Du signal continu au signal numérique - Échantillonnage
TF du signal échantillonné – Analyse du spectre. ? Théorème de Shannon. ? Echantillonnage réel. ? Définition. ? Influence sur le spectre du signal
Cours de Traitement du Signal
Conversion d'un signal analogique à paramètre continu vers un signal numérique Un système réel d'échantillonnage ne se comporte pas comme un ...
Rappels Traitement du Signal
2.4.2 FILTRE REEL – GABARIT. 14. 2.5 NOTION DE MODULATION. 15. 2.5.1 PRINCIPE. 15. 2.5.2 MODULATION D'AMPLITUDE. 15. 3 NUMERISATION. 17. 3.1 ECHANTILLONNAGE.
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Traitement du Signal TP 4 - Échantillonnage sin ?f t ?t
Représentation du signal réel. Pour simuler sous matlab le signal réel on va représenter x(t) dans l'intervalle temporel [?2
Chapitre Echantillonnage du signal Introduction Echantillonnage du
2 avr. 2007 Cet échantillonneur est un échantillonneur réel qui donne la moyenne du signal continu au cours d'un intervalle d'échantillonnage.
Echantillonnage: Réalisation spectre
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TE est la période d'échantillonnage du signal. Bien sûr un signal réel à traiter a un spectre fréquentiel continu entre deux valeurs extrêmes de.
5_2020_2019_Chapitre 5_echantillonnage version
L'échantillonnage d'un signal analogique s(t) consiste à prélever fréquence Fe = 1/Te est appelée fréquence d'échantillonnage du signal s(t).
Traitement du signal
2.4 Échantillonnage et quantification du signal analogique . Les signaux réels sont à énergie et amplitude limitée. Ils sont causaux c'est-à-dire que ...
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19 juil 2011 · Un système réel d'échantillonnage ne se comporte pas comme un échantillonneur idéal Chaque prise d'échantillon est réalisée par une forme d'
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10 mar 2010 · 1 Échantillonnage d'un signal analogique Figure 1 1 Spectre du signal echantillonné réel dans le cas d'une sinusoïde 1 2 2 Réalisation
Rappels Traitement du Signal
Note de cours
T.Dumartin
1 GENERALITES 4
1.1 INTRODUCTION 4
1.2 DEFINITIONS 4
1.2.1 SIGNAL 4
1.2.2 BRUIT 4
1.2.3 RAPPORT SIGNAL SUR BRUIT 4
1.2.4 SYSTEME 4
1.3 CLASSIFICATION DES SIGNAUX 5
1.3.1 CLASSIFICATION PHENOMENOLOGIQUE 5
1.3.2 CLASSIFICATION ENERGETIQUE 5
1.3.3 CLASSIFICATION MORPHOLOGIQUE 5
1.4 SIGNAUX PARTICULIERS 6
1.4.1 FONCTION SIGNE 6
1.4.2 FONCTION ECHELON 6
1.4.3 FONCTION RAMPE 6
1.4.4 FONCTION RECTANGULAIRE 6
1.4.5 IMPULSION DE DIRAC 7
1.4.6 PEIGNE DE DIRAC 8
1.4.7 FONCTION SINUS CARDINAL 8
1.5 REPRESENTATION FREQUENTIELLE 8
2 TRAITEMENT DU SIGNAL ANALOGIQUE 9
2.1 SERIE DE FOURIER 9
2.1.1 DEFINITION 9
2.1.2 DEVELOPPEMENT EN TERMES COMPLEXES 10
2.1.3 PROPRIETES 10
2.2 TRANSFORMEE DE FOURIER 10
2.2.1 DEFINITION 10
2.2.2 PROPRIETES 11
2.2.3 EXEMPLE 12
2.3 CONVOLUTION 12
2.3.1 DEFINITION 12
2.3.2 TRANSFORMEE DE FOURIER 13
2.4 NOTION DE FILTRAGE 13
2.4.1 FONCTION DE TRANSFERT 13
2.4.2 FILTRE REEL - GABARIT 14
2.5 NOTION DE MODULATION 15
2.5.1 PRINCIPE 15
2.5.2 MODULATION D'AMPLITUDE 15
3 NUMERISATION 17
3.1 ECHANTILLONNAGE 17
3.1.1 DEFINITION 17
3.1.2 ECHANTILLONNAGE IDEAL 17
3.1.3 ECHANTILLONNAGE REEL 18
3.1.4 ECHANTILLONNAGE-BLOCAGE 19
3.2 QUANTIFICATION 20
3.2.1 DEFINITION 20
3.2.2 QUANTIFICATION UNIFORME 20
3.3 CODAGE 21
4 TRAITEMENT DU SIGNAL NUMERIQUE 22
4.1 TRANSFORMEE DE FOURIER D'UN SIGNAL DISCRET 22
4.1.1 DEFINITION 22
4.1.2 PROPRIETES 22
4.2 TRANSFORMEE DE FOURIER DISCRETE 23
4.2.1 FENETRAGE 23
4.2.2 ECHANTILLONNAGE EN FREQUENCE 24
4.3 NOTION DE TRANSFORMEE DE FOURIER RAPIDE 26
4.3.1 PRESENTATION A L'ALGORITHME DE COOLEY-TUCKEY 26
Annexe 1 : Transformée de Fourier d'un peigne de Dirac Annexe 2 : Transformée de Fourier de la fonction porte1 Généralités
1.1 Introduction
Le traitement du signal est une discipline indispensable de nos jours. Il a pour objet l'élaboration
ou l'interprétation des signaux porteurs d'informations. Son but est donc de réussir à extraire unmaximum d'information utile sur un signal perturbé par du bruit en s'appuyant sur les ressources de
l'électronique et de l'informatique.1.2 Définitions
1.2.1 Signal
Un signal est la représentation physique de l'information, qu'il convoie de sa source à sondestinataire. La description mathématique des signaux est l'objectif de la théorie du signal. Elle offre
les moyens d'analyser, de concevoir et de caractériser des systèmes de traitement de l'information.
1.2.2 Bruit
Un bruit correspond à tout phénomène perturbateur gênant la transmission ou l'interprétation
d'un signal.Remarque :
Les notions de signal et bruit sont très relatives. Pour un technicien des télécommunications qui
écoute un émetteur lointain relayé par un satellite, le signal provenant d'une source astrophysique
(soleil, quasar) placée malencontreusement dans la même direction est un bruit. Mais pourl'astronome qui s'intéresse à la source astrophysique, c'est le signal du satellite qui est un bruit.
1.2.3 Rapport signal sur bruit
Le rapport signal sur bruit mesure la quantité de bruit contenue dans le signal. Il s'exprime par le rapport des puissances du signal (P S ) et du bruit (P N ). Il est souvent donné en décibels (dB).1.2.4 Système
Un système est un dispositif représenté par un modèle mathématique de type Entrée/Sortie
qui apporte une déformation au signal (Ex: modulateur, filtre, etc...).Chapitre
1 S dB NSP=10logNP
Système
Entrée Sortie
1.3 Classification des signaux
On peut envisager plusieurs modes de classification pour les signaux suivant leurs propriétés.1.3.1 Classification phénoménologique
On considère la nature de l'évolution du signal en fonction du temps. Il apparaît deux types de
signaux :Les signaux déterministes :
ou signaux certains, leur évolution en fonction du temps peutêtre parfaitement modéliser par une fonction mathématique. On retrouve dans cette classe les
signaux périodiques, les signaux transitoires, les signaux pseudo-aléatoires, etc...Les signaux aléatoires :
leur comportement temporel est imprévisible. Il faut faire appel àleurs propriétés statistiques pour les décrire. Si leurs propriétés statistiques sont invariantes
dans le temps, on dit qu'ils sont stationnaires.1.3.2 Classification énergétique
On considère l'énergie des signaux. On distingue :Les signaux à énergie finie :
il possède une puissance moyenne nulle et une énergie finie.Les signaux à puissance moyenne finie :
il possède une énergie infinie et sont donc physiquement irréalisable.Rappels :
Energie d'un signal x(t)
+2 xW = x(t) dt
Puissance d'un signal x(t)
T/22 x -T/21P = lim x(t) dtT
T1.3.3 Classification morphologique
On distingue les signaux à variable continue des signaux à variable discrète ainsi que ceux dont l'amplitude est discrète ou continue.Amplitude
Continue Discrète
Continu
TempsDiscret
x(t) t x[n] n x[n] n x(t) t quantificationéchantillonna
g eOn obtient donc 4 classes de signaux :
Les signaux analogiques
dont l'amplitude et le temps sont continusLes signaux quantifiés
dont l'amplitude est discrète et le temps continuLes signaux échantillonnés
dont l'amplitude est continue et le temps discretLes signaux numériques
dont l'amplitude et le temps sont discrets1.4 Signaux particuliers
Afin de simplifier les opérations ainsi que les formules obtenues, certains signaux fréquemment
rencontrés en traitement du signal dispose d'une modélisation propre.1.4.1 Fonction signe
-1 pour t<0sgn(t)=+1 pour t>0 Par convention, on admet pour valeur à l'origine : sgn (t) =0 pour t=0.1.4.2 Fonction échelon
0 pour t<0u(t)=1 pour t>0
Par convention, on admet pour valeur à l'origine: u (t) = ½ pour t=0. Dans certains, il sera préférable de lui donner la valeur 1.1.4.3 Fonction rampe
t r(t) = t . u(t) = uIJdIJ1.4.4 Fonction rectangulaire
t11 pourOn l'appelle aussi fonction porte.
Elle sert de fonction de fenêtrage élémentaire. sgn(t) t -11 u(t) t 1 r(t) t 11 rec(t/T) tT/21 -T/2
1.4.5 Impulsion de Dirac
L'impulsion de Dirac correspond à une fonction porte dont la largeur T tendrait vers 0 et dont l'aire est égale à 1. pour t = 0į(t)=0 pour t 0 (t) ne peut être représentée graphiquement. On la schématise par le symboleAttention:
le 1 marqué sur la flèche pleine représente l'aire de cette impulsion (et non la hauteur de l'impulsion).On peut encore considérer
(t) comme la dérivée de la fonction échelon : du(t)į(t) =dtPropriétés :
Intégrale
į(t)dt =1
x(t).į(t)dt = x(0) 00 x(t).į(t t )dt = x(t )Produit
x(t).į(t) = x(0).į(t) x(0) 00 00 x(t).į(t t ) = x(t ).į(t t) x(t)Identité
x(t)į(t) = x(t)Translation
00 x(t)į(t t)=x(t t) 10 10 x(t t )į(t t ) = x(t t t )Changement de variable
1į(a.t) = aį(t)
avec en particulier1į(Ȧ)=į(t)2ʌf
Remarque :
Un signal physique y(t) correspondant au passage d'un état (1) vers un état (2) pourra être considéré
comme un impulsion chaque fois que son temps de montée t m sera négligeable devant les autres temps mis en jeu dans le circuit. Il en est de même pour un échelon. (t) t 1 11.4.6 Peigne de Dirac
On appelle peigne de Dirac une succession périodique d'impulsions de Dirac. T k-į(t)=į(t-kT)
T est la période du peigne.
Cette suite est parfois appelée train d'impulsions ou fonction d'échantillonnage. Ce type de signal est principalement utilisé en échantillonnage .1.4.7 Fonction sinus cardinal
sin ʌtsinc(t) = ʌt Cette fonction joue un rôle très important en traitement du signal.Propriétés :
sinc(t)dt =1 2 sinc (t)dt =11.5 Représentation fréquentielle
On a pour habitude de décrire les signaux en fonction de la variable temporelle t car notreperception des phénomènes physiques nous y incite. En électronique, la connaissance des propriétés
spectrales d'un signal est primordiale. Ainsi, on utilise souvent une représentation en fonction de la
fréquence pour caractériser un signal ou un système. Les outils de traitement des signaux nous aident
dans cette tâche.Exemple :
le support de transmission du téléphone à une bande passante de 3kHz alors que la bandepassante des signaux audibles est de 20kHz. Ceci explique pourquoi un signal audio de haute qualité
transmis par voie téléphonique sera perçu comme de mauvaise qualité par le récepteur. T (t) tT 2T KT-2T -T -KT
sinc(t) t 11 2 3 -3 -2 -1
2 Traitement du signal analogique
2.1 Série de Fourier
2.1.1 Définition
La décomposition en série de Fourier permet de décomposer un signal en somme desinusoïdes. On utilise principalement les séries de Fourier dans le cas des signaux périodiques. Elles
permettent ainsi de passer facilement du domaine temporel au domaine fréquentiel. Pour pouvoir être
décomposable, un signal doit être à variations bornées (Dirichlet).Pour tout signal s(t) réel où s(t) = s(t+T
0 ), on peut écrire : 0 02ʌȦ=T
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