Wiener-Chintschin-Theorem

mathematischer Satz
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Das Wiener-Chintschin-Theorem (auch Wiener-Chintchin-Kriterium oder Chintschin-Kolmogorow-Theorem, nach Alexander Chintschin[1], Norbert Wiener[2] und Andrei Nikolajewitsch Kolmogorow) ist ein Satz in der Stochastik und Signalverarbeitung. Er besagt, dass die spektrale Leistungsdichte eines stationären[3] Zufallsprozesses die Fourier-Transformierte der korrespondierenden Autokorrelationsfunktion ist.

Der Satz gilt auch trivialerweise, d. h. durch Einsetzen der Fourier-Transformierten, die in diesem Fall anders als bei Zufallsprozess-Signalen existieren, für die stetigen Funktionen periodischer Signale, und kann somit auf ein durch Rauschen gestörtes periodisches Signal angewandt werden.

Formulierung in der Signalverarbeitung

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Für zeitkontinuierliche Signale hat das Theorem die Gestalt (  steht für die imaginäre Einheit,   für die Frequenz):

 

mit der Autokorrelationsfunktion:

 

Dabei ist   der Erwartungswert des Produktes  .

Die spektrale Leistungsdichte   der Funktion   ist außerdem bei Existenz der Fourier-Transformierten   des Signals   definiert als:

 

Für „Rauschsignale“ existiert die Fourier-Transformierte   allerdings im Allgemeinen nicht. Der Name spektrale Leistungsdichte (PSD, Power Spectral Density) kommt daher, dass das Signal   häufig eine Spannung ist und die Autokorrelationsfunktion dann eine Energie liefert. „Spektrale Dichte“ besagt, dass die Leistung als Funktion der Frequenz pro Frequenzintervall angegeben wird. Die PSD erlaubt Aussagen über das Vorliegen von Periodizitäten in verrauschten Signalen. Nach dem Wiener-Chintchin-Theorem kann die PSD aus der Autokorrelationsfunktion gewonnen werden. Für die Detektion periodischer Signale im Rauschhintergrund wurde die Autokorrelationsfunktion allerdings schon früher angewandt, z. B. von George Udny Yule in den 1920er Jahren.

Umgekehrt ergibt sich auch die Autokorrelationsfunktion als Fourier-Rücktransformierte der spektralen Leistungsdichte:

 

Bemerkung: bei Formulierung mit der Kreisfrequenz   lauten die entsprechenden Formeln:

 
 

Das ist die eigentlich übliche Form der Fourier-Transformation, hier wird wie in der Signaltheorie eine Formulierung ohne Kreisfrequenz gewählt (siehe Fourier-Transformation).

Berechnungen im Frequenzraum sind über dieses Theorem gegen solche im Zeitraum austauschbar, ähnlich wie bei dem Lp-Ergodensatz und dem individuellen Ergodensatz bzw. der Ergodenhypothese, die bei typischen Systemen der statistischen Mechanik die Vertauschbarkeit von Zeit- und Ensemblemittel aussagt.

Im Falle zeitdiskreter Signale (einer Zeitreihe mit N Termen) hat das Wiener-Chintschin-Theorem eine ähnliche Form:

 

Die Summe wird dabei in Anwendungen auf endlich viele ( ) Terme begrenzt.

Weiterhin ist   die Autokorrelationsfunktion und   das Leistungsdichtespektrum von  .

Mathematische Formulierung

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  ist die charakteristische Funktion einer Wahrscheinlichkeitsverteilung mit Dichtefunktion   genau dann, falls es eine Funktion   gibt mit

 ,

so dass

 

Die Wahrscheinlichkeitsverteilung   ist dann gegeben durch

 

mit der charakteristischen Funktion   von  ; letztere entspricht bis auf Vorfaktoren der Fourier-Transformation von  .

Das Theorem ist ein Spezialfall der Plancherel-Formel[4] (auch Satz von Plancherel genannt).

Oder in der ursprünglichen Formulierung von Chintchin:

 

ist dann und nur dann die Korrelationsfunktion eines reellen stationären Zufallsprozesses  , falls

 

mit einer Verteilungsfunktion  .

Anwendung in der Systemanalyse

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Das Theorem erlaubt es, lineare zeitinvariante Systeme (LTI-Systeme), wie elektrische Schaltkreise mit linearen Bauelementen, zu untersuchen, wenn deren Ein- und Ausgangssignale nicht quadratintegrabel sind und somit keine Fourier-Transformierten existieren, wie im Fall zufälliger Signale (Rauschen).

Nach der Theorie der LTI-Systeme ist die Fourier-Transformierte der Autokorrelationsfunktion des Ausgangssignals nämlich gleich derjenigen des Eingangssignals multipliziert mit dem Betragsquadrat des Frequenzganges, also der Fourier-Transformierten der Impulsantwort des Systems.

Nach dem Wiener-Chintchin-Theorem ist die Fourier-Transformierte der Autokorrelationsfunktion gleich der spektralen Leistungsdichte, und somit die Leistungsdichte des Ausgangssignals gleich der Leistungsdichte des Eingangssignals, multipliziert mit der Leistungs-Übertragungsfunktion, analog zum Fall periodischer Signale bei LTIs.

Siehe auch

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Anmerkungen

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  1. Alexander Chintchin: Korrelationstheorie der stationären stochastischen Prozesse. In: Mathematische Annalen Band 109, 1934. Als „Satz von Chintchin über die Korrelationsfunktion“ bewiesen z. B. in Gnedenko: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie. Verlag Harri Deutsch 1978, Seite 310.
  2. Norbert Wiener: Generalized harmonic analysis. In: Acta Mathematica Band 55, 1930, sowie in seinem Buch Extrapolation, Intrapolation and Smoothing of Stationary Time Series. MIT 1949. Bekannt wurde die diskrete Version auch durch die Artikel von Norman Levinson, Journal of Mathematical Physics Bd. 25, 1957, S. 261, Bd. 20, S. 110
  3. Eine Zufallsprozess (eine Zufallsfunktion)   heißt stationär, wenn die Kovarianz   für alle Zeitpunkte   gleich ist. Genauer handelt es sich um stationäre Zufallsprozesse im weiteren Sinn"(Wide Sense Stationary Random Processes).
  4. W. Feller Introduction to probability theory, Bd. 2, S. 640