COURS TRAITEMENT DU SIGNAL
On voit de plus sur l'analyseur de spectre un signal à. 634Hz. Le signal temporel généré par la guitare et mesuré par le microphone est plus complexe. Il est
Les Bases du Traitement des Signaux Numériques
Remarque : On utilise les lettres minuscules pour décrire l'histoire du signal au cours du temps et les lettres majuscules pour le décrire dans le domaine des
Traitement du signal
au moins un coefficient bp est non nul et les filtres non-récursifs pour lesquels tous les coefficients bp sont nuls. Etant donné que les filtres traités
Initiation au traitement du signal et applications Notes de cours
coefficients non-nuls sur la diagonale ne peuvent être écartés que de k (proportionnel à la fréquence d'alternance des lignes). À faire en exercice : écrire le
Cours de Traitement du Signal Année 2015-2016
Le traitement du signal est la discipline technique qui s'appuyant sur les nul puisqu'il est le seul à être compris dans la porte : 35. Serge Dos Santos ...
Notes de cours Traitement du signal
Il s'agit de signaux qui sont nuls pour tous les instants précédent l'instant nul. sur des signaux aléatoires est l'objet d'un autre cours notamment du ...
Traitement du Signal cours de Master 2 Recherche
Ainsi le produit scalaire entre deux vecteurs distincts et non nuls est nul si les deux vecteurs sont orthogonaux. Nous garderons cette définition pour des
Cours de Traitement du Signal
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Le traitement du signal - La transformée de Fourier la transformée
20 janv. 2008 `A la reception pour retrouver le signal x(t) on démodule en multi- ... nuls est inférieure `a T (le nombre d'échantillon). En effet
Traitement du signal
3.4 pour calculer e cacement les convolutions discr etes de deux signaux a support ni. Soient fn] et hn] deux signaux ayant des echantillons non nuls pour 0.
cours traitement du signal
Avant de commencer le cours sur le traitement du signal il est opportun de définir la fonction puisque cet élément est infini en 0 et nul ailleurs).
Traitement du signal
Ce cours enseigné au Conservatoire National des Arts et Métiers (CNAM) de Paris Le traitement du signal c'est la réalisation d'opérations sur le signal.
Initiation au traitement du signal et applications Notes de cours
Dans le cas de la formule non-récursive la fonction de transfert H est un polynôme en z?1
Les Bases su Traitement du Signal Numérique licence
Un signal est dit causal s'il est nul pour toute valeur négative du temps fréquences un signal dont on connaît l'histoire au cours du temps et.
Compléments de cours Traitement du signal I) Décomposition en
choisi pour le calcul de l'intégrale puisque le signal est périodique. On peut donc en déduire que les coefficients bn sont nuls si la fonction est ...
Traitement du Signal (Introduction)
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10 nov. 2021 e /2fY e /2] et d'avoir un spectre nul sur le complémentaire de cet intervalle au sein de l'intervalle [?fX e /2
Cours de Traitement du Signal Année 2015-2016
Sur les 5 TD 1 sera noté
Éléments de traitement du signal
Exercice 1 : On considère le signal x(t) périodique de période T suivant : sous la forme z(t) = x(t) + jy(t) dont le spectre soit nul pour les ...
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Dans le cas de la formule non-récursive la fonction de transfert H est un polynôme en z?1 donc les ak sont nuls pour k < 0 Dans ce cas le filtre est donc
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TRAITEMENT du SIGNAL – M SABRI – Faculté des Sciences et Techniques BENI (supposé causal : nul pour t négatif) par le signal rec( Cela signifie que
Comment traiter un signal ?
Le traitement du signal c'est la réalisation d'opérations sur le signal. – Elaboration de signaux : Synthèse (de parole, de musique), modulation, codage. – Interprétation des signaux : filtrage, extraction/détection d'information, identification, analyse (spectrale ou temporelle) ou mesure.Quelle est l'objectif principal de traitement des signaux ?
Le traitement des signaux est la discipline technique qui, s'appuyant sur la théorie du signal et de l'information, les ressources de l'électronique, de l'informatique et de la physique appliquée, a pour objet l'élaboration ou l'interprétation des signaux porteurs d'information.Quel est le rôle du signal ?
Un signal est une information codée de façon à être transmise à distance de sa source à son destinataire. Cette information étant codée pour pouvoir être acheminée plus facilement et plus rapidement jusqu'au récepteur (destinataire), elle devra être décodée à la fin de la transmission afin d'être compréhensible.- On peut citer le signal sinuso?l, rampe, échelon, impulsion ou dirac, … Un signal déterministe peut être périodique ou non périodique.
Notes de cours
Traitement du signal
Gabriel Dauphin
10 novembre 2021
Table des matières
1 Description d"un signal : Cours A4
1.1 Classification discret/continu
41.2 Signaux périodiques
41.3 Quantification
51.3.1 Présentation simplifiée de la quantification
51.3.2 Présentation plus détaillée de la quantification
51.4 Quelques transformations simples de signaux et leur visualisation
61.5 Dirac
81.6 Quelques signaux
82 Échantillonnage d"un signal : Cours B
102.1 Échantillonnage
102.2 Critère de Shannon-Nyquist
112.3 Chaîne de mesure
112.4 Puissance et énergie
113 Transformées de Fourier des signaux temps continu : Cours C
133.1 Signaux périodiques/signaux à durée limitée
133.2 Série de Fourier
133.3 Propriétés de la série de Fourier
143.4 Transformée de Fourier à temps continu (TFTC)
163.5 Propriétés de la transformée de Fourier
163.5.1 Propriétés similaires à celles des séries de Fourier
163.5.2 Propriétés supplémentaires
173.5.3 Exemples de transformées de Fourier
184 Transformées de Fourier des signaux temps discret : Cours D
204.1 Transformée de Fourier à temps discret (TFTD)
204.2 Propriétés de la transformée de Fourier à temps discret
204.3 Transformée de Fourier discrète (TFD)
234.4 Propriétés de la transformée de Fourier discrète
244.5 Exemples de transformées de Fourier discrète de signaux
254.6 Notation matricielle
274.7 Bourrage de zéros
275 Repliement de spectre, filtres : Cours E
285.1 Filtre analogique et réponse fréquentielle
285.2 Filtre numérique et réponse fréquentielle
305.3 Repliement de spectre
325.4 Critère de Shannon-Nyquist
335.5 Interpolation et reconstruction d"un signal
335.6 Sous-échantillonnage
345.7 Sur-échantillonnage
341
6 Filtres et descripteurs de signaux : Cours EBis36
6.1 Filtres analgoqiques et produit de convolution en temps continu
366.2 Filtres numériques et produit de convolution en temps discret
376.3 Intercorrélation, autocorrélation et densité spectrale
376.3.1 Signaux temps continu non-périodiques
376.3.2 Signaux temps discret non-périodiques
386.3.3 Signaux temps discret périodiques
407 Fonctions de transfert : Cours 1F41
7.1 Définition de la transformée de Laplace
417.2 Propriétés de la transformée de Laplace
427.3 Filtre analogique, causalité et fonction de transfert
447.4 Critère de stabilité des filtres analogiques
447.5 Filtres analogiques à phase linéaire
457.6 Filtres analogiques à phase minimale
478 Descripteurs de signaux et de filtres : cours 2F
498.1 Transformée en Z
498.2 Propriétés de la transformée en Z
508.3 Filtre numérique, causalité et fonction de transfert
518.4 Critère de stabilité des filtres numériques
528.5 Filtres numériques à phase linéaire
538.6 Filtres numériques à phase minimale
569 Synthèse de filtres numériques à réponse impulsionnelle finie : Cours G
579.1 Filtres idéaux
579.2 Synthèse d"un filtre numérique
589.3 Utilisation des fenêtres
609.4 Méthode de l"invariant impulsionnel
629.5 Application aux signaux aléatoires
639.5.1 Généralités
639.5.2 Application au débruitage d"un signal
6410 Synthèse de filtres à réponses impulsionnelles infinies : Cours H
6510.1 Définition d"un filtre de Butterworth
6510.2 Synthèse d"un filtre analogique par un filtre de Butterworth
6610.3 Transformée Bilinéaire
6810.4 Synthèse d"un filtre numérique par un filtre de Butterworth
6910.5 Synthèse avec d"autres filtres
69A Rappel sur les complexes70
A.1 Écriture d"un complexe
70A.2 Représentation angulaire de complexes de module1. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .70
A.3 Module et argument d"un complexe
70A.3.1 Argument d"un complexe
71A.3.2 Module d"un complexe
71B Justification des égalités de Parseval72
B.1 Cas d"un signal temps continu non-périodique 72B.2 Cas d"un signal temps continu et périodique 72
B.3 Cas d"un signal temps discret non-périodique 73
B.4 Cas d"un signal temps discret périodique
742
C Exemple de calculs76
C.1 Calcul de la transformée de Laplace inverse d"une fonction de transfert dont le dénominateur contient une racine
double 76C.2 Exemple de calcul de la transformée en Z inverse d"une fonction de transfert dont le dénominateur contient une
racine double 76D Trouver les paramètres d"un signal sinusoïdal ajouté à une composante continue 78
E Exemple de correction d"exercices80
E.1 Énoncé
80E.2 Correction
80E.2.1 Question 1
80E.2.2 Question 2
81E.2.3 Question 3
81F Calcul avec les intégrales et les fonctions caractéristiques 83
G Bibliographie84
3Chapitre 1
Description d"un signal : Cours A
1.1 Classification discret/continu
En traitement de signal, on cherche à modéliser l"évolution de valeurs au cours du temps. Cette évolution est identifiée par
unsignal. On appelle un instant une date particulière de l"histoire. Cette date est identifiée par une valeur det, positive si la date
se trouve après le début de l"expérimentation et négative sinon.tindique généralement le temps écoulé en secondes. on entend
par signal une succession de valeurs correspondant à des instants différents.Si le signal prend une valeur à tous les instants, il s"agit d"un signal à temps continuqui peut être décrit par une fonction
définie surR.Si le signal prend des valeurs finies à desinstants régulièrement réparties, il s"agit d"un signal à temps discretqui peut être
décrit par une suite notée indifféremmentsnous[n].Si le signal correspond à une grandeur qui ne peut prendre qu"un nombre fini de valeurs, on appellealphabetl"ensemble de
ces valeurs. Un tel signal est à amplitude discrète et il peut être décrit par une suite ou une fonction.
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