadrische Abstand  aller Punkte in&nbsp; $y$&ndash;Richtung &nbsp; &rArr; &nbsp; ${\rm MQA}_Y$&nbsp; von dieser  minimal ist,
 
* während für die blaue Regressionsgerade&nbsp; $R_{Y \to X}$&nbsp; der mittlere quadrische Abstand aller Punkte in&nbsp; $x$&ndash;Richtung &nbsp; &rArr; &nbsp; ${\rm MQA}_X$&nbsp; zum Minimum führt. 
 
  
  
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[[Datei:Exercises_binomial_fertig.png|right]]
 
[[Datei:Exercises_binomial_fertig.png|right]]
*Wählen Sie zunächst die Nummer '''1''' ... '''6''' der zu bearbeitenden Aufgabe.
+
*Wählen Sie zunächst die Nummer&nbsp; '''1'''&nbsp; ...&nbsp; '''10'''&nbsp; der zu bearbeitenden Aufgabe.
 
*Eine Aufgabenbeschreibung wird angezeigt. Die Parameterwerte sind angepasst.
 
*Eine Aufgabenbeschreibung wird angezeigt. Die Parameterwerte sind angepasst.
 
*Lösung nach Drücken von &bdquo;Musterlösung&rdquo;.
 
*Lösung nach Drücken von &bdquo;Musterlösung&rdquo;.
 
*Die Nummer&nbsp; '''0'''&nbsp; entspricht einem &bdquo;Reset&rdquo;:&nbsp; Gleiche Einstellung wie beim Programmstart.
 
*Die Nummer&nbsp; '''0'''&nbsp; entspricht einem &bdquo;Reset&rdquo;:&nbsp; Gleiche Einstellung wie beim Programmstart.
 +
<br clear=all>
  
 +
{{BlaueBox|TEXT=
 +
'''(1)'''&nbsp; Die Filterkoeffizienten seien&nbsp; $a_0=0.25$,&nbsp; $a_1=0.5$,&nbsp;$a_2=0.25$,&nbsp; $b_1=b_2=0$.&nbsp; Um welches Filter handelt es sich?&nbsp; <br>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Interpretieren Sie die Impulsantwort&nbsp; $〈h_ν〉$,&nbsp; die Sprungantwort&nbsp; $〈\sigma_ν〉$&nbsp; und&nbsp; die Rechteckantwort&nbsp; $〈\rho_ν^{(2, 8)}〉$&nbsp; jeweils in zeitdiskreter Darstellung.}}
  
In den folgenden Aufgabenbeschreibungen werden folgende Kurzbezeichnungen verwendet:
+
:*&nbsp; Aufgrund der fehlenden&nbsp; $b$&ndash;Koeffizienten handelt es sich um ein nichtrekursives digitales Filter &nbsp; &rArr; &nbsp; FIR&ndash;Filter&nbsp; (Finite Impulse Response).
*'''Rot''': &nbsp; &nbsp; Regressionsgerade&nbsp; $R_{Y \to X}$&nbsp; (im Applet rot gezeichnet),
+
:*&nbsp; Die Impulsantwort setzt sich aus&nbsp; $M+1=3$&nbsp; Diraclinien zusammen:&nbsp; &nbsp; $〈h_ν〉= 〈a_0, \ a_1,\ a_2〉= 〈0.25, \ 0.5,\ 0.25,\ 0, \ 0, \ 0,\text{...}〉 $.
*'''Blau''': &nbsp; Regressionsgerade&nbsp; $R_{X \to Y}$&nbsp; (im Applet blau gezeichnet).
+
:*&nbsp; Die Sprungantwort lautet:&nbsp; &nbsp; $〈\sigma_ν〉=  〈0.25, \ 0.75,\ 1,\ 1, \ 1, \ 1,\text{...}$.&nbsp; Der Endwert ergibt sich zu&nbsp; $H(f=0)=a_0+a_1+a_2 = 1$.
 +
:*&nbsp; Die Verzerrungen erkennt man auch aus der Rechteckantwort&nbsp; $〈\rho_ν^{(2, 8)}〉=  〈0,\ 0, 0.25, \ 0.75,\ 1,\ 1, \ 1, \ 1, \ 1, \ 0.75, \ 0.25, \ \text{...}$.
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{{BlaueBox|TEXT=
 +
'''(2)'''&nbsp; Wie unterscheiden sich die Ergebnisse mit &nbsp;$a_2=-0.25$? }}
  
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:*&nbsp; Mit&nbsp; $H(f=0)= 0.5$&nbsp; ergeben sich vergleichbare Folgen &nbsp; &rArr; &nbsp; Sprungantwort:&nbsp; &nbsp; $〈\sigma_ν〉=  〈0.25, \ 0.75,\ 0.5,\ 0.5, \ 0.5, \ 0.5,\text{...}〉 $.
  
 
{{BlaueBox|TEXT=
 
{{BlaueBox|TEXT=
'''(1)'''&nbsp; Mit welcher Parametereinstellung sind die beiden Regressionsgeraden&nbsp; $R_{Y \to X}$&nbsp; und&nbsp; $R_{X \to Y}$&nbsp; deckungsgleich?}}
+
'''(3)'''&nbsp; Nun seien die Filterkoeffizienten&nbsp; $a_0=1$,&nbsp; $b_1=0.9$&nbsp; sowie  &nbsp;$a_1=a_2= b_2=0$.&nbsp; Um welches Filter handelt es sich?&nbsp;  Interpretieren Sie&nbsp; $〈h_ν〉$.}}
  
::*&nbsp;Es ist offensichtlich, dass gleiche Regressionsgeraden nur möglich sind, wenn diese unter dem Winkel&nbsp; $45^\circ$&nbsp; verlaufen &nbsp; &rArr; &nbsp; &bdquo;Winkelhalbierende&rdquo;.
+
:*&nbsp; Es handelt sich um ein IIR&ndash;Filter&nbsp; (Infinite Impulse Response)&nbsp; erster Ordnung.&nbsp; Es ist das zeitdiskrete Analogon zum RC&ndash;Tiefpass.
::*&nbsp;Da die fest vorgegebenen Punkte&nbsp; $3$&nbsp; und&nbsp; $4$&nbsp; auf der Winkelhalbierenden liegen, muss dies auch für die Punkte&nbsp; $1$&nbsp; und&nbsp; $2$&nbsp; gelten &nbsp; &rArr; &nbsp; $y_1 = x_1$.
+
:*&nbsp; Mit&nbsp; $h_0= 1$&nbsp; gilt&nbsp; $h_1= h_0 \cdot b_0= 0.9$,&nbsp; $h_2= h_1 \cdot b_0= b_0^2=0.81$,&nbsp; $h_3= h_2 \cdot b_0= b_0^3=0.729$,&nbsp; usw. &nbsp; &rArr; &nbsp; $〈h_ν〉$&nbsp; reicht bis ins Unendliche.
::*&nbsp;Dies gilt für alle Parametereinstellungen&nbsp; $y_1 = x_1$&nbsp; und auch für alle&nbsp; $p_1$&nbsp; im erlaubten Bereich von &nbsp; $0$&nbsp; bis&nbsp; $0.5$.  
+
:*&nbsp; $h(t) = {\rm e}^{-t/T}$&nbsp; mit&nbsp; $T$:&nbsp; Schnittpunkt $($Tangente bei&nbsp; $t=0$, Abszisse$)$ &nbsp; &rArr; &nbsp; $h_\nu= h(\nu \cdot T_{\rm A}) = {\rm e}^{-\nu/(T/T_{\rm A})}$&nbsp; mit &nbsp;$T/T_{\rm A} = 1/(h_0-h_1)= 10$.
 +
:*&nbsp; Unterschiedliche Werte für zeitkontinuierliche und zeitdiskrete Impulsantwort.&nbsp; Für Erstere ergeben sich die Werte  $1.0, \ 0.9048,\ 0.8187$ ...  
  
 
{{BlaueBox|TEXT=
 
{{BlaueBox|TEXT=
'''(2)'''&nbsp; Nun gelte $x_1 = 0.5,\ y_1 = 0,\ p_1 = 0.3$&nbsp; Interpretieren Sie die Ergebnisse.&nbsp; Aktivieren Sie hierzu die Hilfsgerade. }}
+
'''(4)'''&nbsp; Die Filtereinstellung wird beibehalten.&nbsp; Interpretieren Sie die Sprungantwort&nbsp; $〈h_ν〉$&nbsp; und&nbsp; die Rechteckantwort&nbsp; $〈\rho_ν^{(2, 8)}〉$.&nbsp; Wie groß ist&nbsp; $H(f=0)$?}}
  
::*&nbsp;Diese Einstellung stimmt mit den Voraussetzungen zu&nbsp; $\text{Beispiel 1}$&nbsp; und&nbsp; $\text{Beispiel 2}$&nbsp; überein.&nbsp; Insbesondere gilt&nbsp; $ \theta_{X \to Y}= 45^\circ$&nbsp; und &nbsp;$ \theta_{Y \to X}\approx 36^\circ$.
+
:*&nbsp; Sprungantwort ist Integral über Impulsantwort: &nbsp; $\sigma(t) = T \cdot (1-{\rm e}^{-t/T})$ &nbsp; &rArr; &nbsp; $\sigma_\nu=  10 \cdot (1-{\rm e}^{-\nu/10})$ &nbsp; &rArr; &nbsp; $\sigma_0=1$,&nbsp; $\sigma_1=1.9$,&nbsp; $\sigma_2=2.71$, ...
::*&nbsp;Durch Variation des Winkels&nbsp; $ \theta_{\rm HG}$&nbsp; erkennt man, dass für&nbsp; $ \theta_{\rm HG}= 45^\circ$&nbsp;  die Kenngröße&nbsp; ${\rm MQA}_X =0.15$&nbsp; tatsächlich den kleinsten Wert annimmt.
+
:*&nbsp; Für große $\nu$&ndash;Werte tendiert die (zeitdiskrete) Sprungantwort gegen&nbsp; $H(f=0)= 10$:&nbsp; $\sigma_{40}=9.867$,&nbsp; $\sigma_{50}=9.954$,&nbsp; $\sigma_\infty=10$.
::*&nbsp;Ebenso ergibt sich der kleinstmögliche Abstand&nbsp; ${\rm MQA}_Y =0.109$&nbsp; in&nbsp; $y$&ndash;Richtung  für&nbsp; $ \theta_{\rm HG}= 36^\circ$, also entsprechend der Geraden&nbsp; $R_{Y \to X}$.  
+
:*&nbsp;Die Rechteckantwort&nbsp; $〈\rho_ν^{(2, 8)}$&nbsp; steigt mit einer Verzögerung von&nbsp; $2$&nbsp; wie&nbsp; $\sigma_ν〉$.&nbsp; Im Bereich&nbsp; $\nu \ge 8$&nbsp; fallen die&nbsp; $\rho_ν$&ndash;Werte exponentiell ab.
  
 
{{BlaueBox|TEXT=
 
{{BlaueBox|TEXT=
'''(3)'''&nbsp; Es gelten zunächst weiter die Einstellungen von&nbsp; '''(2)'''.&nbsp; Wie ändern sich die Ergebnisse nach Variation von&nbsp; $p_1$&nbsp; im erlaubten Bereich&nbsp; $(0\le p_1 \le 0.5)$?}}
+
'''(5)'''&nbsp; Wir betrachten weiterhin das Filter mit&nbsp; $a_0=1$,&nbsp; $b_1=0.9$,&nbsp; $a_1=a_2= b_2=0$.&nbsp; Wie lautet&nbsp; $〈y_ν〉$ für die Eingangsfolge&nbsp; $〈x_ν〉= 〈1,\ 0, -0.5〉$? <br>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; ''Hinweis'': &nbsp;Die Aufgabe lässt sich ebenfalls mit diesem Programm lösen, obwohl die hier betrachtete Konstellation nicht direkt einstellbar ist.}}
  
::*&nbsp;Die blaue Regressionsgerade&nbsp; $ R_{X \to Y}$&nbsp; verläuft weiter unter dem Winkel&nbsp; $ \theta_{X \to Y}= 45^\circ$ &nbsp; &rArr; &nbsp; es gilt hier&nbsp; $\mu_{XY} =\sigma_Y^2$, und zwar unabhängig von&nbsp; $p_1 < 0.5$.
+
:*&nbsp; Man behilft sich, indem man&nbsp; $a_2=-0.5$&nbsp; setzt und dafür die Eingangsfolge auf &nbsp; $〈x_ν〉= 〈1,\ 0,\ 0,\ \text{ ...}$ &nbsp; &rArr; &nbsp; „Diracfunktion” reduziert.
::*&nbsp;Im Grenzfall&nbsp; $p_1 = 0.5$&nbsp; ist wegen&nbsp; $\sigma_Y =0$&nbsp; die blaue Regressionsgerade undefiniert.&nbsp; Es handelt sich nurmehr um eine 1D&ndash;Zufallsgröße&nbsp; $X$
+
:*&nbsp; Die Impulsantwort dieses Filters $($mit&nbsp; $a_2=0)$&nbsp; wurde in (3) ermittelt: &nbsp; $h_0= 1$, &nbsp; $h_1= 0.9$, &nbsp; $h_2= 0.81$, &nbsp; $h_3= 0.729$, &nbsp; $h_4= 0.646$. &nbsp;
::*&nbsp;Mit&nbsp; $p_1=0$&nbsp; sind nur die äußeren Punkte&nbsp; $3$&nbsp; und&nbsp; $4$&nbsp; wirksam &nbsp; &rArr; &nbsp; $ \theta_{Y \to X}= \theta_{X \to Y}= 45^\circ$,&nbsp; mit&nbsp; $p_1=0.5$&nbsp; nur die inneren Punkte&nbsp;  &rArr; &nbsp; $ \theta_{Y \to X}= 0^\circ$.
+
:*&nbsp; Somit ist das Ergebnis:&nbsp; $y_0 = h_0= 1$, &nbsp; $y_1= h_1= 0.9$, &nbsp; $y_2 =h_2-h_0/2= 0.31$, &nbsp; $y_3 =h_3-h_1/2= 0.279$, &nbsp; $y_4 =h_4-h_2/2= 0.251$. &nbsp;
::*&nbsp;Dazwischen wird&nbsp; $ R_{Y \to X}$&nbsp; kontinuierlich flacher.&nbsp; Sind alle Punkte gleichwahrscheinlich&nbsp; $(p_1=0.25)$, dann ist&nbsp; $\theta_{Y \to X}\approx 38.7^\circ$.
+
:*&nbsp; Vorsicht:&nbsp; Sprungantwort und Rechteckantwort beziehen sich nun auf das fiktive Filter $(a_2=-0.5)$,&nbsp; nicht auf das eigentliche Filter $(a_2=0)$.
  
 
{{BlaueBox|TEXT=
 
{{BlaueBox|TEXT=
'''(4)'''&nbsp; Nun gelte&nbsp; $x_1 = 0,\ y_1 = 0.5,\ p_1 = 0.3$.&nbsp; Variieren Sie&nbsp; $0\le p_1 < 0.5$&nbsp; und interpretieren Sie die Ergebnisse.&nbsp; $(p_1 = 0.5$&nbsp; sollte man ausschließen$)$.}}
+
'''(6)'''&nbsp; Betrachten und interpretieren Sie die Impulsanwort und die Sprungantwort für die Filterkoeffizienten&nbsp; $a_0=1$,&nbsp; $b_1=1$,&nbsp; $a_1=a_2= b_2=0$.&nbsp; }}
  
::*&nbsp;Wegen&nbsp; $\sigma_X \le \sigma_Y$&nbsp; liegt weiterhin die blaue Gerade nie unterhalb der roten, die für alle&nbsp; $p_1 \ne 0.5$&nbsp; die Winkelhalbierende ist &nbsp; &rArr; &nbsp; $ \theta_{Y \to X}\approx 45^\circ$.
+
:*&nbsp; Das System ist instabil: &nbsp; Eine zeitdiskrete Diracfunktion am Eingang&nbsp; $($bei&nbsp; $t=0)$&nbsp; bewirkt am Ausgang unendlich viele Diracs gleicher Höhe.
::*&nbsp;Der Winkel der blauen Regressionsgerade wächst von&nbsp; $ \theta_{X \to Y}= 45^\circ \ (p_1 = 0)$&nbsp; bis&nbsp; $ \theta_{X \to Y} \to 90^\circ \ (p_1 \to 0.5)$&nbsp; kontinuierlich an.
+
:*&nbsp; Die zeitdiskrete Sprungfunktion am Eingang bewirkt am Ausgang unendlich viele Diracs mit monoton steigenden Gewichten (bis ins Unendliche).
  
 
{{BlaueBox|TEXT=
 
{{BlaueBox|TEXT=
'''(5)'''&nbsp; Beginnen Sie mit&nbsp; $x_1 = 0.8,\ y_1 = -0.8,\ p_1 = 0.25$&nbsp; und vergrößern Sie&nbsp; $y_1$&nbsp; bis zum Endwert&nbsp; $y_1 = +0.8$.&nbsp; Interpretieren Sie die Ergebnisse.}}
+
'''(7)'''&nbsp; Betrachten und interpretieren Sie Impulsanwort und Sprungantwort für die Filterkoeffizienten&nbsp; $a_0=1$,&nbsp; $b_1=-1$,&nbsp; $a_1=a_2= b_2=0$.&nbsp; }}
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:*&nbsp; Nun sind die Gewichte der Impulsantwort&nbsp; $〈h_ν〉$&nbsp; nicht konstant gleich&nbsp; $1$, sondern alternierend&nbsp; $\pm 1$.&nbsp;  Das System ist ebenfalls instabil.
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:*&nbsp; Bei&nbsp; $〈\sigma_ν〉$&nbsp; wechseln sich dagegen die Gewichte alternierend zwischen&nbsp; $1$&nbsp; $($bei geradem $\nu)$&nbsp; und&nbsp; $0$&nbsp; $($bei ungeradem $\nu)$&nbsp; ab.
  
::*&nbsp;Für&nbsp; $y_1 =-0.8$&nbsp; ist&nbsp; $ \theta_{X \to Y}= 77.6^\circ$&nbsp; und&nbsp; $ \theta_{Y \to X}= 12.4^\circ$.&nbsp; Mit steigendem&nbsp; $y_1$&nbsp; verläuft&nbsp; $ R_{X \to Y}$&nbsp; (blau) flacher und&nbsp; $R_{Y \to X}$&nbsp; (rot) steiler.
+
{{BlaueBox|TEXT=
::*&nbsp;Im Endpunkt&nbsp; $(y_1 = +0.8)$&nbsp; verlaufen die beiden Regressionsgeraden deckungsgleich unter dem Winkel&nbsp; $ \theta_{X \to Y}= \theta_{Y \to X}= 45^\circ$.
+
'''(8)'''&nbsp; Wir betrachten den&nbsp; &bdquo;Sinusgenerator&rdquo;:&nbsp; $a_1=0.5$,&nbsp; $b_1=\sqrt{3}= 1.732$,&nbsp; $b_2=-1.$&nbsp; Vergleichen Sie die Impulsantwort mit den Werten von&nbsp; $\text{Beispiel 4}$. <br>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Wie beinflussen die Parameter&nbsp; $a_1$&nbsp; und&nbsp; $b_1$&nbsp; die Periodendauer&nbsp; $T_0/T_{\rm A}$&nbsp; und die Amplitude&nbsp; $A$&nbsp; der Sinusfunktion?  }}
 +
:*&nbsp; $〈x_ν〉=〈1, 0, 0, \text{...}〉$ &nbsp; &rArr; &nbsp; $〈y_ν〉=〈0, 0.5, 0.866, 1, 0.866, 0.5, 0, -0.5, -0.866, -1, -0.866, -0.5, 0, \text{...}〉$ &nbsp; &rArr; &nbsp; Sinus,&nbsp; $T_0/T_{\rm A}= 12$,&nbsp;  $A = 1$.   
 +
:*&nbsp; Die Vergrößerung/Verkleinerung von&nbsp; $b_1$&nbsp; führt zu größerer/kleinerem&nbsp; $T_0/T_{\rm A}$&nbsp; und zu größerem/kleinerem&nbsp; $A$.&nbsp; Es muss&nbsp; $b_1 < 2$&nbsp; gelten.
 +
:*&nbsp; $a_1$&nbsp; beinflusst nur die Amplitude, nicht die Periode.&nbsp; Für&nbsp; $a_1$&nbsp; gibt es keine Wertebegrenzumg.&nbsp; Negatives&nbsp; $a_1$&nbsp; führt zur Minus&ndash;Sinusfunktion.
  
 
{{BlaueBox|TEXT=
 
{{BlaueBox|TEXT=
'''(6)'''&nbsp; Abschließend gelte&nbsp; $x_1 = +1,\ y_1 = -1$.&nbsp; Variieren Sie&nbsp; $p_1$&nbsp; im gesamten zulässigen Bereich&nbsp; $0\le p_1 \le 0.5$.&nbsp; Wann sind&nbsp; $X$&nbsp; und&nbsp; $Y$&nbsp; unkorreliert?}}
+
'''(9)'''&nbsp; Die Grundeinstellung bleibt erhalten.&nbsp; Mit welchen&nbsp; $a_1$&nbsp; und&nbsp; $b_1$ ergibt sich eine Sinusfunktion mit Periodendauer&nbsp; $T_0/T_{\rm A}=16$&nbsp; und Amplitude&nbsp; $A=1$? }}
 +
:*&nbsp; Durch Probieren erreicht man mit&nbsp; $b_1= 1.8478$&nbsp; genau die Periode&nbsp; $T_0/T_{\rm A}=16.$&nbsp; Dadurch erhöht sich die Amplitude auf&nbsp; $A=1.307$.
 +
:*&nbsp; Die Anpassung des Parameters &nbsp; $a_1= 0.5/1.307=0.3826$&nbsp; führt dann zur gewünschten Amplitude&nbsp; $A=1$.
 +
:*&nbsp; Oder man kann das auch wie im Beispiel berechnen:&nbsp; $b_1  =  2 \cdot \cos ( {2{\rm{\pi }}\cdot{T_{\rm A}}/{T_0 }})=  2 \cdot \cos (\pi/8)=1.8478$, &nbsp; &nbsp; $a_1  =    \sin (\pi/8)=0.3827$.
  
::*&nbsp;Für&nbsp; $p_1 = 0$&nbsp; gilt&nbsp; $ \theta_{X \to Y}=\theta_{Y \to X}= 45^\circ.$&nbsp; Dann dreht die blaue Gerade entgegen dem Uhrzeigersinn, die rote Gerade im Uhrzeigersinn.
+
{{BlaueBox|TEXT=
::*&nbsp;Für&nbsp; $p_1 = 0.25$&nbsp; sind die Winkel&nbsp; $ \theta_{X \to Y}=90^\circ, \ \theta_{Y \to X}= 0^\circ.$&nbsp; Diese Momentaufnahme beschreibt unkorrelierte Zufallsgrößen &nbsp; &rArr; &nbsp; $\mu_{XY}=0$.
+
'''(10)'''&nbsp; Wir gehen weiter vom &bdquo;Sinusgenerator&rdquo;&nbsp; $(9)$&nbsp; aus.&nbsp; Welche Modifikationen muss man vornehmen, um damit einen &bdquo;Cosinus&rdquo; zu generieren?}}
::*&nbsp;Anschließend drehen beide Geraden weiter in gleicher Richtung.&nbsp; Für&nbsp; $p_1 = 0.5$&nbsp; gilt schließlich:&nbsp; $ \theta_{X \to Y}=135^\circ= -45^\circ, \ \theta_{Y \to X}= -45^\circ.$
+
:*&nbsp; Mit&nbsp; $a_1=0.3826$,&nbsp; $b_1=\sqrt{3}= 1.8478$,&nbsp; $b_2=-1$&nbsp; sowie&nbsp; $〈x_ν〉=〈1, 1, 1, \text{...}〉$&nbsp; ist die Folge&nbsp; $〈y_ν〉$&nbsp; das zeitdiskrete Analogon der Sprungantwort&nbsp; $\sigma(t)$.
 +
:*&nbsp; Die Sprungantwort ist das Integral über&nbsp; $\sin(\pi \cdot \tau/8)$&nbsp; in den Grenzen von&nbsp; $\tau = 0$&nbsp; bis&nbsp; $\tau = t$&nbsp; &rArr; &nbsp; $\sigma(t) = - 8/\pi \cdot \cos(\pi \cdot \tau/8)+1$.    
 +
:*&nbsp; Verändert man&nbsp; $a_1=0.3826$&nbsp; auf&nbsp; $a_1=-0.3826 \cdot \pi/8 = 0.1502$, dann ist&nbsp; $\sigma(t) =  \cos(\pi \cdot \tau/8)-1$ &nbsp; &rArr; &nbsp; Werte zwischen $0$ und $-2$.
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:*&nbsp; Würde man im Blockschaltbild noch&nbsp; $z_\nu = y_\nu + 1$&nbsp; hinzufügen, so hätte&nbsp; $z_\nu$&nbsp; einen zeitdiskreten Cosinusverlauf mit&nbsp; $T_0/T_{\rm A}=16$&nbsp; und&nbsp; $A=1$. 
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[[Datei:Exercise_impuls_v2.png|right |frame| Bildschirmabzug der englischen Version '''Korrektur''' noch ändern, auch D]]
  
  
 
==Zur Handhabung des Applets==
 
==Zur Handhabung des Applets==
[[Datei:Handhabung_binomial.png|left|600px]]
 
&nbsp; &nbsp; '''(A)''' &nbsp; &nbsp; Vorauswahl für blauen Parametersatz
 
 
&nbsp; &nbsp; '''(B)''' &nbsp; &nbsp; Parametereingabe $I$ und $p$ per Slider
 
  
&nbsp; &nbsp; '''(C)''' &nbsp; &nbsp; Vorauswahl für roten Parametersatz
+
&nbsp; &nbsp; '''(A)''' &nbsp; &nbsp; Auswahl des Eingangssignals&nbsp; $($Dirac,&nbsp; Sprung oder Rechteck$)$   
  
&nbsp; &nbsp; '''(D)''' &nbsp; &nbsp; Parametereingabe $\lambda$ per Slider
+
&nbsp; &nbsp; '''(B)''' &nbsp; &nbsp; Einstellungen für Abszisse, Ordinate  und Geschwindigkeit
  
&nbsp; &nbsp; '''(E)''' &nbsp; &nbsp; Graphische Darstellung der Verteilungen
+
&nbsp; &nbsp; '''(C)''' &nbsp; &nbsp; Bedienfeld&nbsp; $($Start, Einzelschritt, Gesamt, Pause, Reset$)$ 
  
&nbsp; &nbsp; '''(F)''' &nbsp; &nbsp; Momentenausgabe für blauen Parametersatz
+
&nbsp; &nbsp; '''(D)''' &nbsp; &nbsp; Blockschaltbild mit schrittweiser Anpassung aller Werte
  
&nbsp; &nbsp; '''(G)''' &nbsp; &nbsp; Momentenausgabe für roten Parametersatz
+
&nbsp; &nbsp; '''(E)''' &nbsp; &nbsp; Grafikfeld für Ausgabe der Ausgangsfolge
  
&nbsp; &nbsp; '''(H)''' &nbsp; &nbsp; Variation der grafischen Darstellung
+
&nbsp; &nbsp; '''(F)''' &nbsp; &nbsp; Aufgabenauswahl
  
 
+
&nbsp; &nbsp; '''(G)''' &nbsp; &nbsp; Fragen und Lösungen
$\hspace{1.5cm}$&bdquo;$+$&rdquo; (Vergrößern),
 
 
 
$\hspace{1.5cm}$ &bdquo;$-$&rdquo; (Verkleinern)
 
 
 
$\hspace{1.5cm}$ &bdquo;$\rm o$&rdquo; (Zurücksetzen)
 
 
 
$\hspace{1.5cm}$ &bdquo;$\leftarrow$&rdquo; (Verschieben nach links),  usw.
 
 
 
&nbsp; &nbsp; '''( I )''' &nbsp; &nbsp; Ausgabe von ${\rm Pr} (z = \mu)$ und ${\rm Pr} (z  \le \mu)$
 
 
 
&nbsp; &nbsp; '''(J)''' &nbsp; &nbsp; Bereich für die Versuchsdurchführung
 
 
<br clear=all>
 
<br clear=all>
<br>'''Andere Möglichkeiten zur Variation der grafischen Darstellung''':
 
*Gedrückte Shifttaste und Scrollen:  Zoomen im Koordinatensystem,
 
*Gedrückte Shifttaste und linke Maustaste: Verschieben des Koordinatensystems.
 
  
 
==Über die Autoren==
 
==Über die Autoren==
 +
<br>
 
Dieses interaktive Berechnungstool  wurde am [http://www.lnt.ei.tum.de/startseite Lehrstuhl für Nachrichtentechnik] der [https://www.tum.de/ Technischen Universität München] konzipiert und realisiert.  
 
Dieses interaktive Berechnungstool  wurde am [http://www.lnt.ei.tum.de/startseite Lehrstuhl für Nachrichtentechnik] der [https://www.tum.de/ Technischen Universität München] konzipiert und realisiert.  
 
*Die erste Version wurde 2005 von [[Biografien_und_Bibliografien/An_LNTwww_beteiligte_Studierende#Bettina_Hirner_.28Diplomarbeit_LB_2005.29|Bettina Hirner]] im Rahmen ihrer Diplomarbeit mit &bdquo;FlashMX&ndash;Actionscript&rdquo; erstellt (Betreuer: [[Biografien_und_Bibliografien/An_LNTwww_beteiligte_Mitarbeiter_und_Dozenten#Prof._Dr.-Ing._habil._G.C3.BCnter_S.C3.B6der_.28am_LNT_seit_1974.29|Günter Söder]]).  
 
*Die erste Version wurde 2005 von [[Biografien_und_Bibliografien/An_LNTwww_beteiligte_Studierende#Bettina_Hirner_.28Diplomarbeit_LB_2005.29|Bettina Hirner]] im Rahmen ihrer Diplomarbeit mit &bdquo;FlashMX&ndash;Actionscript&rdquo; erstellt (Betreuer: [[Biografien_und_Bibliografien/An_LNTwww_beteiligte_Mitarbeiter_und_Dozenten#Prof._Dr.-Ing._habil._G.C3.BCnter_S.C3.B6der_.28am_LNT_seit_1974.29|Günter Söder]]).  
*2020 wurde das Programm  von [[Biografien_und_Bibliografien/An_LNTwww_beteiligte_Studierende#Veronika_Hofmann_.28Ingenieurspraxis_Math_2020.29|Veronika Hofmann]]  (Ingenieurspraxis Mathematik, Betreuer: [[Benedikt Leible]] und [[Biografien_und_Bibliografien/Beteiligte_der_Professur_Leitungsgebundene_%C3%9Cbertragungstechnik#Tasn.C3.A1d_Kernetzky.2C_M.Sc._.28bei_L.C3.9CT_seit_2014.29|Tasnád Kernetzky]] )  unter  &bdquo;HTML5&rdquo; neu gestaltet.
+
*2020 wurde das Programm  von [[Biografien_und_Bibliografien/An_LNTwww_beteiligte_Studierende#Andr.C3.A9_Schulz_.28Bachelorarbeit_LB_2020.29|André Schulz]]  (Bachelorarbeit LB, Betreuer: [[Biografien_und_Bibliografien/Beteiligte_der_Professur_Leitungsgebundene_Übertragungstechnik#Benedikt_Leible.2C_M.Sc._.28bei_L.C3.9CT_seit_2017.29|Benedikt Leible]] und [[Biografien_und_Bibliografien/An_LNTwww_beteiligte_LÜT-Angehörige#Dr.-Ing._Tasn.C3.A1d_Kernetzky_.28bei_L.C3.9CT_von_2014-2022.29|Tasnád Kernetzky]] )  unter  &bdquo;HTML5&rdquo; neu gestaltet.
  
 
==Nochmalige Aufrufmöglichkeit des Applets in neuem Fenster==
 
==Nochmalige Aufrufmöglichkeit des Applets in neuem Fenster==
  
{{LntAppletLink|korrelation}}
+
{{LntAppletLinkDeEn|digitalFilters|digitalFilters_en}}

Aktuelle Version vom 26. Oktober 2023, 11:45 Uhr

Applet in neuem Tab öffnen   Open English Version


Programmbeschreibung


Das Applet soll die Eigenschaften digitaler Filter verdeutlichen, wobei wir uns auf Filter der Ordnung  $M=2$  beschränken.  Behandelt werden sowohl nichtrekursive Filter  $\rm (FIR$,  Finite Impulse Response$)$  als auch rekursive Filter  $\rm (IIR$,  Infinite Impulse Response$)$.

Das Eingangssignal  $x(t)$  wird durch die Folge  $〈x_ν〉$  seiner Abtastwerte dargestellt, wobei  $x_ν$  für  $x(ν · T_{\rm A})$  steht.  Berechnet wird die Ausgangsfolge  $〈y_ν〉$,  also die zeitdiskrete Darstellung des Ausgangssignal  $y(t)$.

  • $T_{\rm A}$  bezeichnet den zeitlichen Abstand  zwischen zwei Abtastwerten.
  • Zudem beschränken uns auf kausale Signale und Systeme, das heißt, es gilt  $x_ν \equiv 0$  sowie  $y_ν \equiv 0$  für  $ν < 0$.


Weiter ist anzumerken:  Wir bezeichnen die Ausgangsfolge  $〈y_ν〉$  als

(1)   die zeitdiskrete Impulsantwort  $〈h_ν〉$, wenn am Eingang die  „zeitdiskrete Diracfunktion”  anliegt:         $〈x_ν〉= 〈1,\ 0,\ 0,\ 0,\ 0,\ 0,\ 0, \text{...}〉,$

(2)  die zeitdiskrete Sprungantwort  $〈\sigma_ν〉$, wenn am Eingang die  „zeitdiskrete Sprungfunktion”  anliegt:         $〈x_ν〉= 〈1,\ 1,\ 1,\ 1,\ 1,\ 1,\ 1, \text{...}〉 ,$

(3)  die  zeitdiskrete Rechteckantwort  $〈\rho_ν^{(2, 4)}〉$, wenn am Eingang die  „zeitdiskrete Rechteckfunktion”  anliegt:     $〈x_ν〉= 〈0,\ 0,\ 1,\ 1,\ 1,\ 0,\ 0, \text{...}〉 ;$
        In Hochkommata angegeben sind hier der Beginn der Einsen  $(\nu =2)$  und die Stelle der letzten Eins  $(\nu =4)$.


Theoretischer Hintergrund

Allgemeines Blockschaltbild

Jedes Signal  $x(t)$  kann an einem Rechner nur durch die Folge  $〈x_ν〉$  seiner Abtastwerte dargestellt werden, wobei  $x_ν$  für  $x(ν · T_{\rm A})$  steht.

Blockschaltbild eines digitalen (IIR–) Filters der Ordnung  $M$
  • Der zeitliche Abstand  $T_{\rm A}$  zwischen zwei Abtastwerten ist dabei durch das  Abtasttheorem  nach oben begrenzt.
  • Wir beschränken uns hier auf kausale Signale und Systeme, das heißt, es gilt  $x_ν \equiv 0$  für  $ν < 0$.
  • Um den Einfluss eines linearen Filters mit Frequenzgang  $H(f)$  auf das zeitdiskrete Eingangssignal  $〈x_ν〉$  zu erfassen, bietet es sich an, auch das Filter zeitdiskret zu beschreiben.  Im Zeitbereich geschieht das mit der zeitdiskreten Impulsantwort  $〈h_ν〉$.
  • Rechts sehen Sie das entsprechende Blockschaltbild.  Für die Abtastwerte des Ausgangssignals  $〈y_ν〉$  gilt somit:
$$y_\nu = \sum\limits_{\mu = 0}^M {a_\mu } \cdot x_{\nu - \mu } + \sum\limits_{\mu = 1}^M {b_\mu } \cdot y_{\nu - \mu } .$$

Hierzu ist Folgendes zu bemerken:

  • Der Index  $\nu$  bezieht sich auf Folgen, zum Beispiel am Eingang  $〈x_ν〉$  und Ausgang   $〈y_ν〉$.
  • Den Index  $\mu$  verwenden wir dagegen für die Kennzeichnung der  $a$– und  $b$–Filterkoeffizienten.
  • Die erste Summe beschreibt die Abhängigkeit des aktuellen Ausgangs  $y_ν$  vom aktuellen Eingang  $x_ν$  und von den  $M$  vorherigen Eingangswerten  $x_{ν-1}$, ... , $x_{ν-M}.$
  • Die zweite Summe kennzeichnet die Beeinflussung von  $y_ν$  durch die vorherigen Werte  $y_{ν-1}$, ... , $y_{ν-M}$  am Filterausgang.  Sie gibt den rekursiven Teil des Filters an.
  • Den ganzzahligen Parameter  $M$  bezeichnet man als die Ordnung  des digitalen Filters.  Im Programm ist dieser Wert auf  $M\le 2$  begrenzt.


$\text{Definitionen:}$ 

(1)  Man bezeichnet die Ausgangsfolge  $〈y_ν〉$  als die  zeitdiskrete Impulsantwort  $〈h_ν〉$, wenn am Eingang die  „zeitdiskrete Diracfunktion”  anliegt:

$$〈x_ν〉= 〈1,\ 0,\ 0,\ 0,\ 0,\ 0,\ 0, \text{...}〉 .$$

(2)  Man bezeichnet die Ausgangsfolge  $〈y_ν〉$  als die  zeitdiskrete Sprungantwort  $〈\sigma_ν〉$, wenn am Eingang die  „zeitdiskrete Sprungfunktion”  anliegt:

$$〈x_ν〉= 〈1,\ 1,\ 1,\ 1,\ 1,\ 1,\ 1, \text{...}〉 .$$

(3)  Man bezeichnet die Ausgangsfolge  $〈y_ν〉$  als die  zeitdiskrete Rechteckantwort  $〈\rho_ν^{(2, 4)}〉$, wenn am Eingang die  „zeitdiskrete Rechteckfunktion”  anliegt:

$$〈x_ν〉= 〈0,\ 0,\ 1,\ 1,\ 1,\ 0,\ 0, \text{...}〉 .$$
In Hochkommata angegeben sind hier der Beginn der Einsen  $(\nu =2)$  und die Stelle der letzten Eins  $(\nu =4)$.


Nichtrekursives Filter   ⇒   FIR–Filter

$\text{Definition:}$  Sind alle Rückführungskoeffizienten  $b_{\mu} = 0$, so spricht von einem  nichtrekursiven Filter.  In der englischsprachigen Literatur ist hierfür auch die Bezeichnung  FIR Filter  (von „Finite Impulse Response”)  gebräuchlich.

Nichtrekursives digitales Filter  $($FIR–Filter$)$  der Ordnung  $M$

Für die Ordnung  $M$  gilt:

  • Der Ausgangswert  $y_ν$  hängt nur vom aktuellen und den  $M$  vorherigen Eingangswerten ab:
$$y_\nu = \sum\limits_{\mu = 0}^M {a_\mu \cdot x_{\mu - \nu } } .$$
  • Zeitdiskrete Impulsantwort mit $〈x_ν〉= 〈1,\ 0,\ 0,\ 0,\ 0,\ 0,\ 0, \text{...}〉$:
$$〈h_\nu〉= 〈a_0,\ a_1,\ \text{...} \ ,\ a_M〉 .$$
  • Aufgrund unserer Nomenklatur kann man die zeitdiskrete Impulsantwort auch mit  $〈h_\mu〉= 〈a_0,\ a_1,\ \text{...} \ ,\ a_M〉 $  bezeichnen.


$\text{Beispiel 1:}$  Ein Zweiwegekanal, bei dem

  • das Signal auf dem Hauptpfad gegenüber dem Eingangssignal ungedämpft, aber um  $2\ \rm µ s$  verzögert ankommt, und
  • in  $4\ \rm µ s$  Abstand – also absolut zur Zeit  $t = 6\ \rm µ s$  – ein Echo mit halber Amplitude nachfolgt,


kann durch ein nichtrekursives Filter entsprechend obiger Skizze nachgebildet werden, wobei folgende Parameterwerte einzustellen sind:

$$M = 3,\quad T_{\rm A} = 2\;{\rm{µ s} },\quad a_{\rm 0} = 0,\quad a_{\rm 1} = 1, \quad a_{\rm 2} = 0, \quad a_{\rm 3} = 0.5.$$


$\text{Beispiel 2:}$  Betrachtet wird ein nichtrekursives Filter mit den Filterkoeffizienten  $a_0 = 1,\hspace{0.15cm} a_1 = 2,\hspace{0.15cm} a_2 = 1.$ 

Nichtrekursives Filter  $(M=2)$

(1)   Die herkömmliche Impulsantwort lautet:   $h(t) = \delta (t) + 2 \cdot \delta ( {t - T_{\rm A} } ) + \delta ( {t - 2T_{\rm A} } ).$
        ⇒   Zeitdiskrete Impulsantwort:  $〈h_\mu〉= 〈1,\ 2,\ 1〉$. 

(2)   Der Frequenzgang  $H(f)$  ist die Fouriertransformierte von  $h(t)$.  Nach Anwendung des Verschiebungssatzes:

$$H(f) = 2 \cdot \big [ {1 + \cos ( {2{\rm{\pi }\cdot }f \cdot T_{\rm A} } )} \big ] \cdot {\rm{e} }^{ - {\rm{j} }2{\rm{\pi } }fT_{\rm A} }\hspace{0.5cm}\Rightarrow \hspace{0.5cm}H(f = 0) = 4.$$

(3)   Daraus folgt:  Die  zeitdiskrete Sprungantwort  $〈\sigma_ν〉$  tendiert für große  $\nu$  gegen  $4$.

(4)   Die zeitdiskrete Faltung der Eingangsfolge  $\left\langle \hspace{0.05cm}{x_\nu } \hspace{0.05cm}\right\rangle = \left\langle {\;1,\;0,\;0,\;0,\;1,\;0,\;0,\;0,\;\text{...} } \hspace{0.05cm} \right\rangle$  mit  $\left\langle \hspace{0.05cm}{h_\nu } \hspace{0.05cm}\right\rangle = \left\langle \hspace{0.05cm}{1, \ 2,\ 1 } \hspace{0.05cm}\right\rangle$  ergibt

$$\left\langle \hspace{0.05cm}{y_\nu } \hspace{0.05cm}\right\rangle = \left\langle {\;1,\;2,\;1,\;0,\;1,\;2,\;1,\;0,\;0,\;0,\;0,\; \text{...} \;} \right\rangle. $$

(5)   Die zeitdiskrete Faltung der Eingangsfolge  $\left\langle \hspace{0.05cm}{x_\nu } \hspace{0.05cm}\right\rangle = \left\langle {\;1,\;1,\;0,\;0,\;1,\;0,\;0,\;0,\;\text{...} } \hspace{0.05cm} \right\rangle$  mit  $\left\langle \hspace{0.05cm}{h_\nu } \hspace{0.05cm}\right\rangle = \left\langle \hspace{0.05cm}{1, \ 2,\ 1 } \hspace{0.05cm}\right\rangle$  ergibt

$$\left\langle \hspace{0.05cm}{y_\nu } \hspace{0.05cm}\right\rangle = \left\langle {\;1,\;3,\;3,\;2,\;2,\;1,\;0,\;0,\;0,\;0,\;0,\; \text{...} \;} \right\rangle. $$


Rekursives Filter   ⇒   IIR–Filter

Rekursives Filter erster Ordnung

$\text{Definition:}$ 

  • Ist zumindest einer der Rückführungskoeffizienten  $b_{\mu} \ne 0$, so spricht von einem  rekursiven Filter  (siehe rechte Grafik).  Insbesondere in der englischsprachigen Literatur ist hierfür auch die Bezeichnung  IIR Filter  (von „Infinite Impulse Response”)  gebräuchlich.  Dieser Filtertyp wird in der Verrsuchsdurchführung ausführlich behandelt.
  • Sind zusätzlich alle Vorwärtskoeffizienten identisch  $a_\mu = 0$  mit Ausnahme von  $a_0$,   so liegt ein  rein rekursives Filter  vor   (siehe linke Grafik).
Rein rekursives Filter erster Ordnung


Im Folgenden beschränken wir uns auf den Sonderfall  „Rein rekursives Filter erster Ordnung”.  Dieses Filter weist folgende Eigenschaften auf:

  • Der Ausgangswert  $y_ν$  hängt (indirekt) von unendlich vielen Eingangswerten ab:
$$y_\nu = \sum\limits_{\mu = 0}^\infty {a_0 \cdot {b_1} ^\mu \cdot x_{\nu - \mu } .}$$
  • Dies zeigt die folgende Rechung:
$$y_\nu = a_0 \cdot x_\nu + b_1 \cdot y_{\nu - 1} = a_0 \cdot x_\nu + a_0 \cdot b_1 \cdot x_{\nu - 1} + {b_1} ^2 \cdot y_{\nu - 2} = a_0 \cdot x_\nu + a_0 \cdot b_1 \cdot x_{\nu - 1} + a_0 \cdot {b_1} ^2 \cdot x_{\nu - 2} + {b_1} ^3 \cdot y_{\nu - 3} = \text{...}. $$
  • Die zeitdiskrete Impulsantwort ist definitionsgemäß gleich der Ausgangsfolge, wenn am Eingang eine einzelne „Eins” bei  $t =0$  anliegt.
$$h(t)= \sum\limits_{\mu = 0}^\infty {a_0 \cdot {b_1} ^\mu \cdot \delta ( {t - \mu \cdot T_{\rm A} } )}\hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm}〈\hspace{0.05cm}h_\mu\hspace{0.05cm}〉= 〈\hspace{0.05cm}a_0, \ a_0\cdot {b_1}, \ a_0\cdot {b_1}^2, \ \text{...} \hspace{0.05cm}〉.$$

$\text{Fazit:}$  Bei einem rekursiven Filter reicht die (zeitdiskrete) Impulsantwort schon mit  $M = 1$  bis ins Unendliche:

  • Aus Stabilitätsgründen muss  $b_1 < 1$  gelten.
  • Bei  $b_1 = 1$  würde sich die Impulsantwort  $(h(t)$  bzw.  $〈\hspace{0.05cm}h_\mu\hspace{0.05cm}〉)$  bis ins Unendliche erstrecken und bei  $b_1 > 1$  würde sie sogar bis ins Unendliche anklingen.
  • Bei einem solchen rekursiven Filter erster Ordnung ist jede einzelne Diraclinie genau um den Faktor  $b_1$  kleiner als die vorherige Diraclinie:
$$h_{\mu} = h(\mu \cdot T_{\rm A}) = {b_1} \cdot h_{\mu -1}.$$


Zeitdiskrete Impulsantwort

$\text{Beispiel 3:}$  Die nebenstehende Grafik zeigt die zeitdiskrete Impulsantwort  $〈\hspace{0.05cm}h_\mu\hspace{0.05cm}〉$  eines rekursiven Filters erster Ordnung mit den Parametern  $a_0 = 1$  und  $b_1 = 0.6$.

  • Der (zeitdiskrete) Verlauf ist exponentiell abfallend und erstreckt sich bis ins Unendliche.
  • Das Verhältnis der Gewichte zweier aufeinanderfolgender Diracs ist jeweils  $b_1 = 0.6$.


Rekursives Filter als Sinus–Generator

Die Grafik zeigt ein digitales Filter zweiter Ordnung, das zur Erzeugung einer zeitdiskreten Sinusfunktion auf einem digitalen Signalprozessor  $\rm (DSP)$  geeignet ist, wenn die Eingangsfolge  $\left\langle \hspace{0.05cm} {x_\nu } \hspace{0.05cm}\right\rangle = = 〈1,\ 0,\ 0,\ 0,\ 0,\ 0,\ 0, \text{...}〉$  eine (zeitdiskrete) Diracfunktion ist:

Vorgeschlagene Filterstruktur
$$\left\langle \hspace{0.05cm}{y_\nu }\hspace{0.05cm} \right\rangle = \left\langle {\, \sin ( {\nu \cdot T_{\rm A} \cdot \omega _0 } )\, }\right\rangle .$$

Die fünf Filterkoeffizienten ergeben sich aus der  $Z$-Transformation:

$$Z \big \{ {\sin ( {\nu T{\rm A}\cdot \omega _0 } )} \big \} = \frac{{z \cdot \sin \left( {\omega _0 \cdot T_{\rm A}} \right)}}{{z^2 - 2 \cdot z \cdot \cos \left( {\omega _0 \cdot T_{\rm A}} \right) + 1}}.$$

Nach Umsetzung dieser Gleichung durch ein rekursives Filter zweiter Ordnung erhält man folgende Filterkoeffizienten:

$$a_0 = 0,\quad a_1 = \sin \left( {\omega _0 \cdot T_{\rm A}} \right),\quad a_2 = 0, \quad b_1 = 2 \cdot \cos \left( {\omega _0 \cdot T_{\rm A}} \right),\quad b_2 = - 1.$$
  • Auf die Filterkoeffizienten  $a_0$  und  $a_2$  kann verzichtet werden und  $b_2=-1$  hat einen festen Wert. 
  • Die Kreisfrequenz  $\omega_0$  der Sinusschwingung wird also nur durch  $a_1$  und  $b_1$  festelegt.


$\text{Beispiel 4:}$  Es gelte  $a_1 = 0.5$,  $b_1 = \sqrt 3$,  $x_0 = 1$  und  $x_{\nu \hspace{0.05cm}\ne\hspace{0.05cm} 0} = 0$.

(1)  Dann gilt für die Ausgangswerte  $y_\nu$  zu den Zeitpunkten  $\nu \ge 0$:

  •   $y_0 = 0;$
  •   $y_1 = 0.5$                                                                                         ⇒  die „$1$” am Eingang wirkt sich wegen  $a_0= 0$  am Ausgang erst zum Zeitpunkt  $\nu = 1$  aus;
  •   $y_2 = b_1 \cdot y_1 - y_0 = {\sqrt 3 }/{2} \approx 0.866$                             ⇒   bei  $\nu = 2$  wird auch der rekursive Teil des Filters wirksam;
  •   $y_3 = \sqrt 3 \cdot y_2 - y_1 = \sqrt 3 \cdot {\sqrt 3 }/{2} - {1}/{2} = 1$          ⇒  für  $\nu \ge 2$  ist das Filter rein rekursiv:     $y_\nu = b_1 \cdot y_{\nu - 1} - y_{\nu - 2}$;
  •   $y_4 = \sqrt 3 \cdot y_3 - y_2 = \sqrt 3 \cdot 1 - {\sqrt 3 }/{2} = {\sqrt 3 }/{2};$
  •   $y_5 = \sqrt 3 \cdot y_4 - y_3 = \sqrt 3 \cdot {\sqrt 3 }/{2} - 1 = 0.5;$
  •   $y_6 = \sqrt 3 \cdot y_5 - y_4 = \sqrt 3 \cdot {1}/{2} - {\sqrt 3 }/{2} = 0;$
  •   $y_7 = \sqrt 3 \cdot y_6 - y_5 = \sqrt 3 \cdot 0 - {1}/{2} = - 0.5.$

(2)  Durch Fortsetzung des rekursiven Algorithmuses erhält man für große  $\nu$–Werte:     $y_\nu = y_{\nu - 12} $   ⇒   $T_0/T_{\rm A}= 12.$



Versuchsdurchführung

Exercises binomial fertig.png
  • Wählen Sie zunächst die Nummer  1  ...  10  der zu bearbeitenden Aufgabe.
  • Eine Aufgabenbeschreibung wird angezeigt. Die Parameterwerte sind angepasst.
  • Lösung nach Drücken von „Musterlösung”.
  • Die Nummer  0  entspricht einem „Reset”:  Gleiche Einstellung wie beim Programmstart.


(1)  Die Filterkoeffizienten seien  $a_0=0.25$,  $a_1=0.5$, $a_2=0.25$,  $b_1=b_2=0$.  Um welches Filter handelt es sich? 
        Interpretieren Sie die Impulsantwort  $〈h_ν〉$,  die Sprungantwort  $〈\sigma_ν〉$  und  die Rechteckantwort  $〈\rho_ν^{(2, 8)}〉$  jeweils in zeitdiskreter Darstellung.

  •   Aufgrund der fehlenden  $b$–Koeffizienten handelt es sich um ein nichtrekursives digitales Filter   ⇒   FIR–Filter  (Finite Impulse Response).
  •   Die Impulsantwort setzt sich aus  $M+1=3$  Diraclinien zusammen:    $〈h_ν〉= 〈a_0, \ a_1,\ a_2〉= 〈0.25, \ 0.5,\ 0.25,\ 0, \ 0, \ 0,\text{...}〉 $.
  •   Die Sprungantwort lautet:    $〈\sigma_ν〉= 〈0.25, \ 0.75,\ 1,\ 1, \ 1, \ 1,\text{...}〉 $.  Der Endwert ergibt sich zu  $H(f=0)=a_0+a_1+a_2 = 1$.
  •   Die Verzerrungen erkennt man auch aus der Rechteckantwort  $〈\rho_ν^{(2, 8)}〉= 〈0,\ 0, 0.25, \ 0.75,\ 1,\ 1, \ 1, \ 1, \ 1, \ 0.75, \ 0.25, \ \text{...}〉$.

(2)  Wie unterscheiden sich die Ergebnisse mit  $a_2=-0.25$?

  •   Mit  $H(f=0)= 0.5$  ergeben sich vergleichbare Folgen   ⇒   Sprungantwort:    $〈\sigma_ν〉= 〈0.25, \ 0.75,\ 0.5,\ 0.5, \ 0.5, \ 0.5,\text{...}〉 $.

(3)  Nun seien die Filterkoeffizienten  $a_0=1$,  $b_1=0.9$  sowie  $a_1=a_2= b_2=0$.  Um welches Filter handelt es sich?  Interpretieren Sie  $〈h_ν〉$.

  •   Es handelt sich um ein IIR–Filter  (Infinite Impulse Response)  erster Ordnung.  Es ist das zeitdiskrete Analogon zum RC–Tiefpass.
  •   Mit  $h_0= 1$  gilt  $h_1= h_0 \cdot b_0= 0.9$,  $h_2= h_1 \cdot b_0= b_0^2=0.81$,  $h_3= h_2 \cdot b_0= b_0^3=0.729$,  usw.   ⇒   $〈h_ν〉$  reicht bis ins Unendliche.
  •   $h(t) = {\rm e}^{-t/T}$  mit  $T$:  Schnittpunkt $($Tangente bei  $t=0$, Abszisse$)$   ⇒   $h_\nu= h(\nu \cdot T_{\rm A}) = {\rm e}^{-\nu/(T/T_{\rm A})}$  mit  $T/T_{\rm A} = 1/(h_0-h_1)= 10$.
  •   Unterschiedliche Werte für zeitkontinuierliche und zeitdiskrete Impulsantwort.  Für Erstere ergeben sich die Werte $1.0, \ 0.9048,\ 0.8187$ ...

(4)  Die Filtereinstellung wird beibehalten.  Interpretieren Sie die Sprungantwort  $〈h_ν〉$  und  die Rechteckantwort  $〈\rho_ν^{(2, 8)}〉$.  Wie groß ist  $H(f=0)$?

  •   Sprungantwort ist Integral über Impulsantwort:   $\sigma(t) = T \cdot (1-{\rm e}^{-t/T})$   ⇒   $\sigma_\nu= 10 \cdot (1-{\rm e}^{-\nu/10})$   ⇒   $\sigma_0=1$,  $\sigma_1=1.9$,  $\sigma_2=2.71$, ...
  •   Für große $\nu$–Werte tendiert die (zeitdiskrete) Sprungantwort gegen  $H(f=0)= 10$:  $\sigma_{40}=9.867$,  $\sigma_{50}=9.954$,  $\sigma_\infty=10$.
  •  Die Rechteckantwort  $〈\rho_ν^{(2, 8)}〉$  steigt mit einer Verzögerung von  $2$  wie  $〈\sigma_ν〉$.  Im Bereich  $\nu \ge 8$  fallen die  $\rho_ν$–Werte exponentiell ab.

(5)  Wir betrachten weiterhin das Filter mit  $a_0=1$,  $b_1=0.9$,  $a_1=a_2= b_2=0$.  Wie lautet  $〈y_ν〉$ für die Eingangsfolge  $〈x_ν〉= 〈1,\ 0, -0.5〉$?
        Hinweis:  Die Aufgabe lässt sich ebenfalls mit diesem Programm lösen, obwohl die hier betrachtete Konstellation nicht direkt einstellbar ist.

  •   Man behilft sich, indem man  $a_2=-0.5$  setzt und dafür die Eingangsfolge auf   $〈x_ν〉= 〈1,\ 0,\ 0,\ \text{ ...}〉$   ⇒   „Diracfunktion” reduziert.
  •   Die Impulsantwort dieses Filters $($mit  $a_2=0)$  wurde in (3) ermittelt:   $h_0= 1$,   $h_1= 0.9$,   $h_2= 0.81$,   $h_3= 0.729$,   $h_4= 0.646$.  
  •   Somit ist das Ergebnis:  $y_0 = h_0= 1$,   $y_1= h_1= 0.9$,   $y_2 =h_2-h_0/2= 0.31$,   $y_3 =h_3-h_1/2= 0.279$,   $y_4 =h_4-h_2/2= 0.251$.  
  •   Vorsicht:  Sprungantwort und Rechteckantwort beziehen sich nun auf das fiktive Filter $(a_2=-0.5)$,  nicht auf das eigentliche Filter $(a_2=0)$.

(6)  Betrachten und interpretieren Sie die Impulsanwort und die Sprungantwort für die Filterkoeffizienten  $a_0=1$,  $b_1=1$,  $a_1=a_2= b_2=0$. 

  •   Das System ist instabil:   Eine zeitdiskrete Diracfunktion am Eingang  $($bei  $t=0)$  bewirkt am Ausgang unendlich viele Diracs gleicher Höhe.
  •   Die zeitdiskrete Sprungfunktion am Eingang bewirkt am Ausgang unendlich viele Diracs mit monoton steigenden Gewichten (bis ins Unendliche).

(7)  Betrachten und interpretieren Sie Impulsanwort und Sprungantwort für die Filterkoeffizienten  $a_0=1$,  $b_1=-1$,  $a_1=a_2= b_2=0$. 

  •   Nun sind die Gewichte der Impulsantwort  $〈h_ν〉$  nicht konstant gleich  $1$, sondern alternierend  $\pm 1$.  Das System ist ebenfalls instabil.
  •   Bei  $〈\sigma_ν〉$  wechseln sich dagegen die Gewichte alternierend zwischen  $1$  $($bei geradem $\nu)$  und  $0$  $($bei ungeradem $\nu)$  ab.

(8)  Wir betrachten den  „Sinusgenerator”:  $a_1=0.5$,  $b_1=\sqrt{3}= 1.732$,  $b_2=-1.$  Vergleichen Sie die Impulsantwort mit den Werten von  $\text{Beispiel 4}$.
        Wie beinflussen die Parameter  $a_1$  und  $b_1$  die Periodendauer  $T_0/T_{\rm A}$  und die Amplitude  $A$  der Sinusfunktion?

  •   $〈x_ν〉=〈1, 0, 0, \text{...}〉$   ⇒   $〈y_ν〉=〈0, 0.5, 0.866, 1, 0.866, 0.5, 0, -0.5, -0.866, -1, -0.866, -0.5, 0, \text{...}〉$   ⇒   Sinus,  $T_0/T_{\rm A}= 12$,  $A = 1$.
  •   Die Vergrößerung/Verkleinerung von  $b_1$  führt zu größerer/kleinerem  $T_0/T_{\rm A}$  und zu größerem/kleinerem  $A$.  Es muss  $b_1 < 2$  gelten.
  •   $a_1$  beinflusst nur die Amplitude, nicht die Periode.  Für  $a_1$  gibt es keine Wertebegrenzumg.  Negatives  $a_1$  führt zur Minus–Sinusfunktion.

(9)  Die Grundeinstellung bleibt erhalten.  Mit welchen  $a_1$  und  $b_1$ ergibt sich eine Sinusfunktion mit Periodendauer  $T_0/T_{\rm A}=16$  und Amplitude  $A=1$?

  •   Durch Probieren erreicht man mit  $b_1= 1.8478$  genau die Periode  $T_0/T_{\rm A}=16.$  Dadurch erhöht sich die Amplitude auf  $A=1.307$.
  •   Die Anpassung des Parameters   $a_1= 0.5/1.307=0.3826$  führt dann zur gewünschten Amplitude  $A=1$.
  •   Oder man kann das auch wie im Beispiel berechnen:  $b_1 = 2 \cdot \cos ( {2{\rm{\pi }}\cdot{T_{\rm A}}/{T_0 }})= 2 \cdot \cos (\pi/8)=1.8478$,     $a_1 = \sin (\pi/8)=0.3827$.

(10)  Wir gehen weiter vom „Sinusgenerator”  $(9)$  aus.  Welche Modifikationen muss man vornehmen, um damit einen „Cosinus” zu generieren?

  •   Mit  $a_1=0.3826$,  $b_1=\sqrt{3}= 1.8478$,  $b_2=-1$  sowie  $〈x_ν〉=〈1, 1, 1, \text{...}〉$  ist die Folge  $〈y_ν〉$  das zeitdiskrete Analogon der Sprungantwort  $\sigma(t)$.
  •   Die Sprungantwort ist das Integral über  $\sin(\pi \cdot \tau/8)$  in den Grenzen von  $\tau = 0$  bis  $\tau = t$  ⇒   $\sigma(t) = - 8/\pi \cdot \cos(\pi \cdot \tau/8)+1$.
  •   Verändert man  $a_1=0.3826$  auf  $a_1=-0.3826 \cdot \pi/8 = 0.1502$, dann ist  $\sigma(t) = \cos(\pi \cdot \tau/8)-1$   ⇒   Werte zwischen $0$ und $-2$.
  •   Würde man im Blockschaltbild noch  $z_\nu = y_\nu + 1$  hinzufügen, so hätte  $z_\nu$  einen zeitdiskreten Cosinusverlauf mit  $T_0/T_{\rm A}=16$  und  $A=1$.


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Dieses interaktive Berechnungstool wurde am Lehrstuhl für Nachrichtentechnik der Technischen Universität München konzipiert und realisiert.

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