verstehe Nachrichtentechnik nicht

Das ist aber mal ne seltsame Vorlesung. Systemtheorie,
Nachrichtentechnik und Informationstheorie zusammen in 4 SWS? PAM in
der dritten Übung? Kein Wunder dass da das Verständnis auf der Strecke
bleibt... hier an der Uni hatten wir für jedes dieser Themen 3-6 SWS.
Wie sieht das normalerweise an FHs aus?

Hi,
ich schreib zur Zeit Diplom im Fachgebiet Nachrichtentechnik. Bei uns
heißt das Lehrgebiet "Signale und Systeme". Also das ganze Zeug ist
eigentlich die Basis für weitere Sachen wie Digitalfilter-Design,
Quellencodierung,DSP, Modulation usw..... Hab kurz mal drüber geschaut.

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Übungsblatt 1
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1.1 Allgemein wird ein Rechteck mit der Funktion x(t)=rect(t)
beschrieben (später für Filter und Fensterfunktionen sehr wichtig).
rect(t) ergibt ein Rechteck vom Koordinatenursprung bis t mit der
Amplitude '1'. Soll die Amplitude anders sein, muss sie um einen
Faktor a verändert werden --> Rechteck vom Ursprung bis t mit Amplitude
'a'. Alle Funktionen die '(t-t0)' beinhalten bedeuten nichts anderes
als das die komplette Fkt. um den Wert t0 auf der Y-Achse verschoben
wird. Ist t0=1/2t dann ergibt sich ein Rechteck, was symmetrisch zur
X-Achse ist. Nach dem Prinzip funktioniert das immer.
1.2 Der Dirac-Impuls ist ein Pseudosignal, genau wie das Rechteck
(Rechtecksignale haben in wirklichkeit einen Anstieg), er ist unendlich
kurz oder anders ausgedrückt zeitlich differentiell klein. Weiterhin
muss die Fläche '1' sein ( Integral von -unendl. bis +unendl. = 1)
Somit ergibt sich, dass der Puls unendlich hoch sein muss um die
Bedingung zu erfüllen. -->Wird einfach ohne Amplitudenwert dargestell.
Weiterhin ist er wieder um t0 verschoben.
1.3 Diese Funktion stellt eine Fensterfunktion dar. Also der Sinus wird
mit dem Rechteck (Amplitude 1) multipliziert. Da alle Werte außerhalb
des Rechtecks 0 sind, erhält man nur noch das Signal, welches durch das
Rechteck abgedeckt wurde (gefenstert).

2. Wird wohl in einem DGL-System enden. Das ist mir jetzt auch zu
Aufwändig.

3. Ganz wichtiges Werkzeug, da alle Berechnungen sich vereinfachen
lassen. Einfach in ner Korrespondenztabelle der Laplace-Transformation
nachschauen, gibts in fast jedem Formelwerk.
Für 1.2 z.B.: Nachschauen nach Dirac-Impuls --> Bildbereich = '1',
dann noch den Verschiebungssatz (Rechenreglen d.Laplace-Transformation)
anwenden --> 1*e^(-t0*p) fertig!

4.Ach ja, ich glaub rect(t/T) ist eine Rampenfunktion. Wird eine Rampe
mit einem Rechteck überlagert, entsteht ein "Rechteck mit
Anstiegszeit".

5. Also wenn mich nicht alles täuscht (also um die Uhrzeit) werden
parallele Zweige immer addiert und serielle multipliziert. Somit ist
eigentlich nur stupides Rechnen und Umstellen angesagt.

6. Schönes Integralhantieren, wo ist denn hier der Lerneffekt.
Vielleicht hilft dir das weiter: Eine Faltung im Zeitbereich entspricht
einer Multiplikation im Bildbereich. Genau so entspricht einer Faltung
im Bildbereich einer Multiplikation im Zeitbereich. Also immer schön
Hin- und Rück-Transformieren :-) Da geht alles besser.

7. Wiedermal Transformieren --> Korrespondenzen verwenden

8. Also ich würde erst den cos(f2) zeichnen und um 1 an Y-Achse
verschieben. Danach den cos(f3) und das Produkt. Somit hat man einen
direkten Vergleich wegen der Dehnung. Das Rechteck dürfte hier wieder
nur Ausblendfunktion haben also Fensterung.


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Übungsblatt 3
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Also ein solcher Filter hat nicht einfach nur eine bestimmte
Dämpfungsverlauf, wie z.B. Filter 1.Ordnung mit 20dB je Decade
(logarithmisch eine Gerade). Sondern eine Übertragungsfunktion in Form
einer Spaltfunktion (si(x) = sp(x) = sin(x)/x)hierbei spielt der
roll-off-factor eine Rolle. Er besagt, wie schnell die 1.Nullstelle
erreicht wird. Diese mehr oder weniger steile Flanke wird auch als
Nyquistflanke bezeichnet. Also bei uns in
Sattelittenkommunikationstechnik war 'Alpha' immer so in der Größe
0.35 angesiedelt.
Also zur letzten Aufgabe fällt mir nix ein. Für eine PAM reicht doch
ein getackteter Taster aus. Bzw. in der Praxis natürlich eine
Sample&Hold-Schaltung. AWGN = adaptiv white gauss noise


So, ich hoffe das waren jetzt mal einige Informationen. Wenn du mehr
Erklärungen zu Transformationen, Systemen usw. brauchst,kannst ja die
Skripte von unsere FH runterladen. (Sind die einzigsten die öffentlich
sind).
Als Literatur ist einfach nur "Lochmann" der Gott der NT.

Hier der Link zu meiner Hochschule und dem Lehrgebiet:
http://www.fh-telekom-leipzig.de/~friedrich

Na da viel Erfolg!

@Oberlehrer
Wenn du nichts zum Thema zu sagen hast, dann lass es auch. Wir sind
hier nicht im Chat. Wenn man mal auf die Uhrzeit sieht, dann kann man
froh sein, dass man mit der Materie noch klar kommt.

@michi
Also die Transformation ist die Basis für fast alle Signal- und
Systembeschreibungen. Hier mal ein Auszug aus dem Skript welches ich
dir als Link hinterlegt hatte. Da kannst du den Dirac leicht
nachvollziehen.

Und noch die Rechenregeln...

OK, in der Regel kann man wie folgt vorgehen:
Laplace-Transformation:
-->Instationäre Vorgänge(Einschaltvorgängen). Systeme können durch DGL
im Zeitbereich beschrieben werden. Ist aber viel zu aufwändig, daher
wird in Bildbereich transformiert. Also Beispielsweise die
Übertragungsfunktion wird sehr erleichtert. Bsp: RC-Glied (R
transformiert = R ; 1/jwC transformiert = 1/Cp) jetzt kann einfach wie
beim Spannungsteiler die Übertragungsfkt. bestimmt werden. 'p' wird
dabei wie eine Variable gehandhabt. Jetzt kann man mit der
Übertragungsfkt. im Bildbereich durch Polynomdarstellung,
Zeitkonstantendarstellung u. PN-Darstellung viele Systemeigenschaften
bestimmen. Also Pol- & Nullstellen, Zeitkonnstanten, Stabilität usw.
Also Laplace, wenn am Eingang unstetige Signale anliegen, wie Dirac,
Einheitssprung....

Fourier-Transformation:
-->Stationäre Vorgänge (Eingeschwungen) am Eingang liegen harmonische
Schwingungen an. (Fourier beruht ja immer auf Schwingungen, von daher
muss auch eine Anliegen) Nun ist es möglich vom System den
Frequenzgang, AKL(Amplitudenkennlinie) und Ortskurve zu bestimmen. Hier
kann man wieder einiges entnehmen.

z-Transformation:
-->Entspricht der Laplace-Transformation nur halt nicht für
zeitkontinuierliche Signale sondern für zeitdiskrete Signale.

DFT:
-->DFT(Diskrete Fourier Transformation) entspricht der
Fourier-Transformation, nur halt für zeitdiskrete Signale.

Also für zeitkontinuierliche Signale die obersten Beiden und für
zeitdiskrete(abgetastete) Signale die letzten Beiden.

Alle Klarheiten beseitigt?   :-))