Aufgaben:Aufgabe 5.5Z: AKF nach Filter 1. Ordnung: Unterschied zwischen den Versionen

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Wir betrachten hier ein nichtrekursives Filter erster Ordnung ($M = 1$).
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Wir betrachten hier ein nichtrekursives Filter erster Ordnung  $(M = 1)$.
*Die Filterkoeffizienten seien $a_0 = 0.4$ und $a_1 = 0.3$.  
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*Die Filterkoeffizienten seien  $a_0 = 0.4$  und  $a_1 = 0.3$.  
*Am Filterausgang wird eine Konstante $K$ hinzuaddiert, die bis einschließlich Teilaufgabe '''(3)''' zu Null gesetzt werden soll.
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*Am Filterausgang wird eine Konstante  $K$  hinzuaddiert, die bis einschließlich Teilaufgabe  '''(3)'''  zu Null gesetzt werden soll.
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*Bezug genommen wird auch auf die Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Autokorrelationsfunktion_(AKF)|Autokorrelationsfunktion]] sowie [[Stochastische_Signaltheorie/Leistungsdichtespektrum_(LDS)|Leistungsdichtespektrum]].
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*Bezug genommen wird auch auf die Kapitel  [[Stochastische_Signaltheorie/Autokorrelationsfunktion_(AKF)|Autokorrelationsfunktion]]  sowie  [[Stochastische_Signaltheorie/Leistungsdichtespektrum_(LDS)|Leistungsdichtespektrum]].
 
   
 
   
  
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{Welche Aussagen sind bezüglich der Ausgangs&ndash;AKF zutreffend, wenn$K = 0$ gilt? Begründen Sie Ihre Ergebnisse.
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{Welche Aussagen sind bezüglich der Ausgangs&ndash;AKF zutreffend, wenn&nbsp; $K = 0$&nbsp; gilt?&nbsp; Begründen Sie Ihre Ergebnisse.
 
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- Der AKF-Wert $\varphi_y(0)$ gibt die Streuung $\sigma_y$ an.
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- Der AKF-Wert&nbsp; $\varphi_y(0)$&nbsp; gibt die Streuung&nbsp; $\sigma_y$&nbsp; an.
+ Alle AKF-Werte $\varphi_y(k \cdot T_{\rm A})$ mit $k \ge 2$ sind $0$.
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+ Alle AKF-Werte&nbsp; $\varphi_y(k \cdot T_{\rm A})$&nbsp; mit&nbsp; $k \ge 2$&nbsp; sind Null.
+ Das LDS ${\it \Phi}_y(f)$ verläuft cosinusförmig.
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+ Das Leistungsdichtespektrum (LDS)&nbsp; ${\it \Phi}_y(f)$&nbsp; verläuft cosinusförmig.
  
  
{Berechnen Sie die AKF&ndash;Werte $\varphi_y(k \cdot T_{\rm A})$ für $k = 0$ und $k = 1$.
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$\varphi_y(0) \ = \ $  { 0.25 3% }
 
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{Welche Werte muss man für $a_0$ und $a_1$ einstellen, wenn bei gleicher AKF&ndash;Form die Streuung $\sigma_y = 1$ betragen soll? Es sei $a_0 > a_1$.
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$a_0 \ =  \ $ { 0.8 3% }
 
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{Es gelte&nbsp; $a_0 = 0.4$&nbsp; und&nbsp; $a_1 = 0.3$.&nbsp; Wie groß ist die Konstante&nbsp; $K$&nbsp; zu wählen, damit sich&nbsp; $\varphi_y(0)= 0.5$&nbsp; ergibt?
 
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{Berechnen Sie mit diesem&nbsp; $K$&ndash;Wert die AKF&ndash;Werte für&nbsp; $k = 1$&nbsp; und&nbsp; $k = 2$.
 
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$\varphi_y(T_{\rm A}) \ =  \ $ { 0.37 3% }
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{Welcher Wert ergibt sich nun für die Streuung $\sigma_y$?
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$\sigma_y \ =  \ $ { 0.5 3% }
 
$\sigma_y \ =  \ $ { 0.5 3% }

Version vom 9. Dezember 2019, 13:53 Uhr

Nichtrekursives Filter mit Gleichanteil

Wir betrachten hier ein nichtrekursives Filter erster Ordnung  $(M = 1)$.

  • Die Filterkoeffizienten seien  $a_0 = 0.4$  und  $a_1 = 0.3$.
  • Am Filterausgang wird eine Konstante  $K$  hinzuaddiert, die bis einschließlich Teilaufgabe  (3)  zu Null gesetzt werden soll.


Die einzelnen Elemente der Eingangsfolge  $\left\langle \hspace{0.05cm}{x_\nu } \hspace{0.05cm}\right\rangle$

  • sind gaußisch sowie mittelwertfrei,  und
  • besitzen jeweils die Streuung  $\sigma_x = 1$.





Hinweise:


Fragebogen

1

Welche Aussagen sind bezüglich der Ausgangs–AKF zutreffend, wenn  $K = 0$  gilt?  Begründen Sie Ihre Ergebnisse.

Der AKF-Wert  $\varphi_y(0)$  gibt die Streuung  $\sigma_y$  an.
Alle AKF-Werte  $\varphi_y(k \cdot T_{\rm A})$  mit  $k \ge 2$  sind Null.
Das Leistungsdichtespektrum (LDS)  ${\it \Phi}_y(f)$  verläuft cosinusförmig.

2

Berechnen Sie die  AKF–Werte  $\varphi_y(k \cdot T_{\rm A})$  für  $k = 0$  und  $k = 1$.

$\varphi_y(0) \ = \ $

$\varphi_y(T_{\rm A}) \ = $

3

Welche Werte muss man für  $a_0$  und  $a_1$  einstellen, wenn bei gleicher AKF–Form die Streuung  $\sigma_y = 1$  betragen soll?  Es sei  $a_0 > a_1$.

$a_0 \ = \ $

$a_1 \ = \ $

4

Es gelte  $a_0 = 0.4$  und  $a_1 = 0.3$.  Wie groß ist die Konstante  $K$  zu wählen, damit sich  $\varphi_y(0)= 0.5$  ergibt?

$K \ = \ $

5

Berechnen Sie mit diesem  $K$–Wert die AKF–Werte für  $k = 1$  und  $k = 2$.

$\varphi_y(T_{\rm A}) \ = \ $

$\varphi_y(2 \cdot T_{\rm A}) \ = \ $

6

Welcher Wert ergibt sich nun für die Streuung  $\sigma_y$?

$\sigma_y \ = \ $


Musterlösung

(1)  Richtig sind die Lösungsvorschläge 2 und 3:

  • Der AKF–Wert $\varphi_y(0)$ gibt die Varianz (Leistung) $\sigma_y^2$ an und nicht die Streuung (den Effektivwert) $\sigma_y$.
  • Da ein nichtrekursives Filter erster Ordnung vorliegt, sind alle AKF–Werte $\varphi_y(k \cdot T_{\rm A})$ für $k \ge 2$.
  • Der AKF–Wert $\varphi_y(- T_{\rm A})$ ist gleich $\varphi_y(+ T_{\rm A})$.
  • Diese beiden AKF-Werte führen zu einer Cosinusfunktion im LDS, zu der sich noch der Gleichanteil $\varphi_y(0)$ hinzuaddiert.


(2)  Die allgemeine Gleichung lautet mit $M = 1$ für $k \in \{0, 1\}$:

$$\varphi _y ( {k \cdot T_{\rm A} } ) = \sigma _x ^2 \cdot \sum\limits_{\mu = 0}^{M - k} {a_\mu \cdot a_{\mu + k} } .$$

Daraus erhält man mit $\sigma_x = 1$:

$$\varphi _y( 0 ) = a_0 ^2 + a_1 ^2 = 0.4^2 + 0.3^2 \hspace{0.15cm}\underline { = 0.25},$$
$$\varphi _y ( { T_{\rm A} } ) = a_0 \cdot a_1 = 0.4 \cdot 0.3 \hspace{0.15cm}\underline {= 0.12}.$$


(3)  Mit den bisherigen Einstellungen ist die Varianz $\sigma_y^2 = 0.25$ und damit die Streuung $\sigma_y = 0.5$.

  • Durch eine Verdoppelung der Koeffizienten erhält man wie gewünscht $\sigma_y = 1$:
$$\hspace{0.15cm}\underline {a_0 = 0.8},\quad \hspace{0.15cm}\underline {a_1 = 0.6}.$$


(4)  Die Konstante $K$ hebt die gesamte AKF um $K^2$ an. Mit dem Ergebnis aus (2) folgt:

$$K^2 = 0.5 - 0.25 = 0.25\quad \Rightarrow \quad \hspace{0.15cm}\underline {K = 0.5}.$$


(5)  Alle AKF–Werte sind nun um den konstanten Wert $K^2 = 0.25$ größer. Somit ist

$$\varphi _y ( { T_{\rm A} } ) = 0.12 + 0.25 \hspace{0.15cm}\underline {= 0.37},$$
$$\varphi _y ( { 2T_{\rm A} } ) = 0 + 0.25 \hspace{0.15cm}\underline {= 0.25}.$$


(6)  Durch die Konstante $K$ wird die Streuung nicht verändert, das heißt, es gilt weiterhin $\sigma_y = 0.5$. Formal kann diese Größe wie folgt berechnet werden:

$$\sigma _y ^2 = \varphi _y ( 0 ) - \mathop {\lim }\limits_{k \to \infty } \varphi _y ( {k \cdot T_{\rm A} } ) = 0.5 - 0.25 = 0.25.$$
Auch hiermit erhält man wiederum $\sigma_y \hspace{0.15cm}\underline {= 0.5}$.