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TRANSFORMÉE DE FOURIER
DISCRÈTE
G. BAUDOINet J.-F. BERCHER
École Supérieure d"Ingénieurs en Électrotechnique et ÉlectroniqueNovembre 2001 - version 0.1
CHAPTERI
Table des matières
I Table des matières3
I Transformée de Fourier discrète: TFD et TFR51 Transformée de Fourier Discrète: TFD.............................. 5
1.1 Définition de la TFD................................... 5
1.2 Inversion de la TFD................................... 6
1.3 Lien entre la transformée de Fourier et la TFD..................... 6
1.4 Comparaison entre la transformée de Fourier et la TFD................. 8
1.5 Fenêtres de pondération................................. 9
1.5.1 Fenêtres rectangulaires, triangulaires et paraboliques............. 10
1.5.2 Fenêtres Fenêtres détruisant par addition algébrique, les lobes secondaires de
la fenêtre rectangulaire............................ 111.5.3 Autres fenêtres: Gauss, Kaiser, Dolph-Chebychev.............. 12
1.6 Problèmes de visualisation de la TFD.......................... 14
1.7 Propriétés de la TFD et convolution circulaire...................... 14
1.7.1 Théorème de Parseval............................. 14
1.7.2 Théorème de la convolution discrète..................... 15
1.7.3 Théorème du retard circulaire......................... 16
2 Transformée de Fourier Rapide TFR, Fast Fourier transform FFT................ 17
2.1 FFT avec entrelacement temporel............................ 17
2.2 FFT avec entrelacement fréquentiel........................... 20
2.3 Bit reversal........................................ 22
2.4 Formulation matricielle de l"algorithme de Cooley-Tukey................ 22
2.5 Autres algorithmes de FFT............................... 25
2.6 Utilisation de la FFT pour la convolution rapide..................... 25
2.7 Calcul de convolution par section d"une des suites................... 26
Exercices et problèmes......................................... 28CHAPTERI
TRANSFORMÉE DE FOURIER DISCRÈTE: TFD
ET TFR
LORSQU"ONdésire calculer la transformée de Fourier d"une fonctionx(t)à l"aide d"un ordinateur, ce dernier
n"ayant qu"un nombre fini de mots de taille finie, on est amené à:discrétiser la fonction temporelle,
tronquer la fonction temporelle,
discrétiser la fonction fréquentielle.
X(f)= x(t)e -j2πft dt En approchant l"intégrale par une somme d"aires de rectangles de duréeT e et en limitant la durée d"intégrationà l"intervalle[0,(N-1)T
e ], on obtient:X(f)≈T
e(N-1)∑ n=0 x(nT e )e -j2πfnT eCe qui donne pour les valeurs de fréquencesf
k =kf e /N: X(f k )≈T e(N-1)∑ n=0 x(nT e )e -j2π nk N f e T e ≈T e(N-1)∑ n=0 x(nT e )e -j2π nk NCe n"est pas une approximation sophistiquée deX(f), mais elle est très utilisée en pratique sous le nom de
TFD car il existe un algorithme de calcul efficace appelé FFT (Fast Fourier Transform) ou TFR (Transformée
de Fourier rapide).La TFD est par ailleurs utilisée, lorsque l"on travaille avec des suites numériques sans lien avec un signal
physique, pour définir une représentation de la suite sur une base de fonctions fréquentielles.
1 Transformée de Fourier Discrète: TFD
1.1 Définition de la TFD
On appelle transformée de Fourier discrète d"une suite deNtermesx(0),x(1),...,x(N-1), la suite deNtermes
X(0),X(1),...,X(N-1), définis par
X(k)= N-1 n=0 x(n)e -j2π nk NEn pratique, lesNtermesx(n)peuvent être N échantillons d"un signal analogique échantillonné:
x n =x(nT e ), et les N termes X(k) correspondre à une approximation (à un facteur multiplicatifT e près) de la transformée de Fourier de ce signal auxNpoints de fréquencef k =kf e /N, avec k entre 0 etN-1, c"est à dire fentre 0 etf e Page 6Chapter I. Transformée de Fourier discrète: TFD et TFR1.2 Inversion de la TFD
x(n)=1 N N-1 k=0 X(k)e j2π nk NEn effet, calculons:
A=1 N N-1 k=0 X(k)e j2π nk N =1 N N-1 k=0 N-1 i=0 x(i)e -j2π ik N e j2π nk N A=1 N N-1 i=0 x(i)? N-1 k=0 e j2π (n-i)k N sii?=n N-1 k=0 e j2π (n-i)k N =1-e i2π(n-i) 1-e i2π n-i N =0 sii=n N-1 k=0 e j2π (n-i)k N N-1 k=0 1=N A=1 N N-1 i=0 x(i)? N-1 k=0 e j2π (n-i)k N 1Nx(n)N
A=x(n)c.q.f.d.
1.3 Lien entre la transformée de Fourier et la TFD
Soitx(t)un signal analogique continu.
1. On échantillonnex(t)àf
e =1/T e x(t)→x e (t)= n=-∞ x(nT e )δ(t-nT e )=x(t)P(t) oùP(t)est la " fonction peigne »: P(t)= n=-∞δ(t-nT
e TF ??P(f)=1 T e+∞ n=-∞ f-n T eL"échantillonnage rend le spectre périodique et peut entraîner un phénomène de " recouvrement de spectre »
oualiasing. x(t) |X(f)| ft t x e (t) |X e (f)| f1/T e -1/T e 1 1/T e2. On tronque la suitex
e (nT e )en ne conservant qu"un nombre finiNde termes pour obtenir le signalx tr (t) formé des échantillons:x(0)...x((N-1)T e x tr (t)=x e (t)F(t)= N-1 n=0 x(nT e )δ(t-nT e x tr (t)=x(t)P(t)F(t)1. Transformée de Fourier Discrète: TFD Page 7
oùF(t)est une fonction fenêtre de duréeNT eF(t)=?1sit??-
T e 2 ,T 0 T e 20 sinon
oùT 0 =NT e t F(t) -T e /2 f |F(f)| t x tr (t) f |X tr (f)| T 0 -T e /2 1 T 0La convolution avec un sinus cardinal introduit des ondulations sur le spectre. Elles sont appelés "ripples»en
anglais. X tr (f)= N-1 n=0 x(nT e )e -j2πfnT e3. On échantillonneX
tr (f)à1/T 0 On obtient alorsNvaleurs différentes espacées de 1/T 0 entre 0 et 1/T e , carT 0 =NT e . Cette dernière opération rend périodique la " fonction » dans le temps. Appelonsxquotesdbs_dbs29.pdfusesText_35[PDF] Dualité - Lirmm
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