D-TdS-Echantillonnage.pdf
Signal numérique filtré. Algorithmes de traitement numérique du signal. Signal analogique original. Numérisation. Quantification- échantillonnage
Du signal continu au signal numérique - Échantillonnage
On ne peut pas dire l'inverse non plus ! Il est nécessaire de comprendre comment se fait le passage du monde analogique à celui du numérique. Dans ce cours on
introduction a lelectronique numerique echantillonnage et
TE est la période d'échantillonnage du signal. • Le deuxième bloc représente un convertisseur analogique-numérique qui permet d'associer.
Echantillonnage dun signal : Cours B
Echantillonnage d'un signal : Cours B. 2.1 Echantillonnage. On appelle échantillonnage le fait de transformer un signal temps continu en un signal `a temps
Cours de Traitement du Signal
l'effet est de périodiser le spectre comme un échantillonnage puis de le modifier. Il est donc nécessaire d'imposer un filtre passe-bas en sortie aussi. . 0
Traitement du signal
2.4 Échantillonnage et quantification du signal analogique . ce document sont directement issus du polycopié de cours de G. Pellerin (téléchargeable à.
GELE2511 Chapitre 5 : Signaux et syst`emes discrets
Signaux discrets. Décimation et interpolation. Signaux discrets communs. Syst`emes discrets. Réponse impulsionnelle. Échantillonnage. Gabriel Cormier (UdeM).
Conversions analogique - numérique et numérique - analogique.
1 Ce cours utilise fréquemment des termes et abréviations en langue anglaise on les retrouve dans la II.3 – Echantillonnage d'un signal analogique.
Introduction au Traitement Numérique du Signal
On donne des exemples sous Matlab en cours et on explique les coefficients) shannon
ECHANTILLONNAGE
L'échantillonage est une opération qui consiste à transformer un signal analogique Il s'agit donc au cours de cette opération de passer d'un signal ...
[PDF] D-TdS-Echantillonnagepdf
la 1ère concerne le temps et porte le nom d'échantillonnage : cela consiste à prendre des échantillons du signal analogique à des instants
[PDF] Echantillonnage dun signal : Cours B - L2TI
On appelle échantillonnage le fait de transformer un signal temps continu en un signal `a temps discret On appelle période d'échantillonnage la durée entre
[PDF] introduction a lelectronique numerique echantillonnage et
L'échantillonnage ne doit pas détériorer le signal En particulier il doit CONSERVER LE SPECTRE de x(t) et il doit permettre de restituer ce spectre en fin d'
[PDF] Cours de Traitement du Signal
19 juil 2011 · Le passage d'un paramètre continu à discret s'appelle échantillonnage le passage discret?continu s'appelle interpolation Le passage de
[PDF] Signaux numériques - Moodle INSA Rouen
UV Traitement du signal Cours 6 ASI 3 Du signal continu au signal numérique Échantillonnage reconstruction et quantification
[PDF] COURS TRAITEMENT DU SIGNAL
mesure des signaux (Moyenne puissance et variance) Enfin dans le 4ème chapitre nous aborderons des applications d'échantillonnage de filtrage et
[PDF] Échantillonnage et reconstruction dun signal périodique
L'échantillonnage d'un signal continu est l'opération qui consiste à prélever des échan- tillons du signal pour obtenir un signal discret c'est-à-dire une
[PDF] Introduction au Traitement Numérique du Signal
coefficients) shannon sous-échantillonnage Quantification bruit de quantification filtre Evolution d'une grandeur physique au cours du temps
[PDF] Introduction `a léchantillonnage de signaux continus - GRETSI
L'échantillonnage c'est le fait de passer d'un signal continu x(t) `a un signal discret constitué des échantillons xk On ne considérera dans ce cours que
[PDF] Échantillonnage reconstruction et les systèmes numériques
MIC4220 Traitement numérique des signaux Mounir Boukadoum Michaël Ménard et différentes sources 2 Objectifs d'apprentissage Après ce cours vous serez
Comment faire l'échantillonnage d'un signal ?
L'échantillonnage d'un signal continu est l'opération qui consiste à prélever des échantillons du signal pour obtenir un signal discret, c'est-à-dire une suite de nombres représentant le signal, dans le but de mémoriser, transmettre, ou traiter le signal.Pourquoi on fait l'échantillonnage d'un signal ?
Pour l'oscilloscope utilisé, le nombre de points échantillonnés est toujours N = 5000. La période d'échantillonnage Te (et donc Fe) se règle gr? à la base de temps, en sélectionnant l'échelle temporelle horizontale. Si ?T est la durée total affichée sur l'écran : ?T = NTe = 5000Te, d'où Te.Comment déterminer la période d'échantillonnage du signal ?
La fréquence d'échantillonnage est exprimée en kilohertz (KHz). Pour vous donner un exemple, la fréquence d'échantillonnage standard des CD est de 44,1 kHz, ce qui signifie que chaque seconde de votre enregistrement est composée de 44 100 échantillons.
Introduction au Traitement Numérique
du Signal Objectifs :présenter sans développement calculatoire lourd (pas de TF, pas de TZ) on donne des résultats on illustre. On donne des exemples sous Matlaben cours et on explique les calculs pour se préparer aux TP.Mots clés:Fe, représentation en fréquence (limiter à série de Fourier sans les calculs de
coefficients), shannon, sous-échantillonnage, Quantification, bruit de quantification, filtre linéaire, réponse impulsionnelle, produit de convolution, filtres et banc de filtres.Introduction générale
http://www.univ-rouen.fr/psi/paquet T. Paquet Introduction au Traitement Numérique du Signal L1-EEA 2Traitement du Signal
Analyse spectrale
I. Propriétés des signaux analogiques sonores Evolution d'une grandeur physique au cours du tempsExemples acoustique
Définition de quelques grandeurs : Amplitude, Puissance, Amplitude Efficace Introduction à l'analyse harmonique des signaux : série de Fourier Représentation en fréquence : spectres discretsII. Signal numérique :
Echantillonnage
Quantification
Théorème de Shannon et fréquence apparente d'un signalSous échantillonnage et repliement de spectre
Illustrations avec MatLab
III. Système linéaire numérique
Transformation linéaire du signal
Réponse impulsionnelle
Produit de convolution
Fonction de Transfert d'un système linéaire
Illustrations avec MatLab
IV. Présentation de quelques effets sonores et filtres associésIllustration avec MatLab
V. Filtres généraux et leur représentation fréquentielle Passe bas - passe haut - passe bande - coupe bandeFiltres miroirs
Illustration avec MatLab
VI. Modèle du système auditif et application à la compression audioSous-échantillonnage critique
Banc de filtres
T. Paquet Introduction au Traitement Numérique du Signal L1-EEA 31. Phénomène acoustique
-Description d'un signal sonore -Mesure du signal sonore -Caractérisation d'un signal sonore2. Audition
-Spectre audible, Echelle d'amplitude, -Echelles de fréquence (Octave, Décade) -Perception du son, corrections sonométriques3. Le microphone, capteur de son
-Exemple: Microphone électrostatique4. Bruit et musique
-Construction d'une note musicale -Spectre de quelques instruments -Introduction à la synthèse de son par série de Fourier -Notion de bruit I. Propriétés des signaux analogiques sonores T. Paquet Introduction au Traitement Numérique du Signal L1-EEA 41. Description d'un signal sonore
Un son est un ébranlement élastique de l'air, d'un fluide ou d'un solide qui se manifeste par des variations de pression autour de la pression moyenne du milieu. Si le milieu est homogène l'onde sonore se propage à vitesse constante appelée célérité P m est la pression moyenne du milieu cest la célérité du milieuI.1. Phénomène acoustique
18000Diamant5000Acier1500Eau à 20°344Air sec à 20°Célérité c (m.s
-1 )MilieuUnités de pression
Le Pascal (Pa) : 1 Pa=1 N / m
2 c'est le l'unité du Système International (SI)1 bar = 10
5 Pa1 atm = 101325 Pa
T. Paquet Introduction au Traitement Numérique du Signal L1-EEA 51. Description d'un signal sonore
Dans le cas d'un son purement sinusoïdal émis par le haut parleurLa pression à la position du haut parleur est
I.1. Phénomène acoustique
)2sin()(ftpPtP m O f est la fréquenceT=1 / fest la période temporelle
P(t) t T L'onde sonore se propage jusqu'au récepteur à la vitesse c dans la direction x Dans l'intervalle de temps T elle parcours la distance c est la longueur d'ondede l'onde sonore, c'est la période spatiale x P(x) T. Paquet Introduction au Traitement Numérique du Signal L1-EEA 62. Mesure du signal sonore
Niveau sonore
C'est une mesure relative de pression sonore
Elle est comparée relativement àune pression sonore de référence qui est généralement le seuil de perception de l'audition humaineI.1. Phénomène acoustique
01020PPLogL
0 P P PaP 5 0 10.2 en décibels (dB) T. Paquet Introduction au Traitement Numérique du Signal L1-EEA 72. Mesure du signal sonore
Exemple de niveaux sonores
I.1. Phénomène acoustique
Non rencontréSeuil d'audition10
-12 02.10 -5StudioTrès faible10
-10202.10
-4Intérieur maisonNiveau faible10
-8402.10
-3MagasinNiveau moyen10
-6602.10
-2Moteur d'autoFort10
-4802.10
-1Marteau piqueurTrès fort10
-21002AtelierInsupportable112020Réacteur avionSeuil de douleur
irréversible100140200Sensation auditiveSituationIntensité sonore (W.m -2 )L (dB)Pression acoustique Pa) T. Paquet Introduction au Traitement Numérique du Signal L1-EEA 83. Caractérisation d'un signal sonore
Un signal sonore est un signal perçu par l'oreille humaine La gamme des sons audibless'étend de 22Hzà22KHz On utilise souvent une échelle logarithmique des fréquences Une décadecouvre l'intervalle des fréquences de fà10 f Une octavecouvre l'intervalle des fréquences de fà2 fI.2. Audition
0.1 1 10 100
décades octaves T. Paquet Introduction au Traitement Numérique du Signal L1-EEA 93. Caractérisation d'un signal sonore
La bande des fréquences audibles se décompose en 10 octaves22Hzà44Hz
44Hzà88Hz
88Hzà176Hz
176Hzà352Hz
352Hzà704Hz
704Hzà1408Hz
1408Hzà2816Hz
2816Hzà5632Hz
5632Hzà11264Hz
11264Hzà22528Hz
Limite des fréquences audibles selon les espècesI.2. Audition
T. Paquet Introduction au Traitement Numérique du Signal L1-EEA 103. Caractérisation d'un signal sonore
Niveau sonore physiologique
Les courbes iso-niveau ne sont pas des horizontales Les courbes iso-niveau ne sont pas parallèles entre elles Les sons ne sont pas perçus de la même façon selon leur niveau et selon leur fréquence Il faut corriger les mesures si on veut rendre compte de la perception humaineI.2. Audition
T. Paquet Introduction au Traitement Numérique du Signal L1-EEA 113. Caractérisation d'un signal sonore
Les courbes de pondération sonométriques
Pour la mesure de bruits faibles on utilise la pondération A (mesures en dBA) Pour les mesures de bruits moyens pondération B (mesures en dBB) Pour les mesures de bruits forts pondération C (mesures en dBC) On ajoute à la mesure la valeur indiquée dans la table de correctionI.2. Audition
)()()()(20)( 010 dBAAnPondératiofPfPLogfL )()()()(20)( 010 dBBBnPondératiofPfPLogfL )()()()(20)( 010 dBCCnPondératiofPfPLogfL T. Paquet Introduction au Traitement Numérique du Signal L1-EEA 123. Caractérisation d'un signal sonore: Les courbes de pondération sonométriques
I.2. Audition
-8.5-8.4-6.6160000-0.5-4.8
400-6.2-6.1-4.3
125000-0.8-6.6
315-4.4-4.3-2.5
100000-1.3-8.6
250-3-2.9-1.1
80000-2-10.9
200-2-1.9-0.1
6300-0.1-3-13.4
160-1.3-1.20.5
5000-0.2-4.2-16.1
125-0.8-0.71
4000-0.3-5.6-19.1
100-0.5-0.41.2
3150-0.5-7.4-22.5
80-0.3-0.21.3
2500-0.8-9.3-26.2
63-0.2-0.11.2
2000-1.3-11.6-30.2
50-0.101
1600-2-14.2-34.6
40000.6
1250-3-17.1-39.4
31.5000
1000-4.4-20.4-44.7
2500-0.8
800-6.2-24.2-50.7
200-0.1-1.9
630-8.5-28.5-56.7
160-0.3-3.2
500-11.2-33.2-63.4
12.5 C B AF (Hz)
C B AF (Hz)
T. Paquet Introduction au Traitement Numérique du Signal L1-EEA 13I.2. Audition
T. Paquet Introduction au Traitement Numérique du Signal L1-EEA 14Exemple :le microphone électrostatique
Principe : l'onde sonore déforme une membrane qui entraine la variation de l'épaisseur de la capacité Pour avoir une bonne sensibilité il faut U et R grandes car les variations de C sont faibles Le signal acoustique est transformé en un signal électriqueC'EST UN CAPTEUR
I.3. Le microphone capteur de son
dtdCUti)( dtdCRUtu)( eSCRUi(t)
Grille de protection
Membrane
AirCapacité
u(t) T. Paquet Introduction au Traitement Numérique du Signal L1-EEA 151. Allure temporelle d'une note musicale
I.4. Bruit et musique
enveloppe - L'amplitude du son évolue dans l'enveloppe - A l'intérieure de l'enveloppe le son évolue de façon périodique en fonction de la note jouée et de l'instrument utilisé - L'enveloppe présente 3 phases successives qui sont plus ou moins longues en fonction de l'instrumentiste et de l'instrument Durant le corps de la note, la formes d'onde périodique est caractéristique l'instrument Forme d'onde en triangle: FluteForme d'onde en dents de scie: Violon T. Paquet Introduction au Traitement Numérique du Signal L1-EEA 162. Hauteur et timbre
La hauteur d'une notede musique correspond à la fréquence de la forme d'onde C'est le nombre de périodes de vibrations produites par l'instrument pendant une seconde. Elle est mesurée en HerzExemples : la note Lapure à 440 Hz
la note Lapure à 880 HzI.4. Bruit et musique
T. Paquet Introduction au Traitement Numérique du Signal L1-EEA 172. Hauteur et timbre
Le timbre d'une notede musique est caractérisée par la forme d'onde de l'instrument La note d'un instrument n'est pas pure. Elle résulte d'une somme de sinusoïdesExemple de la corde vibrante:
I.4. Bruit et musique
LLa fréquence fondamentale du
son émis par la corde vaut est la tension de la corde est la masse linéique de la corde F Lf21 0 FMode de résonance fondamental
Mode de résonance harmoniques
01 2ff 02 3ff première harmonique deuxième harmonique T. Paquet Introduction au Traitement Numérique du Signal L1-EEA 182. Hauteur et timbre
Exemple de la corde vibrante (suite):
I.4. Bruit et musique
Les modes de résonnance s'ajoutent pour former la forme d'onde )2sin(21)2sin(21)2sin(21)2sin( 3210tftftftfOnde
LA 440 Hz
On obtient une forme d'onde en dents de scie:
T. Paquet Introduction au Traitement Numérique du Signal L1-EEA 192. Hauteur et timbre
Représentation fréquentielle de la forme d'ondeI.4. Bruit et musique
)2sin(21)2sin(21)2sin(21)2sin( 3210tftftftfOnde 0 f 1 f 2 f 3 f 1 5,0
Amplitude
Fréquence
TempsAmplitude
T. Paquet Introduction au Traitement Numérique du Signal L1-EEA 20Décomposition en série de Fourier
Tout signal périodique de période peut s'écrire3. Introduction à l'analyse de FourierI.4. Bruit et musique
Joseph Fourier, 1768-1830
xt p Tf oo 1 )2sin()2cos()( 110tnfbtnfaatxquotesdbs_dbs35.pdfusesText_40
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