Chapitre 4 : Les spectres lumineux - AlloSchool
Définition : On appelle spectre de raies d'émission un spectre qui contient des raies colorées monochromatiques (une seule longueur d'onde)
Le rayonnement X.pdf
Auquel se superpose un spectre de raies correspondant à un rayonnement de fluorescence caractéristique des atomes constituants l'anode.
Le corps noir : définition
Il est vrai que s'y superposent des raies d'absorption: L'allure de corps noir rend compte de l'équilibre thermique global. Les raies du spectre rendent
Spectres dabsorption et daction photosynthétiques
Définition des spectres. Spectre d'absorption. Un spectre d'absorption est la variation de la quantité de lumière absorbée par les pigments.
Titre : la Photosynthèse : spectre daction et dabsorption Thème du
2nde PC : Lumière blanche lumière colorée ;. Spectres d'émission : spectres continus d'origine thermique
Introduction au traitement du signal et à lanalyse fréquentielle par
24 juil. 2019 m`enent `a la définition des signaux harmoniques. Une sinuso?de est un signal de ... CFT d'un signal périodique est appelé spectre de raies.
Décomposition en série de Fourier Signaux périodiques
Spectre d'amplitude de s(t) : tracé de A n en fonction des pulsations (fréquences) entiers de la fréquence du signal on parle de spectres de raies.
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Définition : le spectre est la représentation des amplitudes des différentes en série de Fourier permet de calculer l'amplitude des raies du spectre.
Comment déterminer la structure des molécules organiques ?
Définition du couplage spin-spin à partir d'un exemple mettant en jeu Méthode pour interpréter des spectres RMN de produits ... Pour faire simple :.
Spectroscopie Electronique : Notions de base et fondamentales
12 oct. 2012 électroniques permettant de calculer le spectre de l'atome d' ... 1)Définition du facteur de Boltzmann ... Structure du spectre de raies.
Chapitre 4 : Les spectres lumineux - AlloSchool
Un corps chaud émet un rayonnement de spectre est continu dont les propriétés (intensité des radiations et nombre de radiations) dépendent de la température 2 2 Les spectres de raies Définition : On appelle spectre de raies d’émission un spectre qui contient des raies colorées monochromatiques (une seule
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spectre est un spectre de raies d'émission A chaque raie correspond une radiation monochromatique (= 1 seule couleur) Un spectre de raies d’émission permet d'identifier un élément chimique (atome ou ion) sans ambiguïté Le spectre de raies est la signature de l'élément chimique
Qu'est-ce que le spectre de raies ?
Les spectres de raies sont obtenus par excitation électrique de certains gaz. À température élevée, la lumière émise par un gaz à basse pression conduit à la formation d'un spectre de raies. Ce spectre s'obtient lorsque l'on décompose la lumière d'une lampe spectrale, à vapeur d'atomes.
Quels sont les spectres continus ?
Les spectres continus sont d’origine thermique. Les spectres de raies sont composés de plusieurs raies qui correspondent chacune à un rayonnement monochromatique. Chaque élément chimique produit un spectre de raies qui lui est propre et qui permet de l'identifier. 1. Les spectres d'émission
Qu'est-ce que le spectre ?
L'obtention et l'étude des spectres relèvent de l'analyse spectrale. Par extension, on parle de spectre en physique des particules pour décrire les différents types de particules associées à une théorie de champ donnée. Ainsi les différents quarks de la QCD et les hadrons associés forment le 'spectre en particules' de celle-ci.
Qu'est-ce que le spectre observé ?
Le spectre observé est un spectre de raies . Chaque raie colorée correspond à un rayonnement monochromatique caractérisé par une longueur d’onde. Un spectre de raies est un spectre discontinu . L’ensemble des raies du spectre est caractéristique d’un seul élément chimique, ce qui permet ainsi de l’identifier.
Fourier transforms
Sol`ene Kojtych
1AbstractThe aim of this technical note is to provide practical knowledge on signal processing based on Fourier
transforms. Other decomposition bases for signal analysis as well as time-frequency analysis are out of
the scope of this note. Theoretical concepts are introduced and illustrated with practical examples that are prefered to an exhaustive mathematical description for the sake of clarity. This way, the required mathematical background to read this techincal note corresponds approximately to the one of a second-year student of an undergraduate science program.First, diffferent types of usual signals are introduced and both time and frequency analyses are presented.
Then the continuous signal processing based on the continuous Fourier transform is introduced andgeneralized to discrete signals with the discrete-time Fourier transform. Afterwards the inlfluence of
sampling on the quality of the signal processing is discussed. Finally the digital signal processing is
introduced thanks to the the discrete Fourier transform.Keywords
signal processing, Fourier transforms, frequency analysis1 - Department of Mechanical Engineering, Polytechnique Montr´eal, P.O. Box 6079, Succ. Centre-Ville, Montr´eal, Qc, Canada H3C 3A7
Introduction au traitement du signal et `a l'analyse fr´equentielle par transform´ees de FourierSol`ene Kojtych
1R´esum´e
Cette note technique a pour but de fournir des ´el´ements de compr´ehension pour l'analyse de signaux
par transform´ees de Fourier. Elle ne traite pas des autres bases de fonctions permettant de d´ecomposer
un signal ni de l'analyse temps-fr´equence. Les concepts sont introduits progressivement et appuy´es
par des exemples facilitant la compr´ehension plutˆot que par une analyse math´ematique pouss´ee.
Les connaissances en math´ematiques correspondant au d´ebut de cycle universitaire en sciences sont
suppos´ees connues.Tout d'abord plusieurs types de signaux usuels sont pr´esent´es, puis les concepts d'analyse temporelle et
fr´equentielle sont introduits. L'analyse de signaux continus est abord´ee avec la transform´ee de Fourier
continue, puis sa g´en´eralisation `a l'analyse de signaux discrets, la transform´ee de Fourier `a temps
discret, est introduite. L'inlfluence de l'´echantillonnage sur la qualit´e de l'analyse est discut´ee, puis
l'analyse de signaux discrets est abord´ee de mani`ere pratique, avec la transform´ee de Fourier discr`ete.
Mots-cl´es
traitement du signal, transform´ees de Fourier, analyse fr´equentielle1 - D´epartement de g´enie m´ecanique, Polytechnique Montr´eal, P.O. Box 6079, Succ. Centre-Ville, Montr´eal, Qc, Canada H3C 3A7
Analyse de signaux par transform´ees de Fourier 1 CL ASSER: signaux et ´ el´ementsde classiification3 Signaux `a support continu et `a support discretSignaux sinuso¨ıdaux et harmoniquesSignaux mo-
dul´esFenˆetres 2 RE PR´ESENTER : ´el´ements d'analyse usuels. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
Domaine temporel et domaine fr´equentielPrincipe de l'analyse de FourierG´en´eralit´es sur le spectre
3ANAL YSER: analyse de si gnauxcontinus
13Expansion en s´erie de FourierTransformation de Fourier continue`A retenir sur la transformation de
Fourier continue
4 G´EN´ERALISER : de l'analyse continue `a l'analyse discr`ete. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
Principe de l'analyse discr`eteTransform´ee de Fourier `a temps discretLimites de laDTFTDe la
transform´ee de Fourier `a temps discret `a la transform´ee de Fourier discr`ete 5 EXP´ERIMENTER : inlfluence de l'´echantillonnage. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
Ambigu¨ıt´e li´ee `a l'´echantillonnageExemple `a partir de laDTFTTaux de Nyquist
6 I MPL´EMENTER : analyse de signaux discrets. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
Transform´ee de Fourier discr`eteObtention du spectre d'amplitude `a partir de la transform´ee de Fourier
discr`eteObtention du spectre de phases `a partir de la transform´ee de Fourier discr`ete`A retenir sur la
transformation de Fourier discr`eteR´ef´erences
37A
Compl´ementssur l'analyse de F ourier
38Remarques sur la distribution de DiracTransform´ees de Fourier usuelles B
D´emonstrationsmath ´ematiques
40Calcul de laDTFTde la fenˆetre rectangulaire discr`ete C
Compl´ementssur la fuite sp ectrale
42Fuite spectraleR´eduction de la fuite spectrale
S. Kojtych2
Analyse de signaux par transform´ees de Fourier1 CLASSER : signaux et ´el´ements de classiificationOn d´eifinit un signal comme la quantiification d'un ph´enom`ene mesurable et variable en fonction
d'un indice, ´egalement appel´e support. On peut par exemple consid´erer le d´eplacement d'une masse
en fonction du temps. Dans la suite, le support par d´efaut sera le tempst. Les sections suivantes
pr´esentent quelques types de signaux utiles qui seront rencontr´es fr´equemment par la suite.
1.1Signaux ` asupp ortcontinu et ` asupp ortdis cret
Physiquement, on observe le plus souvent des ph´enom`enes continus, tels que l'´evolution de la temp´erature dans une pi`ece au cours du temps. N´eanmoins, la prise de mesures impliquein´evitablement une discr´etisation du temps.´Egalement, le stockage num´erique de ces mesures est
in´evitablement discret en raison du codage des informations sur un ordinateur. On distinguera donc les signaux `a support continu, not´esx(t) et les signaux `a support discret,not´esx[n]. Comme le montre la deuxi`eme ligne du tableau1 , un signal continu est d´eifini pour
toute valeurtdu support; on peut le repr´esenter `a l'aide d'une expression analytique. En revanche,
le signal discret n'est connu que pour certaines valeurs det: il s'agit d'une liste de couples support-valeur. Pour un signal discret, on noteNle nombre d'´echantillons du signal, l'indicenvariant de 0 `aN-1 par convention. Ainsi, dans le tableau1 , on ax[2] = 0,97. Le signal discret peut ˆetre vu comme la restriction du signal continu `a certaines valeurs obtenues par ´echantillonnage dusupport. Il s'agit de relever la valeur du signal `a intervalles r´eguliers, toutes lestssecondes par
exemple. La connaissance detsest n´ecessaire pour repr´esenter un signal discret en fonction du
temps. La fr´equence d'´echantillonnage (ou taux d'´echantillonnage) est not´eefs, il s'agit du nombre
d'´echantillons pris par seconde. On a donc la relation suivante pour un ´echantillonnage uniforme
(dur´ee identique entre chaque ´echantillon) : x[n] =x(nts) (1) o`u : n∈N : indice discret, t s=1f s: dur´ee ifixe entre deux ´echantillons (s). Le tableau montre ´egalement les repr´esentations graphiques du signal continu et du signaldiscret, avec en abscisse le temps et en ordonn´ee les valeurs du signal. Les valeurs sont donn´ees
dans l'unit´e du signal. Par la suite, l'unit´e pour les valeurs et les amplitudes est omise car les
concepts sont pr´esent´es avec des signaux g´en´eriques d'unit´e quelconque. RemarquePour all´eger le texte, on emploie par la suite les termessignal continupoursignal `a support continuetsignal discretpoursignal `a support discret. Il faut n´eanmoins rester vigilantquant au sens donn´e `a ses nouveaux termes : la caract`ere discret ou continu se r´ef`ere bien au
support et non aux valeurs du signal.S. Kojtych3
Analyse de signaux par transform´ees de Fourier Tableau 1.signal continu et signal discretsignal continusignal discret expressionx(t) =(0 sinonx[n] ={0,00;0,78;0,97;0,43;-0,43;
-0,97;-0,78;0,00} avecn= 0,1,...,N-1graphique00,20,40,60,81101
tempst(s)x(t)00;20;40;60;81101 tempst=nts(s),ts= 0;125(s)x[n]1.2Signaux sinuso ¨ıdauxet ha rmoniques La p´eriodicit´e d'un signal continu est d´eifinie ainsi :∃T∈R+∗,∀t∈R, x(t) =x(t+T) (2)Pour un signal discret, de longueur suppos´ee inifinie, la p´eriodeNest le plus petit nombre
d'´echantillons qui se r´ep`etent (on peut alors ´etudier un signal de longueurNuniquement ) :
∃N∈N∗,∀n∈N, x[n] =x[n+N] (3)Dans le domaine du traitement du signal, on s'int´eresse particuli`erement aux sinuso¨ıdes qui
m`enent `a la d´eifinition des signaux harmoniques. Une sinuso¨ıde est un signal de la forme :
x(t) =Asin(ω0t+ϕ) oux(t) =Acos(ω0t+ϕ) (4) avec : A≥0 : amplitude de la sinuso¨ıde dans l'unit´e du signal,0: pulsation propre du signal en rad/s,
ϕ: phase de la sinuso¨ıde en radian.
La fr´equence propre de la sinuso¨ıde en Hertz est donn´ee parf0=ω0/2πet sa p´eriodeT0par
T0= 1/f0= 2π/ω01.
S. Kojtych4
Analyse de signaux par transform´ees de FourierGrˆace aux formules d'arcs associ´es, on peut, grˆace `a un changement de phase, passer d'un sinus
`a un cosinus et inversement. On consid`ere donc par la suite la forme en cosinus pour une sinuso¨ıde
sans perte de g´en´eralit´e.Un signal harmonique est constitu´e d'une somme de sinuso¨ıdes dont les fr´equences sont des
multiples de la pulsation fondamentaleω0. Il est not´e sous la forme : x(t) =NX k=0A kcos(kω0t+ϕk) =NX k=0A kcos(k2πf0t+ϕk) (5) avec : A0: pulsation fondamentale du signal en rad/s,
k: phase de la sinuso¨ıde composite k. On poseϕ0= 0.Les sinuso¨ıdes composites sont appel´ees des harmoniques. Il est `a noter que la premi`ere sinuso¨ıde
d'indicek= 0 et de phase nulle se r´eduit au termeA0qui peut ˆetre n´egatif et repr´esente la valeur
moyenne de la sinuso¨ıde (´egalement appel´ee tendance). La ifigure 1 pr ´esenteun exemple de signal harmonique compos´e d'une somme de 4 cosinus. Les signaux harmoniques pr´esentent un grandint´erˆet dans le domaine du traitement du signal car on va voir par la suite qu'il est possible de
d´ecomposer n'importe quel signal d´eterministe sous la forme d'une somme de sinuso¨ıdes.0123201001020
tempst(s)x h(t)Figure 1.exemple de signal harmoniquexh(t) 1.3Signaux mo dul´es
On consid`ere une sinuso¨ıde de fr´equence, phase et amplitude constante (´equation(4)). On peut
complexiifier ce signal en faisant varier son amplitude au cours du temps : il s'agit d'une modulation
en amplitude. On a donc le signal modul´e en amplitude suivant : x(t) =A(t)sin(ω0t+ϕ) (6)S. Kojtych5
Analyse de signaux par transform´ees de Fourier05101520101
tempst(s)x(t)(a)0246810101
tempst(s)(b)Figure 2.modulations en amplitude et fr´equence d'une sinuso¨ıde :(a) mo dulationen amplitude :
x(t) =A(t)cos(2πt) avecA(t) =e-0,1t,(b) mo dulationen fr ´equence: x(t) = cos(ω0(t)t) avecω0(t) =tOn peut ´egalement faire varier la fr´equence au cours du temps; on parle de modulation en
fr´equence. Pour une amplitude constante, le signal modul´e en fr´equence sera donc de la forme :
x(t) =Asin(ω0(t)t+ϕ) (7)La ifigure
2 donne un exemple de signaux mo dul´esresp ectivementen amplitude et en fr ´equence. Plus g´en´eralement, un signal modul´e en amplitude et en fr´equence s'´ecrit : x(t) =A(t)sin(ω0(t)t+ϕ) (8)Cette forme permet de g´en´erer des signaux assez complexes qui seront utiles par la suite pour tester
les difff´erentes m´ethodes de traitement du signal abord´ees. La ifigure 3 mon treq uelquessignaux modul´es `a la fois en amplitude et en fr´equence. 1.4F enˆetres
On d´esigne par fenˆetre un signal qui est non nul seulement sur une dur´eeTifinie. Pour observer
un signalxsur cette dur´ee, on le multiplie par la fenˆetre; c'est l'op´eration de fenˆetrage. On note
w(t) une fenˆetre `a support continu etw[n] une fenˆetre `a support discret. La fenˆetre la plus usuelle est la fenˆetre rectangulaire, visible sur la ifigure a . Lorsqu'on multiplie la sinuso¨ıde de longueur inifinie repr´esent´ee partiellement sur la ifigure b par cette fen ˆetre,on obt ient le signal de la ifigure c , de dur´eeT. Ainsi, d`es lors qu'on efffectue l'´echantillonnage d'un signal continusur une dur´eeT, on utilise implicitement la fenˆetre rectangulaire pour efffectuer la troncature du
signal.Il existe de tr`es nombreux types de fenˆetres, dont la fenˆetre de Hann et la fenˆetre de Hamming,
repr´esent´ees sur la ifigure 5 , sont parmi les plus utilis´ees [ 1 ]. Nous verrons par la suite l'utilit´e des fenˆetres lorsqu'on s'int´eresse au contenu fr´equentiel d'un signal.S. Kojtych6
Analyse de signaux par transform´ees de Fourier0246810101
tempst(s)x(t)(a)01020304042024
tempst(s)(b)Figure 3.exemples de modulations d'une sinuso¨ıde :(a) x(t) =A(t)cos(ω0(t)t) avecA(t) = sin(t) et
0(t) =2t
0123tempst(s)x(t)(a)
012321012
tempst(s)(b) 0123tempst(s)(c) Figure 4.troncature d'un signal long par une fenˆetre rectangulaire (b) sin uso¨ıdesimple, (a) fen ˆetrerectangulaire, (c) signal tronque
S. Kojtych7
Analyse de signaux par transform´ees de Fourier T01 tempst(s)x(t)(a) 0T tempst(s)(b)Figure 5.fenˆetres usuelles de dur´eeT
(a) fen ˆetrede Hann (b) fen ˆetrede HammingS. Kojtych8
Analyse de signaux par transform´ees de Fourier2 REPR
´ESENTER : ´el´ements d'analyse usuelsDans les sections pr´ec´edentes, tous les signaux ont ´et´e d´ecrits en fonction du tempst. Nous
allons voir qu'il est possible de les repr´esenter en fonction des fr´equences contenues dans le signal.
Le passage d'une repr´esentation temporelle `a une repr´esentation fr´equentielle se nomme analyse.
2.1Domaine temp orelet domaine fr ´equentiel
En m´ecanique, il est souvent int´eressant d'obtenir le contenu fr´equentiel d'un signal. Par exemple,
si on s'int´eresse au d´eplacement d'une masse soumise `a des contacts r´ep´et´es, la repr´esentation
fr´equentielle permet de mettre en ´evidence les fr´equences sollicit´ees lors de l'impact. Cette infor-
mation peut alors ˆetre utilis´ee par les concepteurs aifin de dimensionner le syst`eme et d'´eviter les
ph´enom`enes de r´esonance. Jusqu'ici, on a repr´esent´e les signaux en fonction du temps, dans le domaine temporel. Onpeut aussi pr´esenter l'information contenue dans le signal dans le domaine fr´equentiel : il s'agit de
repr´esenter les fr´equences, ou harmoniques, contenus dans le signal. Les repr´esentations temporelles
et fr´equentielles sont bijectives; il est possible de passer de l'une `a l'autre directement. On prend l'exemple du signal harmonique de la ifigure 1 ,constitu ´ed equatre sin uso¨ıdes,et don t l'expression est donn´ee par : x h(t) =3X k=0A kcos(2πfkt+ϕk) (9)Tableau 2.caract´eristiques du signal harmoniquexh(t) donn´e en exemplesinuso¨ıdefr´equencefk(Hz)amplitudeAkphaseϕk(rad/s)k = 01 Hz60
k = 12 Hz10π/4k = 25 Hz4π/2k = 39 Hz20A partir du tableau
2 , on peut ´ecrire l'expression du signal et le repr´esenter dans le domaine temporel, sur la ifigure a . Le tableau con tient´ egalementto utesles informations p ermettantderepr´esenter le signal dans le domaine fr´equentiel : pour chaque fr´equence, on connaˆıt l'amplitude
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