Aufgaben:Aufgabe 1.4: 2S/3E-Kanalmodell: Unterschied zwischen den Versionen

Aus LNTwww
Wechseln zu:Navigation, Suche
 
(10 dazwischenliegende Versionen von 2 Benutzern werden nicht angezeigt)
Zeile 3: Zeile 3:
 
}}
 
}}
  
[[Datei:P_ID83__Sto_A_1_4.png|right|2S/3E-Kanalmodell]]
+
[[Datei:P_ID83__Sto_A_1_4.png|right|frame|$\rm 2S/3E$-Kanalmodell]]
Ein Sender gibt die binären Symbole $\rm L$ (Ereignis $S_{\rm L}$) und $H$ (Ereignis $S_{\rm H}$) ab.  
+
Ein Sender gibt die binären Symbole  $\rm L$  $($Ereignis  $S_{\rm L})$  und  $\rm H$  $($Ereignis  $S_{\rm H})$  ab.  
*Bei guten Bedingungen entscheidet sich der Digitalempfänger ebenfalls nur für die Binärsymbole $\rm L$ (Ereignis $E_{\rm L}$) oder $H$ (Ereignis $E_{\rm H}$) .  
+
*Bei guten Bedingungen entscheidet sich der Digitalempfänger ebenfalls nur für die Binärsymbole  $\rm L$  $($Ereignis  $E_{\rm L})$  oder  $\rm H$  $($Ereignis  $E_{\rm H})$.  
*Kann der Empfänger allerdings vermuten, dass bei der Übertragung ein Fehler aufgetreten ist, so trifft er keine Entscheidung (Ereignis $E_{\rm K}$; $K$ steht dabei für „Keine Entscheidung”).
+
*Kann der Empfänger allerdings vermuten, dass bei der Übertragung ein Fehler aufgetreten ist, so trifft er keine Entscheidung  $($Ereignis  $E_{\rm K})$;  $\rm K$  steht hierbei für „Keine Entscheidung”).
  
Die Grafik zeigt ein einfaches Kanalmodell in Form von Übergangswahrscheinlichkeiten. Es ist zu erkennen, dass ein gesendetes $\rm L$ durchaus als Symbol $\rm H$ empfangen werden kann. Dagegen ist der Übergang von $\rm H$ nach $\rm L$ nicht möglich.
 
  
Die Symbolauftrittswahrscheinlichkeiten am Sender seien ${\rm Pr(S_{\rm L}) = 0.3$ und ${\rm Pr(S_{\rm H}) = 0.7$.
+
Die Grafik zeigt ein einfaches Kanalmodell in Form von Übergangswahrscheinlichkeiten.  Es ist zu erkennen, dass ein gesendetes  $\rm L$  durchaus als Symbol  $\rm H$  empfangen werden kann.  Dagegen ist der Übergang von  $\rm H$  nach  $\rm L$  nicht möglich.
  
''Hinweise:''
+
Die Symbolauftrittswahrscheinlichkeiten am Sender seien  ${\rm Pr}(S_{\rm L}) = 0.3$  und  ${\rm Pr}(S_{\rm H}) = 0.7$.
*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Statistische_Abhängigkeit_und_Unabhängigkeit|Statistische Abhängigkeit und Unabhängigkeit]].
+
 
*Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
+
 
*Eine Zusammenfassung der theoretischen Grundlagen mit Beispielen bringt das nachfolgende Lernvideo:
+
 
:[[Statistische Abhängigkeit und Unabhängigkeit]]
+
 
 +
Hinweise:  
 +
*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel  [[Stochastische_Signaltheorie/Statistische_Abhängigkeit_und_Unabhängigkeit|Statistische Abhängigkeit und Unabhängigkeit]].
 +
 +
*Eine Zusammenfassung der theoretischen Grundlagen mit Beispielen bringt das Lernvideo 
 +
::[[Statistische_Abhängigkeit_und_Unabhängigkeit_(Lernvideo)|Statistische Abhängigkeit und Unabhängigkeit]].
  
  
Zeile 22: Zeile 26:
  
 
<quiz display=simple>
 
<quiz display=simple>
{Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dafür, dass sich der Empfänger für das Symbol $L$ entscheidet?
+
{Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dafür,&nbsp; dass sich der Empfänger für das Symbol&nbsp; $\rm L$&nbsp; entscheidet?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
$Pr(E_L)$ = { 0.21 3% }
+
${\rm Pr}(E_{\rm L}) \ = \ $ { 0.21 3% }
  
  
{Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dafür, dass sich der Empfänger für das Symbol $H$ entscheidet?
+
{Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dafür,&nbsp; dass sich der Empfänger für das Symbol&nbsp; $\rm H$&nbsp; entscheidet?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
$Pr(E_H)$ = { 0.66 3% }
+
${\rm Pr}(E_{\rm H}) \ = \ $ { 0.66 3% }
  
  
{Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dafür, dass der Empfänger keine Entscheidung trifft?
+
{Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dafür,&nbsp; dass der Empfänger keine Entscheidung trifft?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
$Pr(E_K)$ = { 0.13 3% }
+
${\rm Pr}(E_{\rm K}) \ = \ $ { 0.13 3% }
  
  
 
{Mit welcher Wahrscheinlichkeit entscheidet der Empfänger falsch?
 
{Mit welcher Wahrscheinlichkeit entscheidet der Empfänger falsch?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
$Pr(falsche\ Entscheidung)$ = { 0.03 3% }
+
$\text{Pr(falsche Entscheidung)} \ = \ $ { 0.03 3% }
  
  
{Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass das Symbol $L$ gesendet wurde, wenn sich der Empfänger für das Symbol $L$ entschieden hat?
+
{Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit,&nbsp; dass tatsächlich  das Symbol&nbsp; $\rm L$&nbsp; gesendet wurde,&nbsp; wenn sich der Empfänger für das Symbol&nbsp; $\rm L$&nbsp; entschieden hat?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
$Pr(S_L|E_L)$ = { 1 3% }
+
${\rm Pr}(S_{\rm L}\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}E_{\rm L} ) \ = \ $ { 1 3% }
  
  
{Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass das Symbol $L$ gesendet wurde, wenn der Empfänger keine Entscheidung trifft?
+
{Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit,&nbsp; dass das Symbol&nbsp; $\rm L$&nbsp; gesendet wurde,&nbsp; wenn der Empfänger keine Entscheidung trifft?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
$Pr(S_L|E_K)$ = { 0.4614 3% }
+
${\rm Pr}(S_{\rm L}\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}E_{\rm K} ) \ =\ $ { 0.4614 3% }
  
  
Zeile 57: Zeile 61:
 
===Musterlösung===
 
===Musterlösung===
 
{{ML-Kopf}}
 
{{ML-Kopf}}
:'''1.''' &nbsp;&nbsp;Nur wenn das Symbol <b>L</b> gesendet wurde, kann sich der Empf&auml;nger beim gegebenen Kanal f&uuml;r das Symbol <b>L</b> entscheiden. Die Wahrscheinlichkeit f&uuml;r ein empfangenes <b>L</b> ist allerdings um den Faktor 0.7 kleiner als f&uuml;r ein gesendetes. Daraus folgt:   
+
'''(1)'''&nbsp; Nur wenn das Symbol&nbsp; $\rm L$&nbsp; gesendet wurde,&nbsp; kann sich der Empf&auml;nger beim gegebenen Kanal f&uuml;r das Symbol&nbsp; $\rm L$&nbsp; entscheiden.  
:$$\rm Pr (\it E_{\rm L}) = \rm Pr (\it S_{\rm L}) \cdot \rm Pr (\it E_{\rm L}|\it S_{\rm L}) = \rm 0.3 \cdot 0.7 \hspace{0.15cm}\underline {= \rm 0.21}.$$
+
 
:'''2.''' &nbsp;&nbsp;Zum Ereignis <i>E</i><sub>H</sub> kommt man sowohl von <i>S</i><sub>H</sub> als auch von <i>S</i><sub>L</sub> aus. Deshalb gilt:
+
*Die Wahrscheinlichkeit f&uuml;r ein empfangenes&nbsp; $\rm L$&nbsp; ist allerdings um den Faktor&nbsp; $0.7$&nbsp; kleiner als f&uuml;r ein gesendetes.&nbsp; Daraus folgt:   
:$$\rm Pr (\it E_{\rm H}) = \rm Pr (\it S_{\rm H}) \cdot \rm Pr (\it E_{\rm H}|\it S_{\rm H}) + \rm Pr (\it S_{\rm L}) \cdot\rm Pr (\it E_{\rm H}|\it S_{\rm L}) \\ = \rm 0.7 \cdot 0.9 + 0.3 \cdot 0.1\hspace{0.15cm}\underline { =  \rm 0.66}.$$
+
:$${\rm Pr} (E_{\rm L}) = {\rm Pr}(S_{\rm L}) \cdot {\rm Pr} (E_{\rm L}\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}S_{\rm L}) = 0.3 \cdot 0.7 \hspace{0.15cm}\underline {= \rm 0.21}.$$
:'''3.''' &nbsp;&nbsp;Die Ereignisse <i>E</i><sub>H</sub>, <i>E</i><sub>L</sub> und <i>E</i><sub>K</sub> bilden zusammen ein vollst&auml;ndiges System. Daraus folgt:
+
 
:$$\rm Pr (\it E_{\rm K}) =\rm  1 - \rm Pr (\it E_{\rm L}) - \rm Pr (\it E_{\rm H}) \hspace{0.15cm}\underline {= \rm 0.13}.$$
+
 
:'''4.''' &nbsp;&nbsp;Eine falsche Entscheidung kann man mengentheoretisch wie folgt charakterisieren:
+
 
:$$\rm Pr (falsche\hspace{0.1cm}Entscheidung) = Pr (\it S_{\rm L} \cap \it E_{\rm H} \cup \it S_{\rm H} \cap \it E_{\rm L}) = \rm 0.3 \cdot 0.1 + 0.7\cdot 0 \hspace{0.15cm}\underline {= \rm 0.03}.$$
+
'''(2)'''&nbsp; Zum Ereignis&nbsp; $E_{\rm H}$&nbsp; kommt man sowohl von&nbsp;  $S_{\rm H}$&nbsp; als auch von&nbsp; $S_{\rm L}$&nbsp; aus.&nbsp; Deshalb gilt:
:'''5.''' &nbsp;&nbsp;Wenn das Symbol <b>L</b> empfangen wurde, kann nur <b>L</b> gesendet worden sein. Daraus folgt:  
+
:$${\rm Pr} (E_{\rm H}) = {\rm Pr} (S_{\rm H}) \cdot {\rm Pr(E_{\rm H}\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}S_{\rm H}) + {\rm Pr} (S_{\rm L}) \cdot {\rm Pr(E_{\rm H}\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} S_{\rm L})= \rm 0.7 \cdot 0.9 + 0.3 \cdot 0.1\hspace{0.15cm}\underline { =  \rm 0.66}.$$
:$$\rm Pr (\it S_{\rm L} | \it E_{\rm L}) \hspace{0.15cm}\underline {= \rm 1}.$$
+
 
:'''6.''' &nbsp;&nbsp;Zur L&ouml;sung dieser Aufgabe eignet sich z. B. der Satz von Bayes:
+
 
:$$\rm Pr (\it S_{\rm L}|\it E_{\rm K}) =\frac{ \rm Pr (\it E_{\rm K} | S_{\rm L}) \cdot \rm Pr (\it S_{\rm L})}{\rm Pr (\it E_{\rm K})} =\frac{ \rm 0.2 \cdot 0.3}{\rm 0.13} = \frac{\rm 6}{\rm 13}\hspace{0.15cm}\underline { \approx \rm 0.462}.$$
+
 
 +
'''(3)'''&nbsp; Die Ereignisse&nbsp; $E_{\rm H}$,&nbsp; $E_{\rm L}$&nbsp; und&nbsp; $E_{\rm K}$&nbsp; bilden zusammen ein vollst&auml;ndiges System.&nbsp; Daraus folgt:
 +
:$${\rm Pr} (E_{\rm K}) = 1 - {\rm Pr(E_{\rm L}) - {\rm Pr} (E_{\rm H}) \hspace{0.15cm}\underline {= \rm 0.13}.$$
 +
 
 +
 
 +
 
 +
'''(4)'''&nbsp; Eine falsche Entscheidung kann man mengentheoretisch wie folgt charakterisieren:
 +
:$${\rm Pr} \text{(falsche Entscheidung)} = {\rm Pr} \big [(S_{\rm L} \cap E_{\rm H}) \cup (S_{\rm H} \cap E_{\rm L})\big ] = \rm 0.3 \cdot 0.1 + 0.7\cdot 0 \hspace{0.15cm}\underline {= \rm 0.03}.$$
 +
 
 +
 
 +
 
 +
'''(5)'''&nbsp; Wenn das Symbol&nbsp; $\rm L$&nbsp; empfangen wurde,&nbsp; kann nur&nbsp; $\rm L$&nbsp; gesendet worden sein.&nbsp; Daraus folgt:  
 +
:$${\rm Pr} (S_{\rm L} \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} E_{\rm L}) \hspace{0.15cm}\underline {= \rm 1}.$$
 +
 
 +
 
 +
 
 +
'''(6)'''&nbsp; Zur L&ouml;sung dieser Aufgabe eignet sich zum Beispiel der Satz von Bayes:
 +
:$${\rm Pr} (S_{\rm L}\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} E_{\rm K}) =\frac{ {\rm Pr} ( E_{\rm K} \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} S_{\rm L}) \cdot {\rm Pr} (S_{\rm L})}{{\rm Pr} (E_{\rm K})} =\frac{ \rm 0.2 \cdot 0.3}{\rm 0.13} = \frac{\rm 6}{\rm 13}\hspace{0.15cm}\underline { \approx \rm 0.462}.$$
 
{{ML-Fuß}}
 
{{ML-Fuß}}
  
  
  
[[Category:Aufgaben zu Stochastische Signaltheorie|^1.3 Statistische Abhängigkeit und Unabhängigkeit^]]
+
[[Category:Aufgaben zu Stochastische Signaltheorie|^1.3 Statistische (Un-)Abhängigkeit^]]

Aktuelle Version vom 30. November 2021, 15:22 Uhr

$\rm 2S/3E$-Kanalmodell

Ein Sender gibt die binären Symbole  $\rm L$  $($Ereignis  $S_{\rm L})$  und  $\rm H$  $($Ereignis  $S_{\rm H})$  ab.

  • Bei guten Bedingungen entscheidet sich der Digitalempfänger ebenfalls nur für die Binärsymbole  $\rm L$  $($Ereignis  $E_{\rm L})$  oder  $\rm H$  $($Ereignis  $E_{\rm H})$.
  • Kann der Empfänger allerdings vermuten, dass bei der Übertragung ein Fehler aufgetreten ist, so trifft er keine Entscheidung  $($Ereignis  $E_{\rm K})$;  $\rm K$  steht hierbei für „Keine Entscheidung”).


Die Grafik zeigt ein einfaches Kanalmodell in Form von Übergangswahrscheinlichkeiten.  Es ist zu erkennen, dass ein gesendetes  $\rm L$  durchaus als Symbol  $\rm H$  empfangen werden kann.  Dagegen ist der Übergang von  $\rm H$  nach  $\rm L$  nicht möglich.

Die Symbolauftrittswahrscheinlichkeiten am Sender seien  ${\rm Pr}(S_{\rm L}) = 0.3$  und  ${\rm Pr}(S_{\rm H}) = 0.7$.



Hinweise:

  • Eine Zusammenfassung der theoretischen Grundlagen mit Beispielen bringt das Lernvideo 
Statistische Abhängigkeit und Unabhängigkeit.


Fragebogen

1

Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dafür,  dass sich der Empfänger für das Symbol  $\rm L$  entscheidet?

${\rm Pr}(E_{\rm L}) \ = \ $

2

Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dafür,  dass sich der Empfänger für das Symbol  $\rm H$  entscheidet?

${\rm Pr}(E_{\rm H}) \ = \ $

3

Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dafür,  dass der Empfänger keine Entscheidung trifft?

${\rm Pr}(E_{\rm K}) \ = \ $

4

Mit welcher Wahrscheinlichkeit entscheidet der Empfänger falsch?

$\text{Pr(falsche Entscheidung)} \ = \ $

5

Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit,  dass tatsächlich das Symbol  $\rm L$  gesendet wurde,  wenn sich der Empfänger für das Symbol  $\rm L$  entschieden hat?

${\rm Pr}(S_{\rm L}\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}E_{\rm L} ) \ = \ $

6

Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit,  dass das Symbol  $\rm L$  gesendet wurde,  wenn der Empfänger keine Entscheidung trifft?

${\rm Pr}(S_{\rm L}\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}E_{\rm K} ) \ =\ $


Musterlösung

(1)  Nur wenn das Symbol  $\rm L$  gesendet wurde,  kann sich der Empfänger beim gegebenen Kanal für das Symbol  $\rm L$  entscheiden.

  • Die Wahrscheinlichkeit für ein empfangenes  $\rm L$  ist allerdings um den Faktor  $0.7$  kleiner als für ein gesendetes.  Daraus folgt:
$${\rm Pr} (E_{\rm L}) = {\rm Pr}(S_{\rm L}) \cdot {\rm Pr} (E_{\rm L}\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}S_{\rm L}) = 0.3 \cdot 0.7 \hspace{0.15cm}\underline {= \rm 0.21}.$$


(2)  Zum Ereignis  $E_{\rm H}$  kommt man sowohl von  $S_{\rm H}$  als auch von  $S_{\rm L}$  aus.  Deshalb gilt:

$${\rm Pr} (E_{\rm H}) = {\rm Pr} (S_{\rm H}) \cdot {\rm Pr} (E_{\rm H}\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}S_{\rm H}) + {\rm Pr} (S_{\rm L}) \cdot {\rm Pr} (E_{\rm H}\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} S_{\rm L})= \rm 0.7 \cdot 0.9 + 0.3 \cdot 0.1\hspace{0.15cm}\underline { = \rm 0.66}.$$


(3)  Die Ereignisse  $E_{\rm H}$,  $E_{\rm L}$  und  $E_{\rm K}$  bilden zusammen ein vollständiges System.  Daraus folgt:

$${\rm Pr} (E_{\rm K}) = 1 - {\rm Pr} (E_{\rm L}) - {\rm Pr} (E_{\rm H}) \hspace{0.15cm}\underline {= \rm 0.13}.$$


(4)  Eine falsche Entscheidung kann man mengentheoretisch wie folgt charakterisieren:

$${\rm Pr} \text{(falsche Entscheidung)} = {\rm Pr} \big [(S_{\rm L} \cap E_{\rm H}) \cup (S_{\rm H} \cap E_{\rm L})\big ] = \rm 0.3 \cdot 0.1 + 0.7\cdot 0 \hspace{0.15cm}\underline {= \rm 0.03}.$$


(5)  Wenn das Symbol  $\rm L$  empfangen wurde,  kann nur  $\rm L$  gesendet worden sein.  Daraus folgt:

$${\rm Pr} (S_{\rm L} \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} E_{\rm L}) \hspace{0.15cm}\underline {= \rm 1}.$$


(6)  Zur Lösung dieser Aufgabe eignet sich zum Beispiel der Satz von Bayes:

$${\rm Pr} (S_{\rm L}\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} E_{\rm K}) =\frac{ {\rm Pr} ( E_{\rm K} \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} S_{\rm L}) \cdot {\rm Pr} (S_{\rm L})}{{\rm Pr} (E_{\rm K})} =\frac{ \rm 0.2 \cdot 0.3}{\rm 0.13} = \frac{\rm 6}{\rm 13}\hspace{0.15cm}\underline { \approx \rm 0.462}.$$