Quelles sont les étapes de la numérisation ? Le signal analogique
Le signal analogique contient une infinité de valeurs. On ne peut évidemment pas toutes les traiter ! On est donc obligé de prélever les valeurs à intervalle
Conversions analogique - numérique et numérique - analogique.
– Erreur de codage de la quantification linéaire par défaut. L'erreur de quantification est comprise entre 0 et 1 LSB. Ainsi tous les signaux analogiques.
Numérisation dun signal analogique - Physique et Chimie
Les ordinateurs ne traitant que des données binaires (0 ou 1) les informations sont ensuite traduites en binaire
Enseignement scientifique
Pour numériser un son on procède à la discrétisation du signal analogique sonore. (échantillonnage et quantification). Plus la fréquence d'échantillonnage
Numérisation de linformation Cours p 522-526 Exercices corrigés: 9
1- Quelle est la différence entre un signal analogique et un signal numérique ? 2- Quelles sont les principales étapes de la numérisation d'un signal.
Chapitre 3 : Numérisation
Les signaux numériques que nous traitons sur ordinateurs sont tous issus d'un signal analogique originel passé en entrée d'un syst`eme.
Cours : Numériser le signal audio.
On y trouve des bornes électriques pour échanger les signaux : 1. la borne micro reliée à l'entrée du CAN acronyme pour Convertisseur Analogique. Numérique
introduction a lelectronique numerique echantillonnage et
Le schéma synoptique ci-dessous décrit les différentes étapes du traitement numérique et de la restitution d'un signal analogique électrique :.
D-TdS-Echantillonnage.pdf
Etapes principales pour effectuer un traitement numérique sur un signal Signal analogique original. Numérisation. Quantification- échantillonnage ...
Numérisation de linformation
les signaux numériques qui transportent une information sous la forme de nombres. Le signal analogique à convertir est une tension électrique variable issue d'
[PDF] Quelles sont les étapes de la numérisation ? Le signal analogique
Il faut ensuite convertir chaque échantillon (niveau de tension) en un nombre Le signal numérique est représenté par une séquence de nombre notée {xn} {xn}= {
[PDF] Numérisation dun signal analogique - Physique et Chimie
Pour transformer un signal analogique en signal numérique il faut discrétiser les informations : on parle de numérisation Les ordinateurs ne traitant que des
Numérisation dun signal acoustique : effet de la quantification
7 oct 2013 · Le passage de l'analogique au numérique repose sur trois étapes successives : l'échantillonnage la quantification et le codage Dans ce
[PDF] Chapitre 3 : Numérisation - John Klein
L'étape d'échantillonnage consiste simplement `a enregistrer `a pas (temporel) constant le signal analogique Le pas est appelé période d'échantillonnage
[PDF] Chapitre 07 Numérisation des signaux analogiques et restitution
L'opération de numérisation correspond à la succession de 3 étapes : • l'échantillonnage (sampling en anglais) qui permet de prélever un ensemble de valeurs (
[PDF] Numérisation dun signal - Sciences Physiques à Léonard
La numérisation d'un signal analogique comprend des étapes importantes : - l'échantillonnage - le blocage - la quantification - le codage
[PDF] SIGNAL ANALOGIQUE ET SIGNAL NUMERIQUE :LA CONVERSION
La conversion d'un signal analogique en signal numérique passe par plusieurs étapes : l'échantillage la quantification et la numérisation (obtention) du signal
[PDF] Conversions analogique - numérique et numérique - analogique
Conceptuellement la conversion analogique – numérique peut être divisée en trois étapes : l'échantillonnage temporel la quantification et le codage La figure
[PDF] dun signal sonore
Les signaux sonores analogiques ne peuvent pas être traités directement par un ordinateur 2 Les étapes de la numérisation Étape 1 Échantillonnage
Quelles sont les étapes de numérisation dun signal analogique ?
29 sept 2022 · La numérisation consiste à transformer un signal analogique qui contient une quantité infinie d'amplitudes en un signal numérique contenant
Quelles sont les étapes de numérisation d'un signal analogique ?
Le passage de l'analogique au numérique repose sur trois étapes successives : l'échantillonnage, la quantification, et le codage.7 oct. 2013Comment numériser un signal analogique ?
Un signal analogique, pour être converti en signal numérique, doit être numérisé par un convertisseur analogique numérique (CAN). La numérisation consiste à prélever un certain nombre d'échantillons à une « fréquence d'échantillonnage », puis à les coder sur un certain nombre de bits, « la quantification ».Quelles sont les 2 opérations essentielles à la conversion numérique d'un signal analogique ?
Le passage de l'analogique au numérique consiste en 2 étapes successives : l'échantillonnage et la conversion analogique-numérique (CAN).- Le principe de fonctionnement est le suivant : la tension analogique à convertir entre sur un comparateur qui peut être un simple ampli-op alimenté en disymétrique et qui fonctionne en régime saturé. Le cycle de conversion commence par la remise à 0 du compteur qui entre sur le CNA.
Chapitre 3 : Num´erisation
John Klein
Universit´e de Lille - CRIStAL UMR CNRS 9189
John Klein (UdL)SiS1/33
Paradoxe:
Un signalnum´eriqueest extrait d"un signal analogique, il contient donc moins d"informations. Pourtant lenum´eriqueoffre unequalit´ede traitement largement sup´erieure. →Pourquoi?John Klein (UdL)SiS2/33
Paradoxe: explications
Unordinateurne sait manipuler que des donn´ees binaires (donc num´eris´ees). Les ordinateurs offrent une capacit´e de calcul avec laquelle les syst`emes analogiques ne peuvent pas rivaliser. Il est plus facile deprot´egerune information dans un signal num´erique que dans un signal analogique. On utilise pour cela des codes-correcteurs d"erreurs. L"arch´etype du code-correcteur est le checksumbinaire.John Klein (UdL)SiS3/33
Conversion analogique num´erique
Plan du chapitre
1Conversion analogique num´erique
Echantillonnage
Quantification
2Analyse des signaux num´eriques
Analyse temporelle
Analyse fr´equentielle
John Klein (UdL)SiS4/33
Conversion analogique num´erique
Les signaux num´eriques n"existent pas dans la nature. Les signaux num´eriques que nous traitons sur ordinateurs sont tous issus d"un signal analogique originel pass´e en entr´ee d"un syst`eme appel´e convertisseur analogique/num´erique(CAN). Ce dispositif peut se mod´eliser en deux sous-syst`emes : l"´echantillonneur: il transforme le signal analogiquex(t)en unesuite de valeurs r´eelles (ou complexes)xk. lequantifieur: il transforme chaque valeurxkr´eelle en unniveau xk?D, avecDun ensemble de taille finie. Comme le nombre de niveaux est fini, on peut donc attribuer un code entier `a chaque niveau et ainsi les sauvegarder num´eriquement sur 1 ou plusieurs octets.John Klein (UdL)SiS5/33
Conversion analogique num´eriqueEchantillonnageEchantillonnage:
L"´etape d"´echantillonnage consiste simplement `a enregistrer `a pas (temporel) constant le signal analogique. Le pas est appel´ep´eriode d"´echantillonnagenot´eeTe. Figure-Vue sch´ematique ? entr´ee / sortie ?d"un ´echantillonneur.John Klein (UdL)SiS6/33
Conversion analogique num´eriqueEchantillonnageEchantillonnage:
Si l"entr´ee de l"´echantillonneur estx(t), on notexe(t)sa sortie (voir figure 1) qui vaut : x e(t) =? x(t)si?n?Z|t=nTe0sinon.(1)
On peut aussi voirxe(t)comme untrain d"impulsions: x e(t) =? n?Zx(nTe)δ(t-nTe),(2) ou encorexe(t) =ШTe(t)×x(t).(3)John Klein (UdL)SiS7/33
Conversion analogique num´eriqueEchantillonnageEchantillonnage:
-1 1 2 3 4 512tx(t)signal analogique Te12tШ
Te(t)peigne
Te1 2tx e(t)signal ´echantillonn´e Figure-Graphique illustrant l"´echantillonnage d"un signal analogiquex(t).John Klein (UdL)SiS8/33
Conversion analogique num´eriqueEchantillonnageEchantillonnage:
D"un point de vue informatique, on conserve d"une part la valeur de T e, et d"autre part, la suite de valeursxn=x(nTe). Chaque valeurxnenregistr´ee individuellement est appel´ee´echantillon du signal analogique.John Klein (UdL)SiS9/33
Conversion analogique num´eriqueEchantillonnageEchantillonnage: impact en fr´equence
On poseFe=1Te, lafr´equence d"´echantillonnage. Appliquons laTF`a la formule de l"´echantillonnage : X e(f) =F {xe}(f), =F {x×ШTe}(f), ={F {x}?F {ШTe}}(f), ={X?FeШFe}(f), X?Fe? n?Zδ nFe? (f), =Fe? n?Z{X? δnFe}(f),John Klein (UdL)SiS10/33
Conversion analogique num´eriqueEchantillonnageEchantillonnage: impact en fr´equence
Propri´et´e g´en´erale de la distribution deDirac: g(v-a) =?+∞ -∞g(u)δa(v-u)du, pour toute fonctiong. Dans le calcul pr´ec´edent, cela donne donc : X e(f) =Fe? n?ZX(f-nFe).(4) L"´echantillonnage induit unereproduction du spectre d"origineX(f) tous les multiples de la fr´equences d"´echantillonnage. Chaque reproduction du spectre est appel´eer´eplique.John Klein (UdL)SiS11/33
Conversion analogique num´eriqueEchantillonnageEchantillonnage: impact en fr´equence
Fmax1fX(f)spectre du signal analogique
avant ´echantillonnage Fe1fX e(f)spectre du signal ´echantillonn´e Figure-Graphique illustrant le ph´enom`ene de r´epliques spectrales apr`es´echantillonnage.
John Klein (UdL)SiS12/33
Conversion analogique num´eriqueEchantillonnageEchantillonnage:perted"information?
Sur la figure, on peut r´ecup´ererX(f)`a partir deXe(f)carX(f) =1
FeXe(f)×Π[-Fe2;Fe2](f).
-Fe2F e21 fX e(f)spectre du signal ´echantillonn´eSpectre du signal ´echantillonn´eXe(f)
Spectre r´ecup´er´e apr`es filtrage
Filtre id´eal passe-basΠ[-Fe
2;Fe2](f)
Figure-Fenetrage du spectre du signal ´echantillonn´e.John Klein (UdL)SiS13/33
Conversion analogique num´eriqueEchantillonnageEchantillonnage:perted"information?
En faisant la TF inverse deX(f), il est possible contre toute attente de r´ecup´erer le signal originelx(t)`a partir du signal ´echantillonn´e x e(t). En revanche, la figure n"est pas repr´esentative du cas g´en´eral! On a en effet le th´eor`eme suivant : Th´eor`eme (de l"´echantillonnage de Shannon) Soit un signalx(t)dont le spectreX(f)est `a support born´e, c"est `a dire qu"il existe une fr´equenceFmaxtelle que?f>Fmax,X(f) =0. Si on ´echantillonne le signalx(t)`a une fr´equenceFetelle que : F e≥2Fmax(5) alors l"´echantillonnage se fait sans perte d"informations.John Klein (UdL)SiS14/33
Conversion analogique num´eriqueEchantillonnageEchantillonnage:perted"information?
Pour se convaincre, poussons le calcul quand les hypoth`eses du th´eor`eme sont respect´ees :X(f) =1
FeXe(f)×Π[-Fe2;Fe2](f),
? F -1{X}(t) =1FeF-1?
X e×Π[-Fe2;Fe2]? (t), ?x(t) =1Fe{xe?Fesinc(πFet)}(t).
n?Zx e(nTe)sinc(πFe(t-nTe)).John Klein (UdL)SiS15/33
Conversion analogique num´eriqueEchantillonnageEchantillonnage:perted"information?
Et si Shannon n"est pas respect´e?-→recouvrement Fe1fX e(f)spectre du signal ´echantillonn´e Figure-Graphique illustrant le ph´enom`ene de recouvrement en cas d"´echantillonnage avec perte. Impossible de r´ecup´ererX(f)en fenetrant par une fonction porte. On a tout de memexe-→xquandFe-→+∞. Plus on pr´el`eve de points, plusxeest proche dex.John Klein (UdL)SiS16/33
Conversion analogique num´eriqueQuantification
Plan du chapitre
1Conversion analogique num´erique
Echantillonnage
Quantification
2Analyse des signaux num´eriques
Analyse temporelle
Analyse fr´equentielle
John Klein (UdL)SiS17/33
Conversion analogique num´eriqueQuantification
Quantification:
Une machine informatique est incapable de m´emoriser une valeur avec une pr´ecision infinie. Ceci est valable pour la variable temporelle (t) comme pour les relev´es de mesures effectu´es (lesxe(t)). Il faut donc appliquer une ´etape appel´eequantificationqui permettra d"obtenir une suite r´eelle tronqu´ee(xn).John Klein (UdL)SiS18/33
Conversion analogique num´eriqueQuantification
Quantification: principe de la troncature
112nxnsignal ´echantillonn´e
112nxnsignal num´erique
Figure-Quantification d"un signal ´echantillonn´exn.John Klein (UdL)SiS19/33
Conversion analogique num´eriqueQuantification
Quantification:
Pour quantifier un signal, il faut d´ej`a pr´ed´efinir les valeurs que celui-ci peut prendre apr`es quantification. On appelle ces valeursniveauxet ils sont rep´er´es par des lignes en pointill´es dans la figure pr´ec´edente. La distance s´eparant deux niveaux est appel´eepas de quantification. Plus ce pas est important, plusxnest diff´erent dexnet donc plus la perte d"informationsest importante. Apr`es la quantification, lanum´erisationesttermin´ee, on peut donc qualifierxnde signal num´erique. Dans la suite du cours, nous n´egligerons les effets de quantification et nous confondrons donc signaux discrets et signaux num´eriques.John Klein (UdL)SiS20/33
Analyse des signaux num´eriquesAnalyse temporellePlan du chapitre
1Conversion analogique num´erique
Echantillonnage
Quantification
2Analyse des signaux num´eriques
Analyse temporelle
Analyse fr´equentielle
John Klein (UdL)SiS21/33
Analyse des signaux num´eriquesAnalyse temporelleAnalyse temporelle:
La plupart des caract´eristiques et op´erations s"obtiennent en num´erique en transformant les int´egrales en sommes. Pour l"´energieet lapuissancemoyenne totale, on a : E x=? n?Z|xn|2,(6) P x= limk-→+∞1 2kk n=-k|xn|2.(7)John Klein (UdL)SiS22/33
Analyse des signaux num´eriquesAnalyse temporelleAnalyse temporelle:
L"inter-corr´elationnum´erique est donn´ee par : C xy,k=? n?Zx nyn-k(si infinit´e d"´echantillons),(8) N? n=0x nyn-k(siN´echantillons).(9) Leproduit de convolutiondevient en num´erique : {x?y}k=? n?Zx nyk-n(si infinit´e d"´echantillons),(10) N? n=0x nyk-n(siN´echantillons).(11)John Klein (UdL)SiS23/33
Analyse des signaux num´eriquesAnalyse temporelleAnalyse temporelle:
Comme dans le cas analogique,{x?y}kest bien laversion temporelle d"un nouveau signal. Pour ces formules, un´echantillon inexistantest remplac´e par unz´ero.Ex :y-1pour le calcul de{x?y}0.
John Klein (UdL)SiS24/33
Analyse des signaux num´eriquesAnalyse fr´equentiellePlan du chapitre
1Conversion analogique num´erique
Echantillonnage
Quantification
2Analyse des signaux num´eriques
Analyse temporelle
Analyse fr´equentielle
John Klein (UdL)SiS25/33
Analyse des signaux num´eriquesAnalyse fr´equentielleAnalyse fr´equentielle:
On peut appliquer aux signaux num´eriques la transform´ee de Fourier en les consid´erant comme un train d"impulsions. Cette manipulation poss`ede une limitation pratique importante : un syst`eme informatique ne peut traiter aucune donn´ee continue. Nous avons vu dans la section pr´ec´edente que le spectre d"un signal discret peut de son cot´e etre continu! Il convient de passer en ?tout num´erique? et d"avoir un spectre discret, donc sauvegardable et manipulable par un ordinateur. -→cr´eation d"unnouvel outild´edi´e `a l"analyse fr´equentielle en num´erique : laTransform´ee de Fourier discr`ete(TFD).
John Klein (UdL)SiS26/33
Analyse des signaux num´eriquesAnalyse fr´equentielleAnalyse fr´equentielle: TFD
D´efinition
Soitxnun signal num´erique `a ´energie finie etN´echantillons. On appelle transform´ee de Fourier discr`ete(TFD) dexn, la repr´esentation fr´equentielle discr`ete not´eeXmtelle que : X m=N-1? n=0x ne-2iπnmN,(12)
avecmun entier compris entre 0 etN-1. On noteT FDl"op´erateur qui `a x nassocieXm=T FD{xn}.John Klein (UdL)SiS27/33
Analyse des signaux num´eriquesAnalyse fr´equentielleAnalyse fr´equentielle: TFD
Elle fournitautant d"´echantillons fr´equentiels(lesXm) qu"on en avait en temporel (lesxn). Elle offre une repr´esentation fr´equentielle sur l"intervalle[0,Fe]. Il est inutile d"observer le spectre sur le reste des fr´equences car l"´echantillonnage provoque des r´epliques spectrales. La repr´esentation fr´equentielle est alors p´eriodiqueet sa p´eriode est justementFe. Les ´echantillons fr´equentiels sont equi-r´epartis sur le segment[0,Fe]. La r´esolution fr´equentielle(l"´ecart en fr´equence entre deux´echantillons) est donc forc´ementΔf=Fe
N=1τavecτla dur´ee
d"enregistrement du signal en seconde.John Klein (UdL)SiS28/33
Analyse des signaux num´eriquesAnalyse fr´equentielleAnalyse fr´equentielle: TFD
Formellement, la repr´esentation fr´equentielleXnum(f)qu"on obtient grace `a la TFD est donc une fonction des fr´equences qui est F e-p´eriodique et telle que?f? [0;Fe]: X num(f) =? X msif=mFeN=m×Δf
0sinon.(13)
On confondra la suiteXmet la fonctionXnum(f), de meme qu"on confond la suitexnet la fonctionxe(t).John Klein (UdL)SiS29/33
Analyse des signaux num´eriquesAnalyse fr´equentielleAnalyse fr´equentielle: TFD (illustration)
Te1 2tx nsignal discret -FeFe2Fe246 Δf´echantillons
fournis par la TFD´echantillonsobtenue par p´eriodicit´e´echantillonsobtenue par p´eriodicit´ef|Xm|John Klein (UdL)SiS30/33
Analyse des signaux num´eriquesAnalyse fr´equentielleAnalyse fr´equentielle: TFD (illustration)
-FeFe2Fe -22 Δf´echantillons
fournis par la TFD´echantillonsobtenue par p´eriodicit´e´echantillonsobtenue par p´eriodicit´e f? mJohn Klein (UdL)SiS31/33
Analyse des signaux num´eriquesAnalyse fr´equentielleAnalyse fr´equentielle: TFD
Tout comme la TF, la TFD est une op´erationsans perte. Il existe donc un processus inverse appel´etransform´ee de Fourier discr`ete inverse x n=T FD-1(Xm), 1 NN-1? m=0X me2iπmnN.(14)
Pour la mise en pratique sur ordinateur, il existe un algorithme appel´eFast Fourier Transform(
FFT) qui fonctionne si le nombre
d"´echantillonsNest une puissance de 2.John Klein (UdL)SiS32/33
Analyse des signaux num´eriquesAnalyse fr´equentielleAnalyse fr´equentielle: TFD et TF
Il faut bien comprendre que la TFD est un outil d"analysediff´erentde la TF.Un lien existe dans certains cas seuleument :
Partons d"unsignal analogiquex(t)a priori non-nul pour toute valeur det. Lesignal enregistr´eestx(t) =x(t)×Π[0;τ](t).Supponsons queShannons"applique, on a alors :
1FeXm=X?mFeN?
,(15) pour tout entiermcompris entre-?N2?et?N2?1.
Dans le prochain chapitre, nous ne sp´ecifierons plus que le signal est fenetr´e en abandonnant la notationxnau profit dexn.1. pour tout r´eelx,?x?d´esigne la partie enti`ere dex.
John Klein (UdL)SiS33/33
quotesdbs_dbs42.pdfusesText_42[PDF] identifiant apb perdu
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