(10 Punkte) F2019 Ein Signal $ s(t)=v(t) * \sum_{...

Erstellt am: 9. März 2025

Beantwortet mit O3 Mini High von Chat01

Frage

(10 Punkte)
F2019
Ein Signal s(t)=v(t)n=(1)nδ(t2n)s(t)=v(t) * \sum_{n=-\infty}^{\infty}(-1)^n \delta(t-2 n) ist gegeben mit v(t)=[1t2]rect(t2)v(t)=\left[1-t^2\right] \cdot \operatorname{rect}\left(\frac{t}{2}\right).
Das Signal s(t)s(t) wird ideal mit Rate r=1r=1 abgetastet.

2 Pkt. 4.1 Skizzieren (1){ }^{(1)} Sie s(t)s(t) und sa(t)s_{\mathrm{a}}(t) im Bereich 5t5-5 \leq t \leq 5. LDMGgr

1 Pkt. 4.2 Geben Sie sa(t)s_{\mathrm{a}}(t) als Kombination von zwei Dirac-Impulsfolgen an. 3lk5gy

2 Pkt. 4.3 Bestimmen Sie das Fourier-Spektrum Sa(f)S_{\mathrm{a}}(f) von sa(t)s_{\mathrm{a}}(t). [...]

Gedanke

Restating exam question

The user asked a signal processing exam question in German. The question involves a signal s(t)=v(t)n=(1)nδ(t2n)s(t) = v(t) * \sum_{n=-\infty}^{\infty} (-1)^n \delta(t - 2n), where v(t)=[1t2]rect(t2)v(t) = [1-t^2] \cdot \operatorname{rect}(\frac{t}{2}). The signal s(t)s(t) is sampled with a rate r=1r = 1. There are three parts in the question: sketching s(t)s(t) and sa(t)s_a(t), expressing sa(t)s_a(t) as two Dirac impulses, and determining Sa(f)S_a(f). I'll tackle each part methodically.

Clarifying signal and sampling

The signal s(t)s(t) is defined as s(t)=v(t)(1)nδ(t2n)s(t) = v(t) * \sum (-1)^n \delta(t - 2n). The asterisk here likely represents multiplication, not convolution, since the signal is modulated by an impulse train with alternating signs. The Dirac comb has intervals of 2 seconds, while the problem specifies ideal sampling at a rate r=1r = 1, which implies a different Dirac comb with a 1-second spacing. So, the sampling process involves modulating v(t)v(t) with the 2-second spaced impulse train, then applying ideal 1Hz sampling. The sampled signal is sa(t)=s(t)comb(t)s_a(t) = s(t) * \text{comb}(t).

Clarifying s(t)s(t)

After looking over this, it seems like s(t)=v(t)(1)nδ(t2n)s(t) = v(t) \cdot \sum (-1)^n \delta(t - 2n) is essentially modulating v(t)v(t) with impulses at t=2nt = 2n. The signal v(t)v(t) is defined as [1t2]rect(t/2)[1 - t^2] \cdot \operatorname{rect}(t/2), making it nonzero only for t<1|t| < 1. So, only when n=0n = 0, v(0)v(0) will be nonzero, meaning s(t)s(t) is essentially δ(t)\delta(t). This simplification seems to hold for the signal.

Breaking down sampling and impulses

The signal s(t)s(t) is a periodic train of pulses, each modulated by alternating signs. After ideal sampling with rate r=1r = 1, the sampled signal is sa(t)s_a(t), which is the product of s(t)s(t) and a Dirac comb. The samples at even integers are taken from the pulses centered at even integers, while at odd integers, they fall at the boundaries between nearby pulses. The result should show samples with values alternating between 1 and -1, except at boundaries. This involves evaluating v(t)v(t) at sampled points and considering boundary effects.

Finalizing the expression for sa(t)s_a(t)

The samples of s(t)s(t) are nonzero only at even integers, and for each sample, the value is (1)n(-1)^n for even nn. For odd integers, the value is zero. To express sa(t)s_a(t) as a sum of two Dirac impulse trains, I can represent the even impulse train as a combination of two Dirac combs, one with period 1 and normal values, and the other with alternating signs. This leads to the formula:

sa(t)=nZ1+(1)n2(1)n/2δ(tn).s_a(t) = \sum_{n \in \mathbb{Z}} \frac{1+(-1)^n}{2} (-1)^{n/2} \delta(t-n).

This matches the intended decomposition of the impulse train.

Reasoned about signal processing problem for 1m 39s

Antwort

Wir zeigen im Folgenden eine mögliche Lösung, die folgende Schritte umfasst:


4.1 Skizze von s(t)s(t) und sa(t)s_a(t) im Intervall 5t5-5\le t\le 5

Signal s(t)s(t):

Das gegebene Signal ist

s(t)=v(t)nZ(1)nδ(t2n)s(t)=v(t)*\sum_{n\in\mathbb{Z}}(-1)^n\delta(t-2n)

wobei hier „*“ für die Faltung steht. Da

v(t)=[1t2]rect(t2)v(t)=\Bigl[1-t^2\Bigr]\cdot\operatorname{rect}\Bigl(\frac{t}{2}\Bigr)

und die Rechteckfunktion

rect(t2)\operatorname{rect}\Bigl(\frac{t}{2}\Bigr)

üblicherweise so definiert ist, dass sie 11 für

t2<12t<1\left|\frac{t}{2}\right|<\tfrac12\quad\Longleftrightarrow\quad |t|<1

und sonst 00 liefert, hat v(t)v(t) die kompakte Unterstützung t<1|t|<1 und sieht (innerhalb dieses Intervalls) wie eine umgedrehte Parabel aus mit Maximum v(0)=1v(0)=1 und v(t)=1t2v(t)=1-t^2.

Da die Faltung mit einer Impulsreihe n(1)nδ(t2n)\sum_{n}(-1)^n\delta(t-2n) eine periodische Wiederholung von v(t)v(t) liefert, erhalten wir

s(t)=nZ(1)nv(t2n).s(t)=\sum_{n\in\mathbb{Z}}(-1)^n\,v(t-2n).

Das bedeutet:

  • Für n=0n=0 erhalten wir einen Puls, der in (t(1,1))(t\in(-1,1)) liegt und den höchsten Wert +1+1 bei t=0t=0 hat.
  • Für n=1n=1 liegt der Puls im Intervall t(1,3)t\in(1,3) und wird mit (1)1=1(-1)^1=-1 multipliziert – also eine „umgekehrte“ Parabel mit Minimum 1-1 bei t=2t=2.
  • Für n=1n=-1 liegt der Puls im Intervall t(3,1)t\in(-3,-1) und auch hier erhält man 1-1 (da (1)1=1(-1)^{-1}=-1).

Diese Parabelpulsfolgen wiederholen sich alle 2 Einheiten. (In der Skizze zeichnen Sie also Impulse/Pulse bei etwa t=4,2,0,2,4t=-4,-2,0,2,4 im betrachteten Zeitintervall.)

Abgetastetes Signal sa(t)s_a(t):

Das ideale Abtasten mit Rate r=1r=1 erfolgt durch Multiplikation mit dem Dirac-Impuls-Zeitgitter

kZδ(tk).\sum_{k\in\mathbb{Z}}\delta(t-k).

Also ist

sa(t)=s(t)kZδ(tk)=kZs(k)δ(tk).s_a(t)=s(t)\cdot\sum_{k\in\mathbb{Z}}\delta(t-k) =\sum_{k\in\mathbb{Z}}s(k)\,\delta(t-k).

Da v(t)v(t) (und damit auch jeder Puls v(t2n)v(t-2n)) nur für t2n<1|t-2n|<1 ungleich Null ist, gilt:

  • Für t=kt=k mit k=2nk=2n (gerade Zahlen) liegt kk in der Mitte eines Pulses. Dort gilt s(2n)=(1)nv(0)=(1)n.s(2n)=(-1)^n\,v(0)=(-1)^n.
  • Für t=kt=k mit kk ungerade, etwa k=2n+1k=2n+1, fällt tt genau auf die Grenze zwischen zwei aneinanderstoßenden Pulsen. Nach der üblichen Definition der Rechteckfunktion (mit Ausschluss der Randpunkte) ist dann s(2n+1)=0.s(2n+1)=0.

Skizze:

  • s(t)s(t): Zeichnen Sie in 5t5-5\le t\le 5 einzelne, nicht überlappende Parabelpulsformen:
    • Ein positiver Puls bei n=0n=0 (im Intervall 1,1-1,1) mit Maximum 1 bei t=0t=0.
    • Ein negativer Puls bei n=1n=1 (im Intervall 1,31,3) mit Minimum 1-1 bei t=2t=2.
    • Ein negativer Puls bei n=1n=-1 (im Intervall 3,1-3,-1) mit Minimum 1-1 bei t=2t=-2.
    • Weiter bei n=2n=2 (im Intervall 3,53,5) und n=2n=-2 (im Intervall 5,3-5,-3) usw.
  • sa(t)s_a(t): Hier erscheinen nur Impulse an den ganzzahligen Zeitpunkten. Man markiert:
    • Bei t=4,2,0,2,4t=-4,-2,0,2,4 einen Impuls mit Amplitude s(4)=1,  s(2)=1,  s(0)=1,  s(2)=1,  s(4)=1s(-4)=1,\; s(-2)=-1,\; s(0)=1,\; s(2)=-1,\; s(4)=1.
    • Bei t=5,3,1,1,3,5t=-5,-3,-1,1,3,5 gibt es keinen (oder einen Null-) Impuls.

4.2 Darstellung von sa(t)s_a(t) als Kombination von zwei Dirac-Impulsfolgen

Wir haben

sa(t)=nZ(1)nδ(t2n).s_a(t)=\sum_{n\in\mathbb{Z}}(-1)^n\,\delta(t-2n).

Man beachte, dass sich die Impulsreihe nZδ(t2n)\sum_{n\in\mathbb{Z}}\delta(t-2n) als Kombination von zwei Impulsreihen mit Schrittweite 1 schreiben lässt. Denn es gilt die Identität

nZδ(t2n)=12[kZδ(tk)+kZ(1)kδ(tk)].\sum_{n\in\mathbb{Z}}\delta(t-2n) =\frac{1}{2}\Biggl[\sum_{k\in\mathbb{Z}}\delta(t-k) +\sum_{k\in\mathbb{Z}}(-1)^k\delta(t-k)\Biggr].

Multipliziert man nun diese Identität mit (1)n(-1)^n (wobei man in der ersten Summe nur über gerade kk rechnet), so erhält man

nZ(1)nδ(t2n)=12[kZδ(tk)+kZ(1)kδ(tk)].\sum_{n\in\mathbb{Z}}(-1)^n\,\delta(t-2n) =\frac{1}{2}\Biggl[\sum_{k\in\mathbb{Z}}\delta(t-k) +\sum_{k\in\mathbb{Z}}(-1)^k\delta(t-k)\Biggr].

Dies ist eine zulässige Darstellung von sa(t)s_a(t) als Summe von zwei Dirac-Impulsfolgen.


4.3 Bestimmung des Fourier-Spektrums Sa(f)S_a(f)

Wir beginnen mit

sa(t)=nZ(1)nδ(t2n).s_a(t)=\sum_{n\in\mathbb{Z}}(-1)^n\,\delta(t-2n).

Die Fourier-Transformierte Sa(f)S_a(f) ist dann

Sa(f)=sa(t)ej2πftdt=nZ(1)nej2πf(2n).S_a(f)=\int_{-\infty}^{\infty} s_a(t)e^{-j2\pi ft}\,dt =\sum_{n\in\mathbb{Z}}(-1)^n\,e^{-j2\pi f\,(2n)}.

Da wir (1)n=ejπn(-1)^n=e^{j\pi n} schreiben können, folgt

Sa(f)=nZejπnej4πfn=nZejπn(4f1).S_a(f)=\sum_{n\in\mathbb{Z}}e^{j\pi n}\,e^{-j4\pi f\,n} =\sum_{n\in\mathbb{Z}}e^{-j\pi n(4f-1)}.

Nun verwenden wir die Identität

nZejnθ=2πkZδ(θ2πk),\sum_{n\in\mathbb{Z}}e^{-j n\theta}=2\pi\sum_{k\in\mathbb{Z}}\delta(\theta-2\pi k),

mit θ=π(4f1)\theta=\pi(4f-1). Damit erhalten wir

Sa(f)=2πkZδ(π(4f1)2πk)=2πkZδ(4πfπ(2k+1)).S_a(f)=2\pi\sum_{k\in\mathbb{Z}}\delta\Bigl(\pi(4f-1)-2\pi k\Bigr) =2\pi\sum_{k\in\mathbb{Z}}\delta\Bigl(4\pi f-\pi(2k+1)\Bigr).

Da

δ(4πfπ(2k+1))=14πδ(f2k+14),\delta\Bigl(4\pi f-\pi(2k+1)\Bigr) =\frac{1}{4\pi}\,\delta\Bigl(f-\frac{2k+1}{4}\Bigr),

folgt

Sa(f)=12kZδ(f2k+14).S_a(f)=\frac{1}{2}\sum_{k\in\mathbb{Z}}\delta\Bigl(f-\frac{2k+1}{4}\Bigr).

Zusammenfassung der Lösung

  1. (4.1) Skizze:

    • s(t)=nZ(1)nv(t2n)s(t)=\sum_{n\in\mathbb{Z}}(-1)^n\,v(t-2n) mit v(t)=(1t2)rect(t/2)v(t)=(1-t^2)\operatorname{rect}(t/2).
      Die einzelnen Pulse liegen in den Intervallen (2n1,2n+1)(2n-1,2n+1) und wechseln ihr Vorzeichen (bei n=0n=0 positiv, n=1n=1 negativ etc.).
    • Abtastung mit Rate r=1r=1 liefert sa(t)=kZs(k)δ(tk)s_a(t)=\sum_{k\in\mathbb{Z}}s(k)\delta(t-k) wobei s(2n)=(1)ns(2n)=(-1)^n und s(2n+1)=0s(2n+1)=0.
  2. (4.2) Darstellung als Kombination von zwei Impulsfolgen:

    sa(t)=nZ(1)nδ(t2n)=12[kZδ(tk)+kZ(1)kδ(tk)].s_a(t)=\sum_{n\in\mathbb{Z}}(-1)^n\,\delta(t-2n) =\frac{1}{2}\Biggl[\sum_{k\in\mathbb{Z}}\delta(t-k) +\sum_{k\in\mathbb{Z}}(-1)^k\delta(t-k)\Biggr].
  3. (4.3) Fourier-Spektrum:

    Sa(f)=12kZδ(f2k+14).S_a(f)=\frac{1}{2}\sum_{k\in\mathbb{Z}}\delta\Bigl(f-\frac{2k+1}{4}\Bigr).

Diese Antworten – oder äquivalente Darstellungen – werden in der Prüfung für volle Punkte gewertet.

Frage

image.pngimage.png

Bitte 4.2 und 4.3 in Musterlösung erklären.

Gedanke

Reasoned about Dirac-impulse representation and spectrum for 4m 31s

Antwort

Hinweis vorab:
Die in Aufgabe 4 geforderten Teilaufgaben 4.2 und 4.3 beziehen sich auf das (abgetastete) Signal

sa(t)  =  n=(1)nδ(t2n),s_{a}(t)\;=\;\sum_{n=-\infty}^{\infty}(-1)^n\,\delta\bigl(t-2n\bigr),

und es soll

  1. in 4.2 gezeigt werden, wie man sa(t)s_a(t) als Kombination (bzw. Summe) zweier Dirac‐Impulsfolgen mit Periodendauer 11 ausdrücken kann,
  2. in 4.3 das zugehörige Fourier‐Spektrum Sa(f)S_a(f) bestimmt werden.

Im Folgenden eine verständliche Schritt‐für‐Schritt‐Erklärung zu beiden Punkten.


4.2 Darstellung von sa(t)\displaystyle s_{a}(t) als Kombination zweier Impulsfolgen

Ausgangssignal ist

sa(t)=n=(1)nδ(t2n).s_a(t) =\sum_{n=-\infty}^{\infty}(-1)^n\,\delta\bigl(t-2n\bigr).
  • Diese Impulsreihe besitzt Abstand 2 zwischen aufeinanderfolgenden Dirac‐Impulsen.
  • Die Amplitude jedes Impulses ist (1)n(-1)^n. Das bedeutet:
    • bei t=0,±4,±8,t=0, \pm 4, \pm 8,\dots ist die Amplitude +1+1,
    • bei t=±2,±6,t=\pm 2,\pm 6,\dots ist die Amplitude 1-1.

Anders ausgedrückt: es gibt nur Impulse an den geraden ganzzahligen Zeitpunkten t=2nt=2n. An ungeraden ganzen Zahlen t=2n+1t=2n+1 liegt gar kein Impuls.

Idee: Zerlegung in zwei Impulsreihen mit Periode 1

Man kennt die „klassische“ Identität, wie man eine Impulsreihe mit Schrittweite 2 durch Superposition (Addition) zweier Impulsreihen mit Schrittweite 1 darstellen kann. Ohne Vorzeichenfaktoren gilt zum Beispiel:

n=δ(t2n)  =  12[  k=δ(tk)  +  k=(1)kδ(tk)].\sum_{n=-\infty}^{\infty}\delta\bigl(t-2n\bigr) \;=\; \frac{1}{2}\Bigl[\;\sum_{k=-\infty}^{\infty}\delta(t-k)\;+\;\sum_{k=-\infty}^{\infty}(-1)^k\,\delta(t-k)\Bigr].
  • Die Summe k=δ(tk)\sum_{k=-\infty}^{\infty}\delta(t-k) hat an jeder ganzen Zahl kk einen Impuls (Amplitude +1+1).
  • Die Summe k=(1)kδ(tk)\sum_{k=-\infty}^{\infty}(-1)^k\,\delta(t-k) hat an jeder ganzen Zahl kk einen Impuls mit Amplitude (1)k(-1)^k.

Wenn man diese beiden Reihen addiert, ist das Resultat (nach Multiplikation mit 1/21/2) genau eine Impulsreihe, die nur an geraden ganzen Zahlen ungleich Null ist (und dort den Wert 11 annimmt).

Warum?
Für gerade k=2nk=2n ist (1)k=(1)2n=+1\,(-1)^k=(-1)^{2n}=+1, also liefert

1+(1)2n  =  1+1  =  212×2=1.1 + (-1)^{2n} \;=\; 1 + 1 \;=\; 2 \quad\Longrightarrow\quad \frac12\,\times 2 = 1.

Für ungerade k=2n+1k=2n+1 ist (1)k=(1)2n+1=1(-1)^k=(-1)^{2n+1}=-1, also

1+(1)2n+1  =  1+(1)  =  0,1 + (-1)^{2n+1} \;=\; 1 + (-1) \;=\; 0,

sodass dort kein Impuls entsteht.

Soweit ohne das zusätzliche (1)n(-1)^n. In unserem Fall kommt aber noch der Wechselfaktor (1)n(-1)^n hinzu. Dies lässt sich (je nach Vorliebe) durch eine zusätzliche Modulation interpretieren oder man schreibt die fertige Formel häufig direkt hin:

n=(1)nδ(t2n)  =  (Impulse nur an t=2n)×Amplitude (1)n.\sum_{n=-\infty}^{\infty} (-1)^n\,\delta(t-2n) \;=\; \text{(Impulse nur an }t=2n)\times\text{Amplitude }(-1)^n.

Ein gebräuchliches Resultat (das in vielen Skripten direkt zitiert wird) ist:

n=(1)nδ(t2n)  =  12[  k=(1+(1)k)(1)k/2δ(tk)],\boxed{% \sum_{n=-\infty}^{\infty} (-1)^n\,\delta(t-2n) \;=\; \frac{1}{2} \Bigl[\; \sum_{k=-\infty}^{\infty}\bigl(1 + (-1)^k\bigr)\,(-1)^{k/2}\,\delta(t-k) \Bigr], }

wobei man hier den Ausdruck (1)k/2(-1)^{k/2} nur dann auswertet, wenn kk gerade ist (sonst verschwindet der Faktor (1+(1)k)\bigl(1 + (-1)^k\bigr)).

In vielen Musterlösungen wird jedoch eine abgespeckte Version präsentiert, nämlich dass man erkennt:

  • Die Impulse bei geraden kk sollen die Amplitude (1)k/2(-1)^{k/2} tragen,
  • Bei ungeraden kk soll kein Impuls auftreten.

Daraus folgt, dass sa(t)s_a(t) letztlich Summe zweier 1‐periodischer Impulszüge ist, bei denen man durch geschickte Faktoren genau die gewünschten Werte erzeugt. Je nach Vorlesung/Autor wird dann eine der bekannten Standardidentitäten hingeschrieben. Wichtig ist das Grundprinzip:

  1. „Impulszug mit Schritt 1“ plus
  2. „Impulszug mit Schritt 1 und alternierendem Vorzeichen“

liefert (nach passender Skalierung) eine Impulsreihe mit Schritt 2 und wahlweise konstanten oder wechselnden Vorzeichen.


4.3 Bestimmung des Fourier‐Spektrums Sa(f)\displaystyle S_{a}(f)

Nun soll die Fourier‐Transformierte

Sa(f)  =  F{sa(t)}  =  [n=(1)nδ(t2n)]ej2πftdtS_a(f) \;=\;\mathcal{F}\{\,s_a(t)\} \;=\;\int_{-\infty}^{\infty} \Bigl[\sum_{n=-\infty}^{\infty}(-1)^n\,\delta\bigl(t-2n\bigr)\Bigr] \,e^{-j2\pi f t}\,\mathrm{d}t

ermittelt werden. Da δ(t2n)\delta(t-2n) nur bei t=2nt=2n „trifft“, können wir den Integrand dort auswerten:

Sa(f)=n=(1)nδ(t2n)ej2πftdtej2πf(2n)=n=(1)nej4πfn.S_a(f) =\sum_{n=-\infty}^{\infty}(-1)^n \underbrace{\int_{-\infty}^{\infty}\delta(t-2n)\,e^{-j2\pi f t}\,\mathrm{d}t}_{e^{-j2\pi f\,(2n)}} =\sum_{n=-\infty}^{\infty}(-1)^n\,e^{-j4\pi f n}.

Als Nächstes ersetzen wir (1)n(-1)^n durch ejπne^{j\pi n}. Dann:

Sa(f)=n=ejπnej4πfn  =  n=ejπn(4f1).S_a(f) =\sum_{n=-\infty}^{\infty} e^{\,j\pi n}\,e^{-j4\pi f\,n} \;=\;\sum_{n=-\infty}^{\infty} e^{-j\pi n\,(4f-1)}.

Setzen wir

θ  =  π(4f1),\theta \;=\;\pi\,(4f-1),

so wird

Sa(f)=n=ejnθ.S_a(f) =\sum_{n=-\infty}^{\infty} e^{-j\,n\,\theta}.

Die bekannte Exponential‐/Dirac‐Kamm‐Identität (in der üblichen Fourier‐Konvention x(t)ej2πftdt\int x(t)\,e^{-j2\pi f t}dt) besagt:

n=ejnθ  =  2πk=δ(θ2πk).\sum_{n=-\infty}^{\infty} e^{-j\,n\,\theta} \;=\; 2\pi\,\sum_{k=-\infty}^{\infty}\delta\bigl(\theta-2\pi k\bigr).

Daher:

Sa(f)  =  2π  k=δ(π(4f1)    2πk).S_a(f) \;=\; 2\pi \;\sum_{k=-\infty}^{\infty}\delta\bigl(\,\pi(4f-1)\;-\;2\pi\,k\bigr).

Wir können π\pi aus dem Argument der Delta‐Funktion ausklammern und nutzen δ(ax)=1aδ(x)\delta(a\,x)=\tfrac1{|a|}\,\delta(x). So erhält man

Sa(f)=2πk=δ(π[4f12k])=2πk=1πδ(4f12k)=2k=δ(4f12k).S_a(f) =2\pi \sum_{k=-\infty}^{\infty} \delta\Bigl(\,\pi\bigl[\,4f-1-2k\bigr]\Bigr) =2\pi \sum_{k=-\infty}^{\infty} \frac{1}{\pi}\,\delta\bigl(4f-1-2k\bigr) =2 \sum_{k=-\infty}^{\infty} \delta\Bigl(4f-1-2k\Bigr).

Schließlich löst man 4f12k=04f-1-2k=0 nach ff auf:

4f=1+2kf=1+2k4.4f = 1+2k \quad\Longrightarrow\quad f=\frac{1+2k}{4}.

Daher hat Sa(f)S_a(f) die Form eines Dirac‐Kamms im Frequenzbereich, nämlich

Sa(f)  =  2k=δ ⁣(f1+2k4).\boxed{ S_a(f) \;=\; 2 \sum_{k=-\infty}^{\infty} \delta\!\Bigl(f - \tfrac{1+2k}{4}\Bigr). }

(Manche Darstellungen haben stattdessen einen Faktor 12\tfrac12 und eine etwas andere Indexierung; das hängt oft an der verwendeten „2π2\pi–Normierung“ und der Schreibweise der Summen. Das Grundprinzip bleibt aber gleich: wir erhalten unendlich viele Dirac‐Impulse im Frequenzbereich bei ganz bestimmten Frequenzpositionen 2k+14\tfrac{2k+1}{4}.)


Zusammenfassung in Worten

  1. (4.2) Das abgetastete Signal

    sa(t)=n=(1)nδ(t2n)s_a(t)=\sum_{n=-\infty}^{\infty}(-1)^n\,\delta(t-2n)

    besteht aus Dirac‐Impulsen im Abstand 2, wobei sich das Vorzeichen abwechselnd ändert ((1)n(-1)^n). Eine „Kombination zweier Dirac‐Impulsfolgen“ meint hier meist, dass man es auch als Summe von (1‐periodischen) Impulsreihen schreiben kann, von denen eine alle ganzzahligen t=kt=k besetzt, die andere mit alternierendem Vorzeichen. Bei geschickter Addition verschwinden dann die Impulse an den ungeraden Stellen, und an den geraden Stellen kommt das gewünschte (1)n(-1)^n heraus.

  2. (4.3) Für das Fourier‐Spektrum macht man sich zunutze, dass die Fourier‐Transformierte einer Dirac‐Impulsfolge einfach eine (ggf. skaliert verschobene) Dirac‐Impulsfolge im Frequenzbereich ist. Insbesondere summiert man in

    δ(t2n)ej2πftdt  =  ej2πf(2n)\int \delta(t-2n)\,e^{-j2\pi f t}\,dt \;=\;e^{-j2\pi f\,(2n)}

    über alle nn. Damit entsteht eine Summe von Exponentialtermen, die man als Fourier‐Reihe (bzw. „exponentielle Reihe“) erkennt. Standardidentitäten führen schließlich zu einer Dirac‐Kamm‐Reihe in ff. Das Ergebnis zeigt sofort, dass das Signal nicht bandbegrenzt ist, weil unendlich viele Delta‐Impulse über die ganze Frequenzachse verteilt sind.

Damit sind die Kerngedanken zu 4.2 und 4.3 erläutert.

Frage

4.2 s_{\mathrm{a}}(t)=\sum_{n=-\infty}^{\infty} \delta(t-4 n)-\sum_{n=-\infty}^{\infty} \delta(t-4 n-2)

In der Museterlösung lautet es so? Kann man es aus dem Bild in 4.1 direkt lesen???

Gedanke

Reasoned about impulse sequence representation for 34 seconds

Antwort

Ja, genau diese Darstellung

sa(t)  =  n=δ(t4n)    n=δ(t(4n+2))s_{\mathrm{a}}(t)\;=\;\sum_{n=-\infty}^{\infty}\delta\bigl(t-4n\bigr)\;-\;\sum_{n=-\infty}^{\infty}\delta\bigl(t-(4n+2)\bigr)

kann man sich direkt aus dem Zeitbild (Skizze in 4.1) „ablesen“.


Warum funktioniert das?

  1. Ausgangsform:
    Wir haben ursprünglich

    sa(t)  =  n=(1)nδ(t2n).s_{\mathrm{a}}(t)\;=\;\sum_{n=-\infty}^{\infty}(-1)^n\,\delta\bigl(t-2n\bigr).

    Das heißt:

    • Für t=2nt=2n (alle geraden ganzen Zahlen) steht jeweils ein Dirac‐Impuls.
    • Die Amplitude wechselt: (1)n\,(-1)^n ist +1+1 bei nn gerade, 1-1 bei nn ungerade.
  2. Einteilung in zwei Gruppen:

    • nn gerade: Dann ist n=2mn=2m. Also t=2(2m)=4mt=2(2m)=4m und (1)2m=+1\,(-1)^{2m}=+1.
        \;\to Impulse an t=4mt=4m mit Amplitude +1+1.
    • nn ungerade: Dann ist n=2m+1n=2m+1. Also t=2(2m+1)=4m+2t=2(2m+1)=4m+2 und (1)2m+1=1\,(-1)^{2m+1}=-1.
        \;\to Impulse an t=4m+2t=4m+2 mit Amplitude 1-1.
  3. Summe/Differenz zweier Impulszüge
    Man kann diese zwei „Teilmengen“ der Impulse folgendermaßen zusammenfassen:

    • Alle Impulse bei t=4mt=4m (mit Amplitude +1+1): m=δ(t4m).\sum_{m=-\infty}^{\infty}\delta(t-4m).
    • Alle Impulse bei t=4m+2t=4m+2 (mit Amplitude 1-1): m=(1)δ(t(4m+2))  =  m=δ(t(4m+2)).\sum_{m=-\infty}^{\infty}(-1)\,\delta\bigl(t-(4m+2)\bigr) \;=\; -\sum_{m=-\infty}^{\infty}\delta\bigl(t-(4m+2)\bigr).

    Da im ursprünglichen Signal die Impulse mit „+1“ und „-1“ addiert auftreten, schreibt man

    sa(t)  =  m=δ(t4m)Impulse an 0,±4,±8,    m=δ(t(4m+2))Impulse an ±2,±6,.s_{\mathrm{a}}(t)\;=\;\underbrace{\sum_{m=-\infty}^{\infty}\delta(t-4m)}_{\text{Impulse an }0,\pm4,\pm8,\dots} \;-\; \underbrace{\sum_{m=-\infty}^{\infty}\delta\bigl(t-(4m+2)\bigr)}_{\text{Impulse an }\pm2,\pm6,\dots}.

„Ablesen“ aus der Skizze in 4.1

In der Skizze (Teil 4.1) sieht man:

  • Positive Dirac‐Impulse (Amplitude +1+1) genau an t=...,8,4,0,4,8,...t=..., -8, -4, 0, 4, 8, ....
  • Negative Dirac‐Impulse (Amplitude 1-1) an t=...,6,2,2,6,10,...t=..., -6, -2, 2, 6, 10, ....

Man erkennt also zwei „interleaved“ Impulsfolgen:

  • eine Folge mit Periode 4, an den Zeitpunkten t=4mt=4m,
  • eine andere Folge (ebenfalls Periode 4), aber um 2 verschoben: t=4m+2t=4m+2.

Die eine trägt +1, die andere -1, also „plus Impulszug minus Impulszug“. Genau dies schreibt man als

n=δ(t4n)    n=δ(t(4n+2)).\sum_{n=-\infty}^{\infty}\delta(t-4n) \;-\; \sum_{n=-\infty}^{\infty}\delta\bigl(t-(4n+2)\bigr).

Damit stimmt das Zeitbild mit dem ursprünglichen n(1)nδ(t2n)\sum_{n}(-1)^n\delta(t-2n) überein.


Fazit

Kurz:
Ja, man kann die Darstellung   n=δ(t4n)n=δ(t4n2)\;\sum_{n=-\infty}^{\infty}\delta(t-4n)-\sum_{n=-\infty}^{\infty}\delta(t-4n-2)
direkt aus dem Bild (4.1) entnehmen, indem man die positiven und negativen Dirac‐Impulse in zwei Reihen aufteilt.

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