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Ann´ee 2013-20144 Universit´e Paul Sabatier-Wnbande passante du filtre (fr´equence haute de la bande
passante pour un passe-bas; fr´equence basse de la bande passante pour un passe-haut; fr´equences basse et haute de la bande passante pour un passe-bande; fr´equences basse et haute de la bande coup´ee pour un coupe-bande). Les fr´equences deWnsont normalis´ees par rapport `a la fr´equence de Nyquist. -Rpatt´enuation maximale (en dB) dans la bande pas- sante. -Rsatt´enuation minimale (en dB) dans la bande coup´ee.3.3.5 Estimation de l"ordre des filtres
Enfin, Matlab, poss`ede des fonctions permettant d"estimer l"ordre minimal n´ecessaire pour la construction d"un filtre passe-bas ou passe bande entrant dans un gabarit donn´e : >> [n, Wn] = buttord(Wp,Ws,Rp,Rs) ; >> [n, Wn] = cheb1ord(Wp,Ws,Rp,Rs) ; >> [n, Wn] = ellipord(Wp,Ws,Rp,Rs) ; -Wpbande passante. -Wsbande coup´ee. -Rpatt´enuation maximale (en dB) dans la bande pas- sante. -Rsatt´enuation minimale (en dB) dans la bande coup´ee. -nordre du filtre. -Wnfr´equence propre du filtre num´erique. Pour un filtre passe-basWpetWssont les fr´equences hautes de la bande passante et basse de la bande coup´ee. Pour un filtre passe-bande,Wpcontient les fr´equences basse et haute de la bande passante etWsles fr´equences haute et basse de la bande coup´ee. Attention, les fr´equences sont normalis´ees par rapport `a la fr´equence de Nyquist = fe 2. Pour les filtres passe-haut et coupe-bande, leur ordre peut ˆetre calcul´e de la mˆeme fa¸con que pour les filtres passe-bas et passe-bande en renversant les fr´equences de 0 vers 1 et de 1 vers 0. (e.g. l"ordre d"un passe-hautWp=0.2,Ws=0.1 est le mˆeme que celui d"un passe-basWp=0.8,Ws=0.0).4 Exemple
% G´en´eration du signalFe = 8e3;
N = 512;
t = (0:N-1)/Fe; x = square(2*pi*Fe*t/50); % TFD sur [0, Fe]X = fft(x);
f = (0:N-1)/N*Fe; % Affichage subplot(1,2,1); plot(t,x);xlabel("temps t"), ylabel("x(t)");subplot(1,2,2); plot(f(1:N/2),abs(X(1:N/2)));xlabel("fr´equence f"), ylabel("X(f)");
0 20004000
050100150200250300
fréquence f 0 0.02 0.04 0.06 -1 -0.8-0.6-0.4-0.2 00.20.40.60.8
1 temps t ?x(f)x(t) % Synth`ese du filtre passe bas % (RIF moindres carr´es) % Bande passante [0, 200 Hz] % Bande coup´ee [400Hz, 4000Hz] % R´eponse impulsionnelle h = firls(39,[0 500 750 Fe/2]/Fe*2,[1 1 0 0]); % R´eponse en frquence [H, freq] = freqz(h,1,512,Fe); % Affichage subplot(1,2,1); plot(h); xlabel("´echantillon"), ylabel("h[n]"); subplot(1,2,2); plot(freq,20*log10(abs(H))); xlabel("fr´equence f"), ylabel("H(f)"); 0 20 40-0.04-0.02 0
0.020.040.060.080.10.120.140.16
échantillon
0 20004000
-100-80-60-40-20 020 fréquence f ?h(f)h[n] % Filtrage du signal y = filter(h,1,x);
Y = fft(y);
% Affichage subplot(1,2,1); plot(t,y); xlabel("temps t"), ylabel("y(t)"); subplot(1,2,2); plot(f(1:N/2),abs(Y(1:N/2))); xlabel("fr´equence f"), ylabel("Y(f)"); 0 0.02 0.04 0.06 -1 -0.8-0.6-0.4-0.2 00.20.40.60.8
1 temps t 0 20004000
050100150200250300
fréquence f ?y(f)y(t) Herv´e Carfantanhttp://userpages.irap.omp.eu/~hcarfantan/Ann´ee 2013-20141 Universit´e Paul Sabatier
- Matlab et le traitement du signal -Table des mati`eres
1 Repr´esentation des signaux et syst`emes 1
1.1 Temps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Autocorr´elation . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.3 Fonction de transfert . . . . . . . . . . . . . 1
2 Repr´esentations fr´equentielles 2
2.1 Signaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
2.2 Syst`emes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
3 Filtrage et synth`ese de filtres 2
3.1 Filtrage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
3.2 Synth`ese filtres RIF . . . . . . . . . . . . . 2
3.2.1 Troncature de la R´ep. Impuls. . . . . 2
3.2.2´Echantillonnage de la R´ep. en Fr´eq. 2
3.2.3 Moindres Carr´es . . . . . . . . . . . 2
3.2.4 M´ethode de R´emez . . . . . . . . . . 3
3.3 Synth`ese de filtres RII . . . . . . . . . . . . 3
3.3.1 Synth`ese de filtres analog. passe-bas 3
3.3.2 Transformation des fr´equences . . . 3
3.3.3 Discr´etisation des filtres . . . . . . . 3
3.3.4 Synth`ese compl`ete des filtres . . . . 3
3.3.5 Estimation de l"ordre des filtres . . . 4
4 Exemple4
Matlab et sa boˆıte `a outilsSignal Processing, contiennent un grand nombre de fonctionnalit´es concernant : - la g´en´eration de signaux; - la repr´esentation des signaux (Transform´ee de Fou- rier Discr`ete FFT, Transform´ee en Cosinus DiscretsDCT...);
- l"analyse des signaux (statistique, analyse spectrale pa- ram´etrique...); - la repr´esentation des syst`emes lin´eaires (fonction de transfert, pˆoles et z´eros, espace d"´etat...); - l"analyse des syst`emes (r´eponse impulsionnelle, r´eponse en fr´equence...); - le filtrage et la synth`ese de filtres. Nous nous int´eresseronsici uniquement aux fonctions utiles pour la repr´esentation fr´equentielle des signaux et des sys- t`emes lin´eaires et aux fonctions de filtrage et de synth`ese de filtres.1 Repr´esentation des signaux et
syst`emes1.1 TempsUn signal num´erique ´echantillonn´e `a la fr´equencefese re- pr´esente naturellement dans Matlab, comme un vecteur deN´el´ements (signal de dur´eeN fe). Le vecteur des temps qui lui est associ´e est : >> t = (0:N-1)/fe;1.2 Autocorr´elation
L"estimation de l"autocorr´elation d"un signal ou de l"inter- corr´elation de deux signaux de longueurNpeut ˆetre effec- tu´ee avec la fonctionxcorr: >> Cxy = xcorr(x,y,option); C"est un vecteur de longueur 2N-1 tel que leNi`eme ´el´e- ment corresponde `a la corr´elation en 0. sioptionn"est pas donn´e,xcorrestime la corr´elation non normalis´ee : C unx,y[n] =? ?N-n k=1x?[k]y[k+n] sin≥0 C x,y[-n]?sin <0 optionpeut prendre les valeurs : -"biased"pour l"estimateur biais´e de la corr´elation : C bx,y[n] =1NCunx,y[n]. -"unbiased"pour l"estimateur non biais´e de la corr´ela- tion : C nbx,y[n] =1 |N-n|Cunx,y[n]. -"coeff"pour laquelle la corr´elation est normalis´ee de fa¸con `a ce queCcx,y(0) = 1.1.3 Fonction de transfert
- La fonction de transfert (transform´ee de Laplace de la r´e- ponse impulsionnelle) d"un filtre analogique s"´ecrit sous la forme :F(s) =b0sM+b1sM-1+···+bM-1s+bM
sN+a1sN-1+···+aN-1s+aN ou sous la forme :F(s) ==K?
M k=1(s-zk) ?Nk=1(s-pk). - La fonction de transfert (transform´ee enzde la r´e- ponse impulsionnelle) d"un filtre num´erique s"´ecrit quant `a elle :F(z) =b0+b1z-1+···+bMz-M
1 +a1z-1+···+aNz-N=K?
M k=1(z-zk) ?Nk=1(z-pk). Ces syst`emes peuvent donc se repr´esenter dans Matlab, avec les vecteurs du d´enominateura=[1,a1,...aN]et du num´erateurb=[b0, b1,...bM]ou par le gainKet les vecteurs des polesp=[p0, p1,...pM]et des z´eros z=[z0, z1,...zM]. Un filtre num´erique `a r´eponse impulsionnelle finie (RIF) ayant son d´enominateur `a 1 sera enti`erement caract´eris´e par sa r´eponse impulsionnelle (h = b). Herv´e Carfantanhttp://userpages.irap.omp.eu/~hcarfantan/Ann´ee 2013-20142 Universit´e Paul Sabatier2 Repr´esentations fr´equentielles2.1 SignauxLa Transform´ee de Fourier Discr`ete d"un signal deNpoints
est calcul´ee par un algorithme rapide (Fast Fourier Trans- formFFT) : >> X = fft(x) ; C"est ´egalement un signal (`a valeurs complexes) deNpoints´echantillonn´es `a la fr´equenceN
fe. Le vecteur des fr´equences qui lui est associ´e est : >> f = (0:N-1)/N*fe; Rappelons que ce signal est de p´eriodefe; on peut le repr´esenter sur l"intervalle [-fe 2,fe2] grˆace `a la fonction
fftshift(qui ne fait qu"un d´ecalage des vecteurs et aucun calcul de fft) : >> Y = fftshift(X); Le vecteur des fr´equences qui lui est associ´e est alors : >> f = (0:N-1)/N*fe - fe/2;2.2 Syst`emes
La r´eponse en fr´equence d"un syst`eme analogique est don- n´ee par : >> H=freqs(b,a,w); Hest la r´eponse en fr´equence aux pulsations donn´ees dans le vecteurw(en radian par seconde). La r´eponse en fr´equence d"un syst`eme num´erique est don- n´ee par : >> H=freqz(b,a,f,fe); Hest la r´eponse du syst`eme aux fr´equences donn´ees dans le vecteurf(en Hertz) etfela fr´equence d"´echantillonnage.Voir l"aide en ligne pour plus de d´etails...
Remarque :Matlab, travaille en pulsation pour les sys- t`emes analogiques et en fr´equence (et mˆeme en fr´equence normalis´ee) pour les syst`emes num´eriques.3 Filtrage et synth`ese de filtres
3.1 Filtrage
Le filtrage du vecteurxpar le filtre num´erique d´efini par aetbest effectu´e par : >> y = filter(b,a,x); Remarque :Les conditions initiales de l"´equation de r´ecu- rence peuvent ˆetre donn´ees en entr´ee de la fonctionfilter.Elles se calculent par la fonctionfiltic.
3.2 Synth`ese filtres RIF
Il existe diff´erentes m´ethodes de synth`ese de filtres RIFapprochant un filtre id´eal :3.2.1 Troncature de la R´eponse ImpulsionnelleLa fonctionfir1synth´etise un filtre RIF simple (d´efini
par une seule bande passante ou coup´ee) par troncature et fenˆetrage de la r´eponse impulsionnelle du filtre num´erique id´eal : >> h = fir1(n,fn,type,window) ; -nest l"ordre du filtre (longueur de la RI moins un). - Les fr´equencesfnsont normalis´ees par rapport `a la fr´e- quence de Nyquist (fn=f/fe fr´equence de coupure pour les passe-bas et passe-haut, et les fr´equences de coupures basse et haute pour les passe-bande et coupe-bande. - La chaˆıne de caract`eretypepr´ecise le type de filtre. "high"pour passe-haut,"stop"pour coupe-bande, type omis pour les passe-bas et passe-bande. - Le vecteurwindowde longueurn+1, correspond `a la fe- nˆetre prise en compte (par d´efaut fenˆetre de Hamming). Les fonctions Matlab, disponibles pour cr´eer des fe- nˆetres sont :bartlett,blackman,boxcar(rectangu- triang(triangulaire).Voir l"aide en ligne pour plus de d´etails...
3.2.2 ´Echantillonnage de la R´eponse en Fr´e-quence La fonctionfir2synth´etise un filtre RIF par ´echantillon- nage de la r´eponse en fr´equence du filtre analogique id´eal et fenˆetrage de la r´eponse impulsionnelle du filtre ainsi construit. >> h = fir2(n,fn,m,window) ; -nest l"ordre du filtre (longueur de la RI moins un). d´efinissant le filtre id´eal comme lin´eaire par morceaux. -mest le vecteur des amplitudes, aux fr´equences donn´ees parfn, de la r´eponse en fr´equence du filtre id´eal.Voir l"aide en ligne pour plus de d´etails...
3.2.3 Moindres Carr´es
La fonctionfirlssynth´etise un filtre RIF approchant au mieux, au sens des moindres carr´es (normeL2), la r´eponse en fr´equence du filtre analogique id´eal. >> h = firls(n,fn,m) ; -nest l"ordre du filtre (longueur de la RI moins un). d´efinissant le filtre id´eal. Attention, contrairement `afir2, ces fr´equences sont prises deux par deux dansfirls, permettant ainsi de d´efinir des bandes de fr´equences ou le filtre id´eal n"est pas pr´ecis´e (bandes de transition). Herv´e Carfantanhttp://userpages.irap.omp.eu/~hcarfantan/Ann´ee 2013-20143 Universit´e Paul Sabatier-mest le vecteur des amplitudes de la r´eponse en fr´equence
du filtre id´eal aux fr´equencesfn.