Plan du cours. Cours de Traitement Du Signal - Transformées discrètes. Transformée de Fourier d un signal numérique. Introduction
|
|
- Hugues Larocque
- il y a 8 ans
- Total affichages :
Transcription
1 Plan du cours Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 1 guillaume.hiet@rennes.supelec.fr ESACA 17 octobre Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 1/38 Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 2/38 Introduction ransformée de Fourier d un signal numérique Problématique Mesurer le spectre d un signal continu x (t) à partir de la suite d échantillons du signal échantilloné x [n] Observation finie approximation de F (x (t)) Hypothèses Choix de la fréquence d échantillonage respecte Shannon : f e > 2.B Effet du bloqueur négligé (échantillonage parfait). Erreur liée à la quantification négligée. Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 3/38 F(x[n]) : Remarques X num (ν) = n=+ n= x [n] e j.2π.ν.n Conditions d existence liées à la convergence de la série Fonction complexe périodique de période unité Lien avec le signal analogique échantilloné : changement variable ν = f f e Inadapté aux calculs numériques intérêt théorique Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 4/38
2 Relation entre FD et spectre de x (t) ransformée de Fourier Discrète FD d ordre : k [0, 1] 1 X [k] = n=0 x[n]e j.2π.k.n = nombre d échantillons utilisés dans le calcul. Si = 2 q algorithme rapide (Fast Fourier ransform) ransformée de Fourier Discrète Inverse x [n] = 1 1 X [k]e j.2.π.k.n k=0 Discrétisation de la ransformée de Fourier La FD peut être vue comme une discrétisation (échantillonnage) sur une période [0, f e ] de la transformée de Fourier du signal numérique observé sur une durée τ =. e : ( ) k X [k] = X num/f, k [0, 1] Spectre discret adapté aux traitements numériques Caractérisation spectrale Spectre discret caractérisation d un signal périodique Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 5/38 Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 6/38 Dualité emps/fréquence Relation entre FD et spectre de x (t) FD et FR : Dualité temps - Fréquence #!t=1/fe emps Périodisation du signal numérique On peut définir : x [n] = p Z x [n p.], n Z x est la séquence obtenue par périodisation de x [n] Application de la FD Périodisation de X : Fréquence X = p Z X [k p.], k Z!t=1/Fe=#/!f=1/# Fe!f=1/#=Fe/ Discrétisation de X num/f (f ) : X = X num/f ( k ), k Z La résolution (!t) dans le domaine temporel est l inverse de l étendue de la FD dans le domaine fréquentiel (0-Fe). Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 7/38 Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 8/38 De même, la résolution (!f) dans le domaine fréquentiel est l inverse de l étendue dans le domaine temporel( 0 - ").
3 Relation entre FD et spectre de x (t) Autre définition de la FD Lien entre x [n] et X [k] : Bilan 1 X [k] = x [n].e j.2.π.k.n, k Z x [n] = 1 n=0 1 X [k].e j.2.π.k.n, n Z n=0 Liens entre x, x, F et DF... (cf poly p. 59) Linéarité : FD(α.x[n] + β.y[n] = α.fd(x[n]) + β.fd(y[n]) Conjugaison : FD(x[n]) = X [ k] Décalage temporel : FD(x[n + n 0 ]) = X [k].e j.2.π.n 0 Décalage fréquentiel : FD 1 (X (k k 0 )) = x[n].e j.2.π.k 0 Symétries : si x[n] R Re(X [k]) = Re(X [ k]) Im(X [k]) = Im(X [ k]) X [k] = X [ k] lecture spectre sur zone utile [0, fe 2 ] [0, 2 ] Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 9/38 Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 10/38 Décalage circulaire Décalage circulaire d une séquence (modulo ) : Convolution circulaire x [ n p ] = x [n p] (u v) [1] = 1 p=0 u [p] v [ 1 p ] = (ũ ṽ) [1] (u v) [n] FD X [k].y [k] x [n].y [n] FD (X Y ) [k] FF = algorithme de calcul des FD de rang = 2 q. Utilisation du principe diviser pour mieux régner : limiter le nombre d opérations (additions, multiplications). Algorithme de COOLEY-UKEY strictement équivalent à la définition de la FD. Description de la méthode On pose : avec 1 X [k] = x [n].w k.n, 0 k 1 n=0 2.π j. W = e Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 11/38 Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 12/38
4 Relation de récurrence Partitionnement de x [k] en a [p] = x[2.p] et b [p] = x[2.p + 1], 0 p 2 1 Calcul de X en fonction de A /2 et B /2 : Papillon FF d ordre 2 Schéma algorithmique de FD d ordre 8 X [k] = A /2 [k] + W k.b /2 [k], 0 k 1 Utilisation de la périodicité A /2 et B /2 sont périodiques de période 2 W k+ 2 = W k X [k] = A /2 [k] + W k.b /2 [k], 0 k [ 2 1 X 2 + k] = A /2 [k] W k.b /2 [k], 0 k 2 1 Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 13/38 Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 14/38 Détermination de l entrelacement Décomposition de l indice de la séquence ordonnée : q 1 ( ) n = m j.2 j = 2. m q 1.2 q m 1 + m 0 j=0 m 0 détermine la première partition. De même, chaque bit détermine les partitions successives Décomposition de l indice de la séquence entrelacée : q 1 i = m 0.2 q 1 + m 1.2 q m q = m q 1 j.2 j Renversement de l ordre des bits. j=0 Influence sur le temps de calcul FF 1 multiplication et 2 additions complexes par papillon 2 papillons par étape de récurrence q = log 2 () étapes de récurrence Bilan : 2.log 2 () multiplications et.log 2 () additions FD directe 2 multiplications complexes. ( 1) additions complexes Facteur de réduction du nombre de multiplications : R = 2. Log 2 () Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 15/38 Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 16/38
5 Problématique umérisation multiplication par une fonction porte (domaine fréquentiel) Distorsion spectrale (convolution par un sinus cardinal) : raie lobe principal (2/) lobes secondaires Substitution de la fenêtre porte par d autres fenêtres pour améliorer la lisibilité du spectre w [n] = 0, n / [0, 1] x w [n] = x [n].w [n] X w [k] = X [k] W [k] Performance/critères de choix Largeur de la fenêtre résolution fréquentielle (pouvoir séparateur) Remontée des lobes secondaires résolution en amplitude (pouvoir de détection) Remarques outes les fenêtres (sauf la fenêtre rectangulaire) modifient l allure temporelle du signal. Fenêtre idéale : largeur de lobe principale nulle et pas de lobe secondaire Pas de solution miracle choix en fonction des caractéristiques du signal Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 17/38 Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 18/38 Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 19/38 Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 20/38
6 Fenêtre rectangulaire Fenêtre rectangulaire w (t) = 1 Largeur de lobe principal : 2 Rapport d atténuation : 30dB Résolution fréquentielle moyenne Mauvaise résolution en amplitude 2 cas d utilisations typiques : Analyse des signaux périodiques de fréquence connue choix de L Signaux d excitation (chocs...) Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 21/38 Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 22/38 Fenêtre triangulaire Fenêtre triangulaire w (t) = 1 t 2 2 Largeur de lobe principal : 4 Rapport d atténuation : 61dB Résolution fréquentielle moyenne Résolution en amplitude moyenne Peu de cas d utilisations Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 23/38 Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 24/38
7 Fenêtre hanning Fenêtre hanning ( ) 2.π.t w (t) = 1 cos Largeur de lobe principal : 4 Rapport d atténuation : 73dB Bonne résolution fréquentielle Bonne résolution en amplitude Cas d utilisations typiques : Fenêtre par défaut lorsque la fréquence des signaux n est pas parfaitement connue Analyse spectrale : utilisation du recouvrement Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 25/38 Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 26/38 Fenêtre hanning avec recouvrement Fenêtre hanning Aquisition de plusieurs blocs successifs avec recouvrement. raitement de chaque bloc par une fenêtre hanning simple. Durée d acquisition : = [(1 Ch). (K 1) + 1].. e Faible distorsion Faible remontée des lobes secondaires Chevauchement judicieux : 50%, 67%... Utilisation en analyse spectrale : traitement des signaux aléatoires Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 27/38 Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 28/38
8 Fenêtre hamming Fenêtre hamming ( ) 2.π.t w (t) = 0, 54 0, 46cos Largeur de lobe principal : 4 Rapport d atténuation : 93dB Bonne résolution fréquentielle Bonne résolution en amplitude (meilleur que hanning pour des fréquences voisines) Cas d utilisations typiques : même utilisation que hanning surtout pour séparer des fréquences proches Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 29/38 Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 30/38 Fenêtre de Blackman Fenêtre Blackman ( ) ( ) 2.π.t 4.π.t w (t) = 0, 42 0, 5cos + 0, 08.cos Largeur de lobe principal : 6 Rapport d atténuation : 134dB Résolution fréquentielle moyenne rès bonne résolution en amplitude Cas d utilisations typiques : Compensation du pouvoir de séparation par la durée d aquisition Détection d harmoniques de faible amplitude Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 31/38 Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 32/38
9 Fenêtre Flat-top Fenêtre Flat-top ( ) 2.π.t w (t) = 1 1, 93.cos +1, 29.cos Largeur de lobe principal : 10 Rapport d atténuation : 155dB ( 4.π.t ) 0, 388.cos Résolution fréquentielle moyenne (largeur du lobe principal) Excellente résolution en amplitude Utilisation pour étalonnage de capteur... ( 6.π.t ) +0, 0322.cos Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 33/38 Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 34/38 Fenêtre de Kaiser-Bessel Fenêtre Kaiser-Bessel ( ) ( ) ( ) 2.π.t 4.π.t 6.π.t w (t) = 1 1, 24.cos +1, 244.cos 0, 0305.cos Largeur de lobe principal : 8 Rapport d atténuation : 110dB Résolution fréquentielle moyenne (largeur du lobe principal) Bonne résolution en amplitude (meilleure que hanning..) Bon compromis Utilisation en analyse de machines tournantes Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 35/38 Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 36/38
10 Fenêtre exponentielle Fenêtre exponentielle w (t) = e δ.(t t 0) Largeur de lobe principal : 4 Rapport d atténuation : 26dB Utilisation pour étude des signaux pseudo-périodiques et à décroissance lente. Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 37/38 Guillaume HIE Cours de raitement Du Signal - ransformées discrètes 38/38
Traitement du signal avec Scilab : la transformée de Fourier discrète
Traitement du signal avec Scilab : la transformée de Fourier discrète L objectif de cette séance est de valider l expression de la transformée de Fourier Discrète (TFD), telle que peut la déterminer un
Plus en détailINTRODUCTION A L ELECTRONIQUE NUMERIQUE ECHANTILLONNAGE ET QUANTIFICATION I. ARCHITECTURE DE L ELECRONIQUE NUMERIQUE
INTRODUCTION A L ELECTRONIQUE NUMERIQUE ECHANTILLONNAGE ET QUANTIFICATION I. ARCHITECTURE DE L ELECRONIQUE NUMERIQUE Le schéma synoptique ci-dessous décrit les différentes étapes du traitement numérique
Plus en détailCHAPITRE V. Théorie de l échantillonnage et de la quantification
CHAPITRE V Théorie de l échantillonnage et de la quantification Olivier FRANÇAIS, SOMMAIRE I INTRODUCTION... 3 II THÉORIE DE L ÉCHANTILLONNAGE... 3 II. ACQUISITION DES SIGNAUX... 3 II. MODÉLISATION DE
Plus en détailTD1 Signaux, énergie et puissance, signaux aléatoires
TD1 Signaux, énergie et puissance, signaux aléatoires I ) Ecrire l'expression analytique des signaux représentés sur les figures suivantes à l'aide de signaux particuliers. Dans le cas du signal y(t) trouver
Plus en détail- Instrumentation numérique -
- Instrumentation numérique - I.Présentation du signal numérique. I.1. Définition des différents types de signaux. Signal analogique: Un signal analogique a son amplitude qui varie de façon continue au
Plus en détailIntérêt du découpage en sous-bandes pour l analyse spectrale
Intérêt du découpage en sous-bandes pour l analyse spectrale David BONACCI Institut National Polytechnique de Toulouse (INP) École Nationale Supérieure d Électrotechnique, d Électronique, d Informatique,
Plus en détailÉtude des Corrélations entre Paramètres Statiques et Dynamiques des Convertisseurs Analogique-Numérique en vue d optimiser leur Flot de Test
11 juillet 2003 Étude des Corrélations entre Paramètres Statiques et Dynamiques des Convertisseurs Analogique-Numérique en vue d optimiser leur Flot de Test Mariane Comte Plan 2 Introduction et objectif
Plus en détailChaine de transmission
Chaine de transmission Chaine de transmission 1. analogiques à l origine 2. convertis en signaux binaires Échantillonnage + quantification + codage 3. brassage des signaux binaires Multiplexage 4. séparation
Plus en détailChapitre I La fonction transmission
Chapitre I La fonction transmission 1. Terminologies 1.1 Mode guidé / non guidé Le signal est le vecteur de l information à transmettre. La transmission s effectue entre un émetteur et un récepteur reliés
Plus en détailCompression et Transmission des Signaux. Samson LASAULCE Laboratoire des Signaux et Systèmes, Gif/Yvette
Compression et Transmission des Signaux Samson LASAULCE Laboratoire des Signaux et Systèmes, Gif/Yvette 1 De Shannon à Mac Donalds Mac Donalds 1955 Claude Elwood Shannon 1916 2001 Monsieur X 1951 2 Où
Plus en détailEchantillonnage Non uniforme
Echantillonnage Non uniforme Marie CHABERT IRIT/INP-ENSEEIHT/ ENSEEIHT/TéSASA Patrice MICHEL et Bernard LACAZE TéSA 1 Plan Introduction Echantillonnage uniforme Echantillonnage irrégulier Comparaison Cas
Plus en détailJ AUVRAY Systèmes Electroniques TRANSMISSION DES SIGNAUX NUMERIQUES : SIGNAUX EN BANDE DE BASE
RANSMISSION DES SIGNAUX NUMERIQUES : SIGNAUX EN BANDE DE BASE Un message numérique est une suite de nombres que l on considérera dans un premier temps comme indépendants.ils sont codés le plus souvent
Plus en détailSUJET ZÉRO Epreuve d'informatique et modélisation de systèmes physiques
SUJET ZÉRO Epreuve d'informatique et modélisation de systèmes physiques Durée 4 h Si, au cours de l épreuve, un candidat repère ce qui lui semble être une erreur d énoncé, d une part il le signale au chef
Plus en détailAnalyse spectrale. jean-philippe muller. version juillet 2002. jean-philippe muller
Analyse spectrale version juillet 2002 Analyse spectrale des signaux continus 1) La représentation temporelle d un signal 2) La représentation fréquentielle d un signal simple 3) Exemples de spectres de
Plus en détailLES CARACTERISTIQUES DES SUPPORTS DE TRANSMISSION
LES CARACTERISTIQUES DES SUPPORTS DE TRANSMISSION LES CARACTERISTIQUES DES SUPPORTS DE TRANSMISSION ) Caractéristiques techniques des supports. L infrastructure d un réseau, la qualité de service offerte,
Plus en détailCommunications numériques
Communications numériques 1. Modulation numérique (a) message numérique/signal numérique (b) transmission binaire/m-aire en bande de base (c) modulation sur fréquence porteuse (d) paramètres, limite fondamentale
Plus en détailChapitre 2 : communications numériques.
Chapitre 2 : communications numériques. 1) généralités sur les communications numériques. A) production d'un signal numérique : transformation d'un signal analogique en une suite d'éléments binaires notés
Plus en détailProjet de Traitement du Signal Segmentation d images SAR
Projet de Traitement du Signal Segmentation d images SAR Introduction En analyse d images, la segmentation est une étape essentielle, préliminaire à des traitements de haut niveau tels que la classification,
Plus en détailQuantification Scalaire et Prédictive
Quantification Scalaire et Prédictive Marco Cagnazzo Département Traitement du Signal et des Images TELECOM ParisTech 7 Décembre 2012 M. Cagnazzo Quantification Scalaire et Prédictive 1/64 Plan Introduction
Plus en détailEP 2 339 758 A1 (19) (11) EP 2 339 758 A1 (12) DEMANDE DE BREVET EUROPEEN. (43) Date de publication: 29.06.2011 Bulletin 2011/26
(19) (12) DEMANDE DE BREVET EUROPEEN (11) EP 2 339 758 A1 (43) Date de publication: 29.06.2011 Bulletin 2011/26 (21) Numéro de dépôt: 09179459.4 (51) Int Cl.: H04B 1/69 (2011.01) H03K 5/08 (2006.01) H03K
Plus en détailTP Modulation Démodulation BPSK
I- INTRODUCTION : TP Modulation Démodulation BPSK La modulation BPSK est une modulation de phase (Phase Shift Keying = saut discret de phase) par signal numérique binaire (Binary). La phase d une porteuse
Plus en détailUniversité de La Rochelle. Réseaux TD n 6
Réseaux TD n 6 Rappels : Théorème de Nyquist (ligne non bruitée) : Dmax = 2H log 2 V Théorème de Shannon (ligne bruitée) : C = H log 2 (1+ S/B) Relation entre débit binaire et rapidité de modulation :
Plus en détailLABO 5-6 - 7 PROJET : IMPLEMENTATION D UN MODEM ADSL SOUS MATLAB
LABO 5-6 - 7 PROJET : IMPLEMENTATION D UN MODEM ADSL SOUS MATLAB 5.1 Introduction Au cours de séances précédentes, nous avons appris à utiliser un certain nombre d'outils fondamentaux en traitement du
Plus en détailTransmission d informations sur le réseau électrique
Transmission d informations sur le réseau électrique Introduction Remarques Toutes les questions en italique devront être préparées par écrit avant la séance du TP. Les préparations seront ramassées en
Plus en détailLes techniques de multiplexage
Les techniques de multiplexage 1 Le multiplexage et démultiplexage En effet, à partir du moment où plusieurs utilisateurs se partagent un seul support de transmission, il est nécessaire de définir le principe
Plus en détailManipulation N 6 : La Transposition de fréquence : Mélangeur micro-ondes
Manipulation N 6 : La Transposition de fréquence : Mélangeur micro-ondes Avant Propos : Le sujet comporte deux parties : une partie théorique, jalonnée de questions (dans les cadres), qui doit être préparée
Plus en détail8563A. SPECTRUM ANALYZER 9 khz - 26.5 GHz ANALYSEUR DE SPECTRE
8563A SPECTRUM ANALYZER 9 khz - 26.5 GHz ANALYSEUR DE SPECTRE Agenda Vue d ensemble: Qu est ce que l analyse spectrale? Que fait-on comme mesures? Theorie de l Operation: Le hardware de l analyseur de
Plus en détailDidier Pietquin. Timbre et fréquence : fondamentale et harmoniques
Didier Pietquin Timbre et fréquence : fondamentale et harmoniques Que sont les notions de fréquence fondamentale et d harmoniques? C est ce que nous allons voir dans cet article. 1. Fréquence Avant d entamer
Plus en détailTransmission de données. A) Principaux éléments intervenant dans la transmission
Page 1 / 7 A) Principaux éléments intervenant dans la transmission A.1 Equipement voisins Ordinateur ou terminal Ordinateur ou terminal Canal de transmission ETTD ETTD ETTD : Equipement Terminal de Traitement
Plus en détailLABO 5 ET 6 TRAITEMENT DE SIGNAL SOUS SIMULINK
LABO 5 ET 6 TRAITEMENT DE SIGNAL SOUS SIMULINK 5.1 Introduction Simulink est l'extension graphique de MATLAB permettant, d une part de représenter les fonctions mathématiques et les systèmes sous forme
Plus en détailM1107 : Initiation à la mesure du signal. T_MesSig
1/81 M1107 : Initiation à la mesure du signal T_MesSig Frédéric PAYAN IUT Nice Côte d Azur - Département R&T Université de Nice Sophia Antipolis frederic.payan@unice.fr 15 octobre 2014 2/81 Curriculum
Plus en détailExpérience 3 Formats de signalisation binaire
Expérience 3 Formats de signalisation binaire Introduction Procédures Effectuez les commandes suivantes: >> xhost nat >> rlogin nat >> setenv DISPLAY machine:0 >> setenv MATLABPATH /gel/usr/telecom/comm_tbx
Plus en détailCapacité d un canal Second Théorème de Shannon. Théorie de l information 1/34
Capacité d un canal Second Théorème de Shannon Théorie de l information 1/34 Plan du cours 1. Canaux discrets sans mémoire, exemples ; 2. Capacité ; 3. Canaux symétriques ; 4. Codage de canal ; 5. Second
Plus en détailCommunication parlée L2F01 TD 7 Phonétique acoustique (1) Jiayin GAO <jiayin.gao@univ-paris3.fr> 20 mars 2014
Communication parlée L2F01 TD 7 Phonétique acoustique (1) Jiayin GAO 20 mars 2014 La phonétique acoustique La phonétique acoustique étudie les propriétés physiques du signal
Plus en détailCodage hiérarchique et multirésolution (JPEG 2000) Codage Vidéo. Représentation de la couleur. Codage canal et codes correcteurs d erreur
Codage hiérarchique et multirésolution (JPEG 000) Codage Vidéo Représentation de la couleur Codage canal et codes correcteurs d erreur Format vectoriel (SVG - Scalable Vector Graphics) Organisation de
Plus en détailSystèmes de communications numériques 2
Systèmes de Communications Numériques Philippe Ciuciu, Christophe Vignat Laboratoire des Signaux et Systèmes CNRS SUPÉLEC UPS SUPÉLEC, Plateau de Moulon, 91192 Gif-sur-Yvette ciuciu@lss.supelec.fr Université
Plus en détailUE 503 L3 MIAGE. Initiation Réseau et Programmation Web La couche physique. A. Belaïd
UE 503 L3 MIAGE Initiation Réseau et Programmation Web La couche physique A. Belaïd abelaid@loria.fr http://www.loria.fr/~abelaid/ Année Universitaire 2011/2012 2 Le Modèle OSI La couche physique ou le
Plus en détailINTERPRÉTATION ET ANOMALIES DE LA PROSPECTION À RÉSONANCE MAGNÉTIQUE (MRS)
1 Géologie, géotechnique, risques naturels, hydrogéologie, environnement et services scientifico-techniques INTERPRÉTATION ET ANOMALIES DE LA PROSPECTION À RÉSONANCE MAGNÉTIQUE (MRS) INTERPRETATION DES
Plus en détail10ème Congrès Français d'acoustique Lyon, 12-16 Avril 2010
10ème Congrès Français d'acoustique Lyon, 12-16 Avril 2010 Le compressed sensing pour l holographie acoustique de champ proche II: Mise en œuvre expérimentale. Antoine Peillot 1, Gilles Chardon 2, François
Plus en détailTransmission des signaux numériques
Transmission des signaux numériques par Hikmet SARI Chef de Département d Études à la Société Anonyme de Télécommunications (SAT) Professeur Associé à Télécom Paris. Transmission en bande de base... E
Plus en détailChap17 - CORRECTİON DES EXERCİCES
Chap17 - CORRECTİON DES EXERCİCES n 3 p528 Le signal a est numérique : il n y a que deux valeurs possibles pour la tension. Le signal b n est pas numérique : il y a alternance entre des signaux divers
Plus en détailIV - Programme détaillé par matière (1 fiche détaillée par matière)
IV - Programme détaillé par matière (1 fiche détaillée par matière) Matière : Asservissement numérique Introduction aux systèmes échantillonnés (signal échantillonné, échantillonnage idéal, transformation
Plus en détailFAG Detector III la solution pour la surveillance et l équilibrage. Information Technique Produit
FAG Detector III la solution pour la surveillance et l équilibrage Information Technique Produit Principe Utilisation Hautes performances utilisation simple Le FAG Detector III est, à la fois, un appareil
Plus en détailhttp://www.u-bourgogne.fr/monge/e.busvelle/teaching.php
TP1 Traitement numérique du son 1 Introduction Le but de ce TP est de mettre en pratique les notions de traitement numérique vues en cours, TDs et dans le précédent TP. On se focalisera sur le traitement
Plus en détailNumérisation du signal
Chapitre 12 Sciences Physiques - BTS Numérisation du signal 1 Analogique - Numérique. 1.1 Définitions. Signal analogique : un signal analogique s a (t)est un signal continu dont la valeur varie en fonction
Plus en détailMesures de temps de propagation de groupe sur convertisseurs de fréquence sans accès aux OL
Mesures de temps de propagation de groupe sur convertisseurs de fréquence sans accès aux Comment mesurer le temps de propagation de groupe sur des convertisseurs de fréquence dans lesquels le ou les oscillateurs
Plus en détailP1PY7204 Acquisition de données Cours
ANNEE 2012-2013 Semestre d Automne 2012 Master de Sciences, Technologies, Santé Mention Physique- Spécialité Instrumentation P1PY7204 Acquisition de données Cours Denis Dumora denis.dumora@u-bordeaux1.fr
Plus en détailRésolution de systèmes linéaires par des méthodes directes
Résolution de systèmes linéaires par des méthodes directes J. Erhel Janvier 2014 1 Inverse d une matrice carrée et systèmes linéaires Ce paragraphe a pour objet les matrices carrées et les systèmes linéaires.
Plus en détailTP 03 B : Mesure d une vitesse par effet Doppler
TP 03 B : Mesure d une vitesse par effet Doppler Compétences exigibles : - Mettre en œuvre une démarche expérimentale pour mesurer une vitesse en utilisant l effet Doppler. - Exploiter l expression du
Plus en détailSignalisation, codage, contrôle d'erreurs
Signalisation, codage, contrôle d'erreurs Objectifs: Plan Comprendre les mécanismes utilisés pour transmettre des informations sur un support physique Comprendre la nécessité de regrouper les informations
Plus en détailTELEVISION NUMERIQUE
REPUBLIQUE DU CAMEROUN Paix - Travail Patrie --------------------- UNIVERSITE DE YAOUNDE I ---------------------- ECOLE NATIONALE SUPERIEURE POLYTECHNIQUE ---------------------- REPUBLIC OF CAMEROUN Peace
Plus en détailDéveloppement décimal d un réel
4 Développement décimal d un réel On rappelle que le corps R des nombres réels est archimédien, ce qui permet d y définir la fonction partie entière. En utilisant cette partie entière on verra dans ce
Plus en détailProjet audio. Analyse des Signaux ELE2700
ÉCOLE POLYTECHNIQUE DE MONTRÉAL Département de Génie Électrique Projet audio Analyse des Signaux ELE2700 Saad Chidami - 2014 Table des matières Objectif du laboratoire... 4 Caractérisation du bruit...
Plus en détailDIPLÔME INTERUNIVERSITAIRE D ECHOGRAPHIE. Examen du Tronc Commun sous forme de QCM. Janvier 2012 14 h à 16 h
ANNEE UNIVERSITAIRE 2011-2012 DIPLÔME INTERUNIVERSITAIRE D ECHOGRAPHIE Examen du Tronc Commun sous forme de QCM Janvier 2012 14 h à 16 h Les modalités de contrôle se dérouleront cette année sous forme
Plus en détail5.2 Théorème/Transformée de Fourier a) Théorème
. Théorème de Fourier et Transformée de Fourier Fourier, Joseph (788). Théorème/Transformée de Fourier a) Théorème Théorème «de Fourier»: N importe quelle courbe peut être décomposée en une superposition
Plus en détailFiltres passe-bas. On utilise les filtres passe-bas pour réduire l amplitude des composantes de fréquences supérieures à la celle de la coupure.
Filtres passe-bas Ce court document expose les principes des filtres passe-bas, leurs caractéristiques en fréquence et leurs principales topologies. Les éléments de contenu sont : Définition du filtre
Plus en détail3 Approximation de solutions d équations
3 Approximation de solutions d équations Une équation scalaire a la forme générale f(x) =0où f est une fonction de IR dans IR. Un système de n équations à n inconnues peut aussi se mettre sous une telle
Plus en détailChapitre 22 : (Cours) Numérisation, transmission, et stockage de l information
Chapitre 22 : (Cours) Numérisation, transmission, et stockage de l information I. Nature du signal I.1. Définition Un signal est la représentation physique d une information (température, pression, absorbance,
Plus en détail- MANIP 2 - APPLICATION À LA MESURE DE LA VITESSE DE LA LUMIÈRE
- MANIP 2 - - COÏNCIDENCES ET MESURES DE TEMPS - APPLICATION À LA MESURE DE LA VITESSE DE LA LUMIÈRE L objectif de cette manipulation est d effectuer une mesure de la vitesse de la lumière sur une «base
Plus en détail5. Analyse des signaux non périodiques
5. Analyse des signaux non périodiques 5.. Transformation de Fourier 5... Passage de la série à la transformation de Fourier Le passage d'un signal périodique à un signal apériodique peut se faire en considérant
Plus en détailECTS INFORMATIQUE ET RESEAUX POUR L INDUSTRIE ET LES SERVICES TECHNIQUES
ECTS INFORMATIQUE ET RESEAUX POUR L INDUSTRIE ET LES SERVICES TECHNIQUES CHAPITRES PAGES I DEFINITION 3 II CONTEXTE PROFESSIONNEL 3 HORAIRE HEBDOMADAIRE 1 er ET 2 ème ANNEE 4 FRANÇAIS 4 ANGLAIS 5 MATHEMATIQUES
Plus en détailGUIDE DE PRODUCTION DES STEMS
GUIDE DE PRODUCTION DES STEMS 1. Contexte Ce document s adresse aux compositeurs et producteurs qui veulent livrer une série de stems au studio de mastering plutôt qu un mixage stéréo ou multicanal. Cette
Plus en détailBTS Groupement A. Mathématiques Session 2011. Spécialités CIRA, IRIS, Systèmes électroniques, TPIL
BTS Groupement A Mathématiques Session 11 Exercice 1 : 1 points Spécialités CIRA, IRIS, Systèmes électroniques, TPIL On considère un circuit composé d une résistance et d un condensateur représenté par
Plus en détailLe concept cellulaire
Le concept cellulaire X. Lagrange Télécom Bretagne 21 Mars 2014 X. Lagrange (Télécom Bretagne) Le concept cellulaire 21/03/14 1 / 57 Introduction : Objectif du cours Soit un opérateur qui dispose d une
Plus en détailSystèmes de communications numériques 2
Systèmes de Communications Numériques Philippe Ciuciu, Christophe Vignat Laboratoire des Signaux et Systèmes cnrs supélec ups supélec, Plateau de Moulon, 9119 Gif-sur-Yvette ciuciu@lss.supelec.fr Université
Plus en détailMesure agnostique de la qualité des images.
Mesure agnostique de la qualité des images. Application en biométrie Christophe Charrier Université de Caen Basse-Normandie GREYC, UMR CNRS 6072 Caen, France 8 avril, 2013 C. Charrier NR-IQA 1 / 34 Sommaire
Plus en détailProgrammes des classes préparatoires aux Grandes Ecoles
Programmes des classes préparatoires aux Grandes Ecoles Filière : scientifique Voie : Biologie, chimie, physique et sciences de la Terre (BCPST) Discipline : Mathématiques Seconde année Préambule Programme
Plus en détailCaractéristiques des ondes
Caractéristiques des ondes Chapitre Activités 1 Ondes progressives à une dimension (p 38) A Analyse qualitative d une onde b Fin de la Début de la 1 L onde est progressive puisque la perturbation se déplace
Plus en détailCAPTEURS - CHAINES DE MESURES
CAPTEURS - CHAINES DE MESURES Pierre BONNET Pierre Bonnet Master GSI - Capteurs Chaînes de Mesures 1 Plan du Cours Propriétés générales des capteurs Notion de mesure Notion de capteur: principes, classes,
Plus en détailChapitre 2 Les ondes progressives périodiques
DERNIÈRE IMPRESSION LE er août 203 à 7:04 Chapitre 2 Les ondes progressives périodiques Table des matières Onde périodique 2 2 Les ondes sinusoïdales 3 3 Les ondes acoustiques 4 3. Les sons audibles.............................
Plus en détailEMETTEUR ULB. Architectures & circuits. Ecole ULB GDRO ESISAR - Valence 23-27/10/2006. David MARCHALAND STMicroelectronics 26/10/2006
EMETTEUR ULB Architectures & circuits David MARCHALAND STMicroelectronics 26/10/2006 Ecole ULB GDRO ESISAR - Valence 23-27/10/2006 Introduction Emergence des applications de type LR-WPAN : Dispositif communicant
Plus en détailLa conversion de données : Convertisseur Analogique Numérique (CAN) Convertisseur Numérique Analogique (CNA)
La conversion de données : Convertisseur Analogique Numérique (CAN) Convertisseur Numérique Analogique (CNA) I. L'intérêt de la conversion de données, problèmes et définitions associés. I.1. Définitions:
Plus en détailChapitre 2 : Systèmes radio mobiles et concepts cellulaires
Chapitre 2 : Systèmes radio mobiles et concepts cellulaires Systèmes cellulaires Réseaux cellulaires analogiques de 1ère génération : AMPS (USA), NMT(Scandinavie), TACS (RU)... Réseaux numériques de 2ème
Plus en détailBaccalauréat S Antilles-Guyane 11 septembre 2014 Corrigé
Baccalauréat S ntilles-guyane 11 septembre 14 Corrigé EXERCICE 1 6 points Commun à tous les candidats Une entreprise de jouets en peluche souhaite commercialiser un nouveau produit et à cette fin, effectue
Plus en détailLA COUCHE PHYSIQUE EST LA COUCHE par laquelle l information est effectivemnt transmise.
M Informatique Réseaux Cours bis Couche Physique Notes de Cours LA COUCHE PHYSIQUE EST LA COUCHE par laquelle l information est effectivemnt transmise. Les technologies utilisées sont celles du traitement
Plus en détailSystèmes de transmission
Systèmes de transmission Conception d une transmission série FABRE Maxime 2012 Introduction La transmission de données désigne le transport de quelque sorte d'information que ce soit, d'un endroit à un
Plus en détailTraitement du signal avec Scilab : transmission numérique en bande de base
Traitement du signal avec Scilab : transmission numérique en bande de base La transmission d informations numériques en bande de base, même si elle peut paraître simple au premier abord, nécessite un certain
Plus en détail1.1.1 Signaux à variation temporelle continue-discrète
Chapitre Base des Signaux. Classi cation des signaux.. Signaux à variation temporelle continue-discrète Les signaux à variation temporelle continue sont des fonctions d une ou plusieurs variables continues
Plus en détailTP SIN Traitement d image
TP SIN Traitement d image Pré requis (l élève doit savoir): - Utiliser un ordinateur Objectif terminale : L élève doit être capable de reconnaître un format d image et d expliquer les différents types
Plus en détailEcole Centrale d Electronique VA «Réseaux haut débit et multimédia» Novembre 2009
Ecole Centrale d Electronique VA «Réseaux haut débit et multimédia» Novembre 2009 1 Les fibres optiques : caractéristiques et fabrication 2 Les composants optoélectroniques 3 Les amplificateurs optiques
Plus en détailContexte. Pour cela, elles doivent être très compliquées, c est-à-dire elles doivent être très différentes des fonctions simples,
Non-linéarité Contexte Pour permettre aux algorithmes de cryptographie d être sûrs, les fonctions booléennes qu ils utilisent ne doivent pas être inversées facilement. Pour cela, elles doivent être très
Plus en détailLes algorithmes de base du graphisme
Les algorithmes de base du graphisme Table des matières 1 Traçage 2 1.1 Segments de droites......................... 2 1.1.1 Algorithmes simples.................... 3 1.1.2 Algorithmes de Bresenham (1965).............
Plus en détailDéroulement d un projet en DATA MINING, préparation et analyse des données. Walid AYADI
1 Déroulement d un projet en DATA MINING, préparation et analyse des données Walid AYADI 2 Les étapes d un projet Choix du sujet - Définition des objectifs Inventaire des données existantes Collecte, nettoyage
Plus en détailGELE5222 Chapitre 9 : Antennes microruban
GELE5222 Chapitre 9 : Antennes microruban Gabriel Cormier, Ph.D., ing. Université de Moncton Hiver 2012 Gabriel Cormier (UdeM) GELE5222 Chapitre 9 Hiver 2012 1 / 51 Introduction Gabriel Cormier (UdeM)
Plus en détailEnregistrement et transformation du son. S. Natkin Novembre 2001
Enregistrement et transformation du son S. Natkin Novembre 2001 1 Éléments d acoustique 2 Dynamique de la puissance sonore 3 Acoustique géométrique: effets de diffusion et de diffraction des ondes sonores
Plus en détailLa Licence Mathématiques et Economie-MASS Université de Sciences Sociales de Toulouse 1
La Licence Mathématiques et Economie-MASS Université de Sciences Sociales de Toulouse 1 La licence Mathématiques et Economie-MASS de l Université des Sciences Sociales de Toulouse propose sur les trois
Plus en détailLe calculateur numérique pour la commande des processus
Le calculateur numérique pour la commande des processus par Daniel JAUME Maître de Conférences au Laboratoire d Automatique du Conservatoire National des Arts et Métiers et Michel VERGÉ Professeur des
Plus en détailCours. Un premier pas en traitement du signal
2ème année d IUT de Mesures Physiques Cours Un premier pas en traitement du signal Olivier BACHELIER Courriel : Olivier.Bachelier@univ-poitiers.fr Tel : 5-49-45-36-79 ; Fax : 5-49-45-4-34 Les commentaires
Plus en détailThéorie et Codage de l Information (IF01) exercices 2013-2014. Paul Honeine Université de technologie de Troyes France
Théorie et Codage de l Information (IF01) exercices 2013-2014 Paul Honeine Université de technologie de Troyes France TD-1 Rappels de calculs de probabilités Exercice 1. On dispose d un jeu de 52 cartes
Plus en détailMESURE ET PRECISION. Il est clair que si le voltmètre mesure bien la tension U aux bornes de R, l ampèremètre, lui, mesure. R mes. mes. .
MESURE ET PRECISIO La détermination de la valeur d une grandeur G à partir des mesures expérimentales de grandeurs a et b dont elle dépend n a vraiment de sens que si elle est accompagnée de la précision
Plus en détailDocteur José LABARERE
UE7 - Santé Société Humanité Risques sanitaires Chapitre 3 : Epidémiologie étiologique Docteur José LABARERE Année universitaire 2010/2011 Université Joseph Fourier de Grenoble - Tous droits réservés.
Plus en détailLÕenregistrement. 10.1 Enregistrement analogique et enregistrement numžrique
10 LÕenregistrement numžrique 10.1 Enregistrement analogique et enregistrement numžrique Tout processus d enregistrement, comme nous l avons vu dans les chapitres précédents, débute par la conversion des
Plus en détailTD 9 Problème à deux corps
PH1ME2-C Université Paris 7 - Denis Diderot 2012-2013 TD 9 Problème à deux corps 1. Systèmes de deux particules : centre de masse et particule relative. Application à l étude des étoiles doubles Une étoile
Plus en détailTravaux pratique (TP2) : simulation du canal radio sous ADS. Module FIP RT321 : Architectures des émetteurs-récepteurs radio
Travaux pratique (TP2) : simulation du canal radio sous ADS Rédaction : F. Le Pennec Enseignant/Chercheur dpt. Micro-ondes Francois.LePennec@telecom-bretagne.eu Module FIP RT321 : Architectures des émetteurs-récepteurs
Plus en détailÉVALUATION FORMATIVE. On considère le circuit électrique RC représenté ci-dessous où R et C sont des constantes strictement positives.
L G L G Prof. Éric J.M.DELHEZ ANALYSE MATHÉMATIQUE ÉALUATION FORMATIE Novembre 211 Ce test vous est proposé pour vous permettre de faire le point sur votre compréhension du cours d Analyse Mathématique.
Plus en détailTraitement numérique du signal. Première partie : Bases mathématiques
1 Traitement numérique du signal. Première partie : Bases mathématiques J.Idier H. Piet-Lahanier G. Le Besnerais F. Champagnat Première version du document : 1993 Date de la dernière remise à jour : mars
Plus en détailBig Data et Graphes : Quelques pistes de recherche
Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche Hamamache Kheddouci http://liris.cnrs.fr/hamamache.kheddouci Laboratoire d'informatique en Image et Systèmes d'information LIRIS UMR 5205 CNRS/INSA de
Plus en détailExercices d application
Exercices d application 5 minutes chrono! 1. Mots manquants a. fréquence b. 2 Hz ; 2 khz c. élevée d. timbre e. Wm -2 ; db f. purs ; f ou 22 Hz ; 2f ou 44 Hz ; 3f ou 66 Hz ; le fondamental ; harmoniques
Plus en détail