Aufgaben:Aufgabe 3.4: Charakteristische Funktion: Unterschied zwischen den Versionen

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:Gegeben seien hier die drei Zufallsgrößen <i>x</i>, <i>y</i> und <i>z</i> durch ihre jeweiligen Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen:
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Gegeben seien hier die drei Zufallsgrößen&nbsp; $x$,&nbsp; $y$&nbsp; und&nbsp; $z$&nbsp;, meist durch ihre jeweiligen Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen:
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*Über die Zufallsgröße&nbsp; $x$&nbsp; ist nichts weiter bekannt: &nbsp; Diese kann sowohl eine diskrete als auch eine kontinuierliche Zufallsgröße sein und eine beliebige WDF&nbsp; $f_x(x)$&nbsp; besitzen.&nbsp; Der Mittelwert ist allgemein gleich&nbsp; $m_x$.
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*Die kontinuierliche Zufallsgröße&nbsp; $y$&nbsp;  kann nur Werte im Bereich zwischen&nbsp; $1$&nbsp; bis&nbsp; $3$&nbsp;  mit  gleicher Wahrscheinlichkeit annehmen.&nbsp; Der Mittelwert ist&nbsp; $$m_y = 2.$$
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*Die Zufallsgröße&nbsp; $z$&nbsp; besitzt die folgende charakteristische Funktion:
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:$$C_z ({\it \Omega}  ) = {\mathop{\rm si}\nolimits}( {3{\it \Omega}} ) \cdot {\mathop{\rm si}\nolimits} ( {2{\it \Omega} } ).$$
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:Daneben wird noch der qualitative Verlauf der WDF&nbsp; $f_z(z)$&nbsp; entsprechend der blauen Skizze als bekannt vorausgesetzt.&nbsp; Zu bestimmen sind die WDF-Parameter&nbsp; $a$,&nbsp; $b$&nbsp; und&nbsp; $c$&nbsp; dieser WDF.
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:*Über die Zufallsgröße <i>x</i> ist nichts weiter bekannt: Diese kann sowohl eine diskrete als auch eine kontinuierliche Zufallsgröße sein und eine beliebige WDF <i>f<sub>x</sub></i>(<i>x</i>) besitzen. Der Mittelwert ist allgemein gleich <i>m<sub>x</sub></i>.
 
  
:*Die Zufallsgröße <i>y</i> kann nur Werte im Bereich von 1 bis 3  mit  gleicher Wahrscheinlichkeit annehmen &nbsp;&#8658;&nbsp; Mittelwert <i>m<sub>y</sub></i> = 2.
 
  
:*Die Zufallsgröße <i>z</i> besitzt die folgende charakteristische Funktion:
 
:$$C_z ({\it \Omega}  ) = {\mathop{\rm si}\nolimits}( {3{\it \Omega}} ) \cdot {\mathop{\rm si}\nolimits} ( {2{\it \Omega} } ).$$
 
:Daneben wird noch der qualitative Verlauf der WDF <i>f<sub>z</sub></i>(<i>z</i>) entsprechend der blauen Skizze als bekannt vorausgesetzt. Zu bestimmen sind die WDF-Parameter <i>a</i>, <i>b</i> und <i>c</i>.
 
  
:<b>Hinweis:</b> Diese Aufgabe bezieht sich auf Kapitel 3.3 - Seite 5.
 
  
:Die charakteristische Funktion einer zwischen &plusmn;<i>a</i> gleichverteilten Zufallsgröße <i>z</i> lautet:
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*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel&nbsp; [[Stochastische_Signaltheorie/Erwartungswerte_und_Momente|Erwartungswerte und Momente]].
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*Insbesondere wird auf die Seite&nbsp;  [[Stochastische_Signaltheorie/Erwartungswerte_und_Momente#Charakteristische_Funktion|Charakteristische Funktion]]&nbsp; Bezug genommen.
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*Die charakteristische Funktion einer zwischen&nbsp; $\pm a$&nbsp; gleichverteilten Zufallsgröße&nbsp; $z$&nbsp; lautet:
 
:$$C_z ( {\it \Omega}  ) = {\mathop{\rm si}\nolimits} ( {a  {\it \Omega} } )\quad {\rm{mit}}\quad {\mathop{\rm si}\nolimits}( x ) = \sin ( x )/x.$$
 
:$$C_z ( {\it \Omega}  ) = {\mathop{\rm si}\nolimits} ( {a  {\it \Omega} } )\quad {\rm{mit}}\quad {\mathop{\rm si}\nolimits}( x ) = \sin ( x )/x.$$
  
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{Welche Aussagen sind bezüglich der charakteristischen Funktion <i>C<sub>x</sub></i>(<i>&Omega;</i>) stets &ndash; also bei beliebiger WDF &ndash; gültig?
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{Welche Aussagen sind bezüglich der charakteristischen Funktion&nbsp; $C_x ( {\it \Omega} )$&nbsp; stets &ndash; also bei beliebiger WDF &ndash; gültig?
 
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- <i>C<sub>x</sub></i>(<i>&Omega;</i>) ist die Fouriertransformierte von <i>f<sub>x</sub></i>(<i>x</i>).
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- $C_x ( {\it \Omega} )$&nbsp; ist die Fouriertransformierte von&nbsp; $f_x(x)$.
+ Der Realteil von <i>C<sub>x</sub></i>(<i>&Omega;</i>) ist eine gerade Funktion in <i>&Omega;</i>.
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+ Der Realteil von&nbsp; $C_x ( {\it \Omega} )$&nbsp; ist eine gerade Funktion in&nbsp; ${\it \Omega}$.
+ Der Imaginärteil von <i>C<sub>x</sub></i>(<i>&Omega;</i>) ist eine ungerade Funktion in <i>&Omega;</i>.
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+ Der Imaginärteil von&nbsp; $C_x ( {\it \Omega} )$&nbsp; ist eine ungerade Funktion in&nbsp;  ${\it \Omega}$.
+ Der Wert an der Stelle <i>&Omega;</i> = 0 ist stets 1.
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+ Der Wert an der Stelle&nbsp; ${\it \Omega} = 0$&nbsp; ist stets&nbsp; $C_x ( {\it \Omega} ) = 1$.
- Bei mittelwertfreier Zufallsgröße (<i>m<sub>x</sub></i> = 0) ist <i>C<sub>x</sub></i>(<i>&Omega;</i>) stets reell.
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- Bei mittelwertfreier Zufallsgröße&nbsp; $(m_x = 0)$&nbsp; ist&nbsp; $C_x ( {\it \Omega} )$&nbsp; stets reell.
  
  
{Berechnen Sie die charakteristische Funktion <i>C<sub>y</sub></i>(<i>&#937;</i>). Wie groß sind Real- und Imaginärteil bei <i>&#937;</i> = &#960; /2?
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{Berechnen Sie die charakteristische Funktion&nbsp; $C_y( {\it \Omega} )$.&nbsp; Wie groß sind Real- und Imaginärteil bei&nbsp; ${\it \Omega}  = \pi/2$?
 
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$Re[C_y(\omega\ =\ \pi/2)]$ = - { 0.637 3% }
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${\rm Re}\big[C_y(\Omega\ =\ \pi/2)\big] \ = \ $   { -0.657--0.617 }
$Im[C_y(\omega\ =\ \pi/2)]$ = - { 0 3% }
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${\rm Im}\big[C_y(\Omega\ =\ \pi/2)\big] \ =  \ $  { 0. }
  
  
{Bestimmen Sie die Kenngrößen <i>a</i>, <i>b</i> und <i>c</i> der WDF <i>f<sub>z</sub></i> (<i>z</i>):
+
{Bestimmen Sie die Kenngrößen&nbsp; $a$,&nbsp; $b$&nbsp; und&nbsp; $c$&nbsp; der WDF&nbsp; $f_z(z)$.
 
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$a$ = { 1 3% }
+
$a \ =  \ $ { 1 3% }
$b$ = { 5 3% }
+
$b \ =  \ $ { 5 3% }
$c$ = { 0.167 3% }
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$c \ =  \ $ { 0.167 3% }
  
  
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===Musterlösung===
 
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:<b>1.</b>&nbsp;&nbsp;<i>C<sub>x</sub></i>(<i>&Omega;</i>) ist nicht die Fouriertransformierte zu <i>f<sub>x</sub></i>(<i>x</i>), sondern die Fourierrücktransformierte:
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'''(1)'''&nbsp; Richtig sind <u>die Lösungsvorschläge 2, 3 und 4</u>:
:$$C_x( {\it \Omega  } ) = \int_{ - \infty }^{ + \infty } {f_x }( x )\cdot {\rm{e}}^{{\rm{j}}{\it \Omega x}} \hspace{0.1cm}{\rm{d}}x .$$
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* $C_x ( {\it \Omega} )$&nbsp; ist nicht die Fouriertransformierte zu&nbsp; $f_x(x)$,&nbsp; sondern die Fourierrücktransformierte:
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:$$C_x( {\it \Omega  } ) = \int_{ - \infty }^{ + \infty } {f_x }( x )\cdot {\rm{e}}^{\hspace{0.03cm}{\rm{j}}\hspace{0.03cm}{\it \Omega x}} \hspace{0.1cm}{\rm{d}}x .$$
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*Auch bei dieser ist der Realteil stets gerade und der Imaginärteil ungerade.&nbsp; Für&nbsp; ${\it \Omega}  = 0$&nbsp;  gilt:
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:$$C_x( {\it \Omega}  = 0 ) = \int_{ - \infty }^{ + \infty } {f_x }( x ) \hspace{0.1cm}{\rm{d}}x = 1.$$
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*Die letzte Alternative trifft nicht immer zu: &nbsp; Eine zweipunktverteilte Zufallsgröße&nbsp; $x \in  \{-1, +3\}$&nbsp; mit den Wahrscheinlichkeiten&nbsp; $0.75$&nbsp; und&nbsp; $0.25$&nbsp; ist zwar mittelwertfrei&nbsp; $(m_x = 0)$, besitzt aber trotzdem eine komplexe charakteristische Funktion.
  
:Auch bei dieser ist der Realteil stets gerade und der Imaginärteil ungerade. Für <i>&Omega;</i> = 0 gilt:
 
:$$C_x( {\it \Omega}  = 0 ) = \int_{ - \infty }^{ + \infty } {f_x }( x ) \hspace{0.1cm}{\rm{d}}x = 1.$$
 
  
:Die letzte Alternative trifft nicht immer zu: Eine zweipunktverteilte Zufallsgröße <i>x</i> &#8712; {&ndash;1; +3} mit den Wahrscheinlichkeiten 0.75 und 0.25 ist zwar mittelwertfrei (<i>m<sub>x</sub></i> = 0), besitzt aber trotzdem eine komplexe charakteristische Funktion. Richtig sind somit <u>die Lösungsvorschläge 2, 3 und 4</u>.
 
  
:<b>2.</b>&nbsp;&nbsp;Entsprechend der allgemeinen Definition gilt:
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'''(2)'''&nbsp; Entsprechend der allgemeinen Definition gilt:
 
:$$C_y( {\it \Omega  } ) = \int_{ - \infty }^{ + \infty } {f_y }( y )\cdot {\rm{e}}^{{\rm{j}}{\it \Omega y}} \hspace{0.1cm}{\rm{d}}y  = 0.5\int_1^3 {{\rm{e}}^{{\rm{j}}\Omega y} \hspace{0.1cm}{\rm{d}}y.} $$
 
:$$C_y( {\it \Omega  } ) = \int_{ - \infty }^{ + \infty } {f_y }( y )\cdot {\rm{e}}^{{\rm{j}}{\it \Omega y}} \hspace{0.1cm}{\rm{d}}y  = 0.5\int_1^3 {{\rm{e}}^{{\rm{j}}\Omega y} \hspace{0.1cm}{\rm{d}}y.} $$
  
:Nach Lösen dieses Integrals ergibt sich:
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*Nach Lösen dieses Integrals ergibt sich:
 
:$$C_y ( {\it \Omega } ) = \frac{{{\rm{e}}^{{\rm{j}}3{\it \Omega } }  - {\rm{e}}^{{\rm{j}}{\it \Omega } } }}{{2{\rm{j}}{\it \Omega } }} = \frac{{{\rm{e}}^{{\rm{j}}{\it \Omega } }  - {\rm{e}}^{{\rm{ - j}}{\it \Omega }} }}{{2{\rm{j}}{\it \Omega } }} \cdot {\rm{e}}^{{\rm{j2}}{\it \Omega } } .$$
 
:$$C_y ( {\it \Omega } ) = \frac{{{\rm{e}}^{{\rm{j}}3{\it \Omega } }  - {\rm{e}}^{{\rm{j}}{\it \Omega } } }}{{2{\rm{j}}{\it \Omega } }} = \frac{{{\rm{e}}^{{\rm{j}}{\it \Omega } }  - {\rm{e}}^{{\rm{ - j}}{\it \Omega }} }}{{2{\rm{j}}{\it \Omega } }} \cdot {\rm{e}}^{{\rm{j2}}{\it \Omega } } .$$
  
:Mit dem Satz von Euler kann hierfür auch geschrieben werden:
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*Mit dem Satz von Euler kann hierfür auch geschrieben werden:
 
:$$C_y ( {\it \Omega }  ) = \frac{{\sin ( {\it \Omega }  )}}{{\it \Omega } } \cdot {\rm{e}}^{{\rm{j2}}{\it \Omega } } .$$
 
:$$C_y ( {\it \Omega }  ) = \frac{{\sin ( {\it \Omega }  )}}{{\it \Omega } } \cdot {\rm{e}}^{{\rm{j2}}{\it \Omega } } .$$
  
:Für <i>&Omega;</i> = &pi;/2 erhält man somit einen rein reellen Zahlenwert:
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*Für&nbsp; ${\it \Omega= \pi/2$&nbsp; erhält man somit einen rein reellen Zahlenwert:
 
:$${\rm Re}[C_y ({\it \Omega}  = {\rm{\pi }}/2 )] = \frac{{\sin( {{\rm{\pi }}/2})}}{{{\rm{\pi }}/2}} \cdot {\rm{e}}^{{\rm{j\pi }}}  =  - \frac{2}{{\rm{\pi }}}
 
:$${\rm Re}[C_y ({\it \Omega}  = {\rm{\pi }}/2 )] = \frac{{\sin( {{\rm{\pi }}/2})}}{{{\rm{\pi }}/2}} \cdot {\rm{e}}^{{\rm{j\pi }}}  =  - \frac{2}{{\rm{\pi }}}
 
\hspace{0.15cm}\underline{\approx -0.637}, \hspace{0.5cm}
 
\hspace{0.15cm}\underline{\approx -0.637}, \hspace{0.5cm}
 
{\rm Im}[C_y ({\it \Omega}  = {\rm{\pi }}/2 )]  \hspace{0.15cm}\underline{= 0}  .$$
 
{\rm Im}[C_y ({\it \Omega}  = {\rm{\pi }}/2 )]  \hspace{0.15cm}\underline{= 0}  .$$
  
:<b>3.</b>&nbsp;&nbsp;Aus der angegebenen Korrespondenz kann abgelesen werden, dass si(3&Omega;) auf eine zwischen &plusmn;3 gleichverteilte Zufallsgröße zurückgeht und si(2&Omega;) die Transformierte einer Gleichverteilung zwischen &plusmn;2 angibt. In der charakteristischen Funktion sind diese beiden Anteile multiplikativ verknüpft. Damit ist die resultierende WDF <i>f<sub>z</sub></i>(<i>z</i>) die Faltung dieser beiden Rechteckfunktionen:
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'''(3)'''&nbsp; Aus der angegebenen Korrespondenz kann abgelesen werden, dass&nbsp; ${\rm si}(3 {\it \Omega} )$&nbsp; auf eine zwischen&nbsp; $\pm 3$&nbsp; gleichverteilte Zufallsgröße zurückgeht und&nbsp; ${\rm si}(2 {\it \Omega} )$&nbsp; die Transformierte einer Gleichverteilung zwischen&nbsp; $\pm 2$&nbsp; angibt.  
:Die drei WDF-Parameter lauten somit:
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*In der charakteristischen Funktion sind diese beiden Anteile multiplikativ verknüpft. Damit ist die resultierende WDF&nbsp; $f_z(z)$&nbsp; die Faltung dieser beiden Rechteckfunktionen:
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*Die drei WDF-Parameter lauten somit:
 
:$$\hspace{0.15cm}\underline{a = 1},\quad \hspace{0.15cm}\underline{b = 5},
 
:$$\hspace{0.15cm}\underline{a = 1},\quad \hspace{0.15cm}\underline{b = 5},
\quad \hspace{0.15cm}\underline{c = 1/6}.$$
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\quad c = 1/6 \hspace{0.15cm}\underline{= 0.167}.$$
 
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Version vom 15. November 2019, 18:32 Uhr

Rechteck–WDF und Trapez–WDF

Gegeben seien hier die drei Zufallsgrößen  $x$,  $y$  und  $z$ , meist durch ihre jeweiligen Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen:

  • Über die Zufallsgröße  $x$  ist nichts weiter bekannt:   Diese kann sowohl eine diskrete als auch eine kontinuierliche Zufallsgröße sein und eine beliebige WDF  $f_x(x)$  besitzen.  Der Mittelwert ist allgemein gleich  $m_x$.
  • Die kontinuierliche Zufallsgröße  $y$  kann nur Werte im Bereich zwischen  $1$  bis  $3$  mit gleicher Wahrscheinlichkeit annehmen.  Der Mittelwert ist  $$m_y = 2.$$
  • Die Zufallsgröße  $z$  besitzt die folgende charakteristische Funktion:
$$C_z ({\it \Omega} ) = {\mathop{\rm si}\nolimits}( {3{\it \Omega}} ) \cdot {\mathop{\rm si}\nolimits} ( {2{\it \Omega} } ).$$
Daneben wird noch der qualitative Verlauf der WDF  $f_z(z)$  entsprechend der blauen Skizze als bekannt vorausgesetzt.  Zu bestimmen sind die WDF-Parameter  $a$,  $b$  und  $c$  dieser WDF.





Hinweise:

  • Die charakteristische Funktion einer zwischen  $\pm a$  gleichverteilten Zufallsgröße  $z$  lautet:
$$C_z ( {\it \Omega} ) = {\mathop{\rm si}\nolimits} ( {a {\it \Omega} } )\quad {\rm{mit}}\quad {\mathop{\rm si}\nolimits}( x ) = \sin ( x )/x.$$


Fragebogen

1

Welche Aussagen sind bezüglich der charakteristischen Funktion  $C_x ( {\it \Omega} )$  stets – also bei beliebiger WDF – gültig?

$C_x ( {\it \Omega} )$  ist die Fouriertransformierte von  $f_x(x)$.
Der Realteil von  $C_x ( {\it \Omega} )$  ist eine gerade Funktion in  ${\it \Omega}$.
Der Imaginärteil von  $C_x ( {\it \Omega} )$  ist eine ungerade Funktion in  ${\it \Omega}$.
Der Wert an der Stelle  ${\it \Omega} = 0$  ist stets  $C_x ( {\it \Omega} ) = 1$.
Bei mittelwertfreier Zufallsgröße  $(m_x = 0)$  ist  $C_x ( {\it \Omega} )$  stets reell.

2

Berechnen Sie die charakteristische Funktion  $C_y( {\it \Omega} )$.  Wie groß sind Real- und Imaginärteil bei  ${\it \Omega} = \pi/2$?

${\rm Re}\big[C_y(\Omega\ =\ \pi/2)\big] \ = \ $

${\rm Im}\big[C_y(\Omega\ =\ \pi/2)\big] \ = \ $

3

Bestimmen Sie die Kenngrößen  $a$,  $b$  und  $c$  der WDF  $f_z(z)$.

$a \ = \ $

$b \ = \ $

$c \ = \ $


Musterlösung

(1)  Richtig sind die Lösungsvorschläge 2, 3 und 4:

  • $C_x ( {\it \Omega} )$  ist nicht die Fouriertransformierte zu  $f_x(x)$,  sondern die Fourierrücktransformierte:
$$C_x( {\it \Omega } ) = \int_{ - \infty }^{ + \infty } {f_x }( x )\cdot {\rm{e}}^{\hspace{0.03cm}{\rm{j}}\hspace{0.03cm}{\it \Omega x}} \hspace{0.1cm}{\rm{d}}x .$$
  • Auch bei dieser ist der Realteil stets gerade und der Imaginärteil ungerade.  Für  ${\it \Omega} = 0$  gilt:
$$C_x( {\it \Omega} = 0 ) = \int_{ - \infty }^{ + \infty } {f_x }( x ) \hspace{0.1cm}{\rm{d}}x = 1.$$
  • Die letzte Alternative trifft nicht immer zu:   Eine zweipunktverteilte Zufallsgröße  $x \in \{-1, +3\}$  mit den Wahrscheinlichkeiten  $0.75$  und  $0.25$  ist zwar mittelwertfrei  $(m_x = 0)$, besitzt aber trotzdem eine komplexe charakteristische Funktion.


(2)  Entsprechend der allgemeinen Definition gilt:

$$C_y( {\it \Omega } ) = \int_{ - \infty }^{ + \infty } {f_y }( y )\cdot {\rm{e}}^{{\rm{j}}{\it \Omega y}} \hspace{0.1cm}{\rm{d}}y = 0.5\int_1^3 {{\rm{e}}^{{\rm{j}}\Omega y} \hspace{0.1cm}{\rm{d}}y.} $$
  • Nach Lösen dieses Integrals ergibt sich:
$$C_y ( {\it \Omega } ) = \frac{{{\rm{e}}^{{\rm{j}}3{\it \Omega } } - {\rm{e}}^{{\rm{j}}{\it \Omega } } }}{{2{\rm{j}}{\it \Omega } }} = \frac{{{\rm{e}}^{{\rm{j}}{\it \Omega } } - {\rm{e}}^{{\rm{ - j}}{\it \Omega }} }}{{2{\rm{j}}{\it \Omega } }} \cdot {\rm{e}}^{{\rm{j2}}{\it \Omega } } .$$
  • Mit dem Satz von Euler kann hierfür auch geschrieben werden:
$$C_y ( {\it \Omega } ) = \frac{{\sin ( {\it \Omega } )}}{{\it \Omega } } \cdot {\rm{e}}^{{\rm{j2}}{\it \Omega } } .$$
  • Für  ${\it \Omega} = \pi/2$  erhält man somit einen rein reellen Zahlenwert:
$${\rm Re}[C_y ({\it \Omega} = {\rm{\pi }}/2 )] = \frac{{\sin( {{\rm{\pi }}/2})}}{{{\rm{\pi }}/2}} \cdot {\rm{e}}^{{\rm{j\pi }}} = - \frac{2}{{\rm{\pi }}} \hspace{0.15cm}\underline{\approx -0.637}, \hspace{0.5cm} {\rm Im}[C_y ({\it \Omega} = {\rm{\pi }}/2 )] \hspace{0.15cm}\underline{= 0} .$$


(3)  Aus der angegebenen Korrespondenz kann abgelesen werden, dass  ${\rm si}(3 {\it \Omega} )$  auf eine zwischen  $\pm 3$  gleichverteilte Zufallsgröße zurückgeht und  ${\rm si}(2 {\it \Omega} )$  die Transformierte einer Gleichverteilung zwischen  $\pm 2$  angibt.

  • In der charakteristischen Funktion sind diese beiden Anteile multiplikativ verknüpft. Damit ist die resultierende WDF  $f_z(z)$  die Faltung dieser beiden Rechteckfunktionen:
Konstruktion der Trapez-WDF
  • Die drei WDF-Parameter lauten somit:
$$\hspace{0.15cm}\underline{a = 1},\quad \hspace{0.15cm}\underline{b = 5}, \quad c = 1/6 \hspace{0.15cm}\underline{= 0.167}.$$