Aufgaben:Aufgabe 2.1Z: Signalverläufe: Unterschied zwischen den Versionen

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{Welche Zufallsgrößen besitzen einen diskreten und einen kontinuierlichen Anteil?
 
{Welche Zufallsgrößen besitzen einen diskreten und einen kontinuierlichen Anteil?
 
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- Signal (A)
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- Signal $\rm (A)$,
+ Signal (B)
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+ Signal $\rm (B)$,
- Signal (C)
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- Signal $\rm (C)$,
- Signal (D)
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- Signal $\rm (D)$,
- Signal (E)
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- Signal $\rm (E)$.
  
  
{Für das Signal (D) wird die relative Häufigkeit $h_0$ empirisch über $100\hspace{0.03cm}000$ Binärsymbole ermittelt. Benennen Sie eine untere Schranke für die Wahrscheinlichkeit, dass der ermittelte Wert zwischen $0.49$ und $0.51$ liegt?
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{F&uuml;r das Signal (D) wird die relative H&auml;ufigkeit $h_0$ empirisch &uuml;ber $100\hspace{0.03cm}000$ Binärsymbole ermittelt. <br>Benennen Sie eine untere Schranke f&uuml;r die Wahrscheinlichkeit, dass der ermittelte Wert zwischen $0.49$ und $0.51$ liegt?
 
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${\rm Min[\ Pr(0.49}≤h_0≤0.51)\ ] \ = \ $ { 0.975 3% }
 
${\rm Min[\ Pr(0.49}≤h_0≤0.51)\ ] \ = \ $ { 0.975 3% }

Version vom 2. August 2018, 16:09 Uhr

Wertdiskret oder wertkontinuierlich?

Rechts sind fünf Signalverläufe dargestellt. Die ersten drei Signale $\rm (A)$, $\rm (B)$ und $\rm (C)$ sind periodisch und damit auch deterministisch, die beiden unteren Signale haben stochastischen Charakter. Der Momentanwert dieser Signale $x(t)$ wird jeweils als eine Zufallsgröße aufgefasst.

Im Einzelnen sind dargestellt:

$\rm (A)$:   ein dreieckförmiges periodisches Signal,

$\rm (B)$:   das Signal $\rm (A)$ nach Einweggleichrichtung,

$\rm (C)$:   ein rechteckförmiges periodisches Signal,

$\rm (D)$:   ein rechteckförmiges Zufallssignal,

$\rm (E)$:   das Zufallssignal $\rm (D)$ nach  AMI-Codierung;   hierbei bleibt die „Null” erhalten, während eine jede „Eins” alternierend mit „$+2\hspace{0.03cm}\rm V$” und „$-2\hspace{0.03cm} \rm V$” codiert wird.



Hinweise:



Fragebogen

1

Bei welchen Signalen beschreibt der Momentanwert eine diskrete Zufallsgröße?
Überlegen Sie sich auch die jeweilige Stufenzahl $M$.

Signal $\rm (A)$,
Signal $\rm (B)$,
Signal $\rm (C)$,
Signal $\rm (D)$,
Signal $\rm (E)$.

2

Bei welchen Signalen ist der Momentanwert eine (ausschließlich) kontinuierliche Zufallsgröße?

Signal $\rm (A)$,
Signal $\rm (B)$,
Signal $\rm (C)$,
Signal $\rm (D)$,
Signal $\rm (E)$.

3

Welche Zufallsgrößen besitzen einen diskreten und einen kontinuierlichen Anteil?

Signal $\rm (A)$,
Signal $\rm (B)$,
Signal $\rm (C)$,
Signal $\rm (D)$,
Signal $\rm (E)$.

4

Für das Signal (D) wird die relative Häufigkeit $h_0$ empirisch über $100\hspace{0.03cm}000$ Binärsymbole ermittelt.
Benennen Sie eine untere Schranke für die Wahrscheinlichkeit, dass der ermittelte Wert zwischen $0.49$ und $0.51$ liegt?

${\rm Min[\ Pr(0.49}≤h_0≤0.51)\ ] \ = \ $

5

Wieviele Symbole ($N_\min$) müsste man für diese Untersuchung heranziehen, damit sichergestellt wird, dass die Wahrscheinlichkeit für das Ereignis „Die so ermittelte Häufigkeit liegt zwischen 0.499 und 0.501” größer als $99\%$ ist?

$N_\min \ = \ $

$\ \cdot 10^9$


Musterlösung

(1)  Die Zufallsgrößen (C) und (D) sind binär ($M= 2$), während die Zufallsgröße (E) dreiwertig ist. Richtig sind die Lösungsvorschläge 3, 4 und 5.

(2)  Die Zufallsgröße (A) ist kontinuierlich und kann alle Werte zwischen $\pm 2 \hspace{0.03cm} \rm V$ mit der gleichen Wahrscheinlichkeit annehmen. Alle anderen Zufallsgrößen sind diskret.

(3)  Nur die Zufallsgröße (B) hat einen diskreten Anteil bei $0\hspace{0.03cm}\rm V$ und außerdem noch eine kontinuierliche Komponente (zwischen $0\hspace{0.03cm} \rm V$ und $+2\hspace{0.03cm}\rm V$).

(4)  Nach dem Bernoullischen Gesetz der großen Zahlen gilt: $$\rm Pr\left(|\it h_{\rm 0} - \it p_{\rm 0}|\ge\it\varepsilon\right)\le\frac{\rm 1}{\rm 4\cdot \it N\cdot\it\varepsilon^{\rm 2}} = {\it p}_{\rm \hspace{0.01cm}Bernouilli}.$$

Damit ist die Wahrscheinlichkeit, dass die relative Häufigkeit $h_0$ von der Wahrscheinlichkeit $p_0 = 0.5$ betragsmäßig um mehr als $0.01$ abweicht, mit $\varepsilon = 0.01$ berechenbar: $${\it p}_{\rm \hspace{0.01cm}Bernoulli} = \rm\frac{1}{4\cdot 100000\cdot 0.01^2}=\rm 2.5\% \hspace{0.5cm}\Rightarrow \hspace{0.5cm} {\rm Min}[({\rm Pr}(0.49 \le h_0 \le 0.51)] \hspace{0.15cm}\underline{= 0.975}.$$

(5)  Mit $p_{\rm Bernoulli} = 1 - 0.99 = 0.01$ und $\varepsilon = 0.001$ gilt wiederum nach dem Gesetz der großen Zahlen: $${\it p}_{\rm \hspace{0.01cm}Bernoulli}\le\frac{\rm 1}{\rm 4\cdot \it N\cdot\it \varepsilon^{\rm 2}}.$$ Aufgelöst nach $N$ erhält man: $$N\ge\frac{\rm 1}{\rm 4\cdot\it p_{\rm \hspace{0.01cm}Bernoulli}\cdot\it\varepsilon^{\rm 2}}=\rm \frac{1}{4\cdot 0.01\cdot 0.001^{2}}=\rm 0.25\cdot 10^8 \hspace{0.5cm}\Rightarrow \hspace{0.5cm} {\it N}_{\rm min} \hspace{0.15cm}\underline{= 2.5\cdot 10^9}.$$